基于人工提取特征的细粒度图像分类

细粒度图像分类是指对具有微小差异的图像进行分类，例如识别不同种类的鸟类、狗类等。人工提取特征是传统的细粒度图像分类方法之一，其主要思路是通过观察图像中不同部位的细节特征，提取出一些具有区分度的特征来进行分类。

具体实现方法如下：

1. 定义感兴趣区域（ROI）：ROI是指图像中需要进行特征提取的区域，例如鸟类分类中可以选取鸟的头部、翅膀、尾巴等部位作为ROI。

2. 提取局部特征：在ROI中提取局部特征，例如颜色、纹理、形状等特征。常用的特征提取方法有SIFT、HOG、LBP等。

3. 融合特征：将不同的局部特征进行融合，例如将颜色和纹理特征进行融合。

4. 分类器设计：设计分类器对特征进行分类，例如SVM、KNN等。

人工提取特征的优点是易于理解和实现，但其缺点也十分明显：需要人工定义ROI和提取特征，因此对于不同的数据集需要重新设计和提取特征，且提取的特征可能不具有普适性。此外，人工提取特征的效果也受限于特征选择的准确性和分类器的性能。因此，近年来基于深度学习的方法逐渐成为细粒度图像分类领域的主流。