特徴抽出は，画像の关心部分をコンパクトな特徴ベクトルとして效率的に表现する，一种の次元削减です。この手法は，画像のサイズが大きく，画像のマッチングや検索などのタスクを素早く実行するために简洁な特徴表现が必要なときに便利です。

特徴点検出，特徴量抽出，マッチングの组み合わは，一般的なコンピュータビジョン问题に频繁に适用されます。たとえば，物体の検出や认识，コンテンツベースの画像検索，颜の検出と认识，およびテクスチャー分类などの问题を解决するために利用できます。

特徴点検出，特徴量抽出，およびマッチングの组み合わせを使用した复雑なシーン（右）内での物体（左）の検出详细については，使用例を参照してください。

一般的な特徴抽出の手法としては，勾配方向ヒストグラム（HOG），スピードアップロバスト特性（SURF），局所2値パターン（LBP），哈尔ウェーブレット，およびカラーヒストグラムなどがあります。

详细については，计算机视觉工具箱および图像处理工具箱を参照してください。これらのツールボックスはMATLAB上で使用できます。