画像の特徴ベクトル化

認識対象について、必要な情報を残し、不要な情報を削除する。

輝度値特徴

アピアランスベース画像認識と呼ばれる、画像の見え方をそのまま用いる手法。 (画素 x 画素)次元特徴ベクトルになる。 顔の見え方そのものが必要で、画像の明るさは不要な顔認識などに用いられる。

高次局所自己相関特徴（HLAC）

各画素において、マスクの灰色の箇所と重なる画素値の積を計算し、画面全体に走査してその和を計算する。 画像のサイズに依らず25次元特徴ベクトルとなる。 見え方、色、形状、個数が必要で、物体の位置が不要な物体認識などに用いられる。