SIFT/SURF LDA/PCA

SIFT（尺度不变特征转换）和SURF（加速稳健特征）是计算机视觉领域中常用的特征提取算法。SIFT算法通过在不同尺度下检测关键点，并计算局部特征描述子来提取图像的特征。而SURF算法则通过提取图像的兴趣点，并计算特征向量来描述图像。

LDA（线性判别分析）和PCA（主成分分析）是常用的降维方法。LDA通过最大化类间散度和最小化类内散度来选择最佳投影方向，从而实现降维。而PCA则通过计算数据的协方差矩阵的特征值和特征向量，选择最大的特征值对应的特征向量作为投影方向，实现降维。