# 특징 엔지니어링

두 단계

- [[특징 선택]]: 데이터에서 중요한 [[속성]] (또는 특징)을 식별하는 프로세스다. 이미지에서는 에지(가장자리), 코너(모서리), 또는 능선의 위치 특징을 사용할 수 있다. [[BRIEF]] (Binary Robust Independent Elementary Features)와 [[ORB]] (Oriented FAST and Rotated BRIEF) 같은 [[OpenCV]]가 제공하는 고급 특징 기술자를 사용할 수 있다.

- [[특징 추출]]: 머신러닝 알고리즘에서 사용하고자 하는 [[특징 공간]] (feature space)으로 원시 데이터를 변환하는 프로세스다. 이미지의 코너(즉, 선택된 특징)를 추출할 수 잇는 [[해리스 연산자]]가 그 예다.