Desde el punto de vista terminológico, SURF, SIFT y tales métodos son descriptores. No son características. Por lo tanto, puede alimentarlos a un algoritmo de aprendizaje profundo, así como a la imagen en bruto.
Además, mi alternativa simple pero útil al aprendizaje profundo es utilizar el enfoque de bolsa de palabras. Simplemente cuantifica un conjunto de valores y mira su distribución de una manera particular. Estoy seguro de que si googleas, hay muchos elementos.
También está el trabajo de Adam Coates que propone un preprocesamiento particular + un enfoque de agrupación K-significa simple. También funciona muy bien, incluso mejor que las redes profundas para problemas particulares.
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También tenemos herramientas de codificación dispersas basadas en algoritmos de optimización simples como Compress Sensing. Esto es muy similar a los codificadores automáticos, pero no nombro codificadores en la jerga de las redes profundas.
