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Das Ziel der Merkmalsextraktion ist in der digitalen Bildverarbeitung eine präzise Beschreibung auch komplizierter Objekte zu ermöglichen. In vielen Anwendungsfällen ist es notwendig Klassen von Formen zu erkennen. Diese Klassifikation beruht auf Merkmalen, die zusammen einen Merkmalsvektor bilden und einen somit einen n-dimensionalen Merkmalsvektorraum aufspannen.
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Im nächsten Schritt ist es dann die Aufgabe in so einem n-dimensionalen Vektorraum einen oder mehrere Häufungspunkte, s.g. Cluster-Zentren zu finden. Um eine möglichst trennscharfe Klassifizierung zu ermöglichen werden Merkmale gesucht, die robust sind gegen verschiedene Einflüsse, die bei der Bilderfassung auftreten können, wie z.B. Translation, Rotation oder Skalierung.
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