手書き文字認識
特徴抽出もニューラルネットワークと似たような方式で機能するが、プログラマが重要と考える属性を決め、手動でそれらを設定する必要がある。
ここでいう属性とは次のようなものである。
縦横比
上半分のピクセルの比率
右半分のピクセルの比率
一筆で書かれた線分の本数
イメージの中心からの平均距離
Y軸を中心とした対称性
X軸を中心とした対称性
この技法は認識工程で属性を制御できるという利点がある。しかし、特徴量は自動的に学習されないため、ニューラルネットワークのような機械学習よりも開発には大いに時間がかかる。