单元三 · 图像声音与视频的智能生成
第10课 图像特征的提取
一、学习目标
- 了解自动提取图像特征的方法，并掌握图像特征在相似度计算中的应用。
- 理解图像特征的含义及其在图像识别中的作用。
二、情境导入
计算机通过哪些操作来“理解”图像内容？
人工智能是如何“看懂”图像内容的？
三、核心讲解
本课学习路径：
1图像特征的人工编码
2图像特征的自动提取
3图像相似度及其应用
1．图像特征的人工编码
请设计一种方法，只要观察尽可能少的像素点，就能确定是哪个数字。
编码：用约定符号表示信息，便于存储、传输与识别。
- 有一种5个观察点的分布如下图，单元格中的数字表示观察顺序。
- 图像特征指反映图像本质的特定信息，通常用于描述形状、纹理、颜色和边缘等
- 人工智能在处理图像时，并不需要
- “完整观察图”，而是通过选取具有代表
- 性的关键位置（即特征点）来进行判断。
想一想：至少需要观察多少个像素点？
弄清以上要点后，再进入下方动手体验，用实际操作验证。
四、动手体验 · MixAI 组件
请在下列组件中完成操作，至少体验一个并记录现象。
组件 model_image_similarity_calculation — 在框内完成操作
五、课堂总结
- 图像特征可以用一组数字进行表示。
- 利用“局部扫描+数值计算”的方法，可以自动提取图像中的关键特征。
- 基于提取的图像特征，可以高效地判断两幅图像是否相似。
六、拓展提升
拓展：在整理校园旧照片的过程中，一位同学发现了一张老照片，照片中是一栋已拆除的教学楼。他非常好奇这栋楼原本的样貌以及曾经的历史，但由于缺乏相关文字信息，无法通过常规方式查找。
测评
完成练习后作答；选出后点「检查」。答错会显示简短说明。
下列哪一项更接近本课学习目标？
本课课堂总结强调的是？
本课主题最贴近下列哪一项？
完成本课后，优先应该做什么来证明学会了？
判断：教学指南中的学习活动可以全部跳过。
拓展提升部分的作用是？
本节小结
回顾本课要点，完成动手体验与测评。记住：图像特征的提取。