特徵提取是圖像處理和機器學習中的一個關鍵步驟，其目的是從原始數據中提取出能夠表徵該數據的關鍵特徵。以下是特徵提取的原理：
數學原理：
特徵提取基於數學中的導數概念，導數用於描述函式的變化率。在圖像處理中，這可以理解為像素值的變化程度。
通過計算圖像中像素值的變化（即一階差分），可以提取出邊緣等基本特徵。這些特徵對應於圖像中變化率較大的區域，如臉的輪廓、眼睛和鼻子等。
二階導數可以用於描述圖像的凹凸性，進一步提取出紋理和形狀等更複雜的特徵。
人臉特徵提取的具體步驟：
色彩矯正和光線調整：首先對獲取的人臉照片進行預處理，確保照片的色彩和光線條件一致，以便於後續的特徵提取。
五官定位和臉部分割：使用圖像處理技術定位人臉的五官（如眼睛、鼻子、嘴巴等），並將人臉分割成不同的區域。這一步驟有助於將人臉的不同特徵分離出來。
計算特徵點的位置、距離和角度：對每個特徵點進行量化分析，計算其位置、彼此之間的距離以及相對於人臉中心的角度等信息。這些信息共同構成了人臉的特徵向量。
通過上述步驟，可以從原始的人臉照片中提取出豐富的特徵信息，為後續的識別和分析打下基礎。