摘要
图像特征提取是计算机视觉和模式识别领域的关键技术之一，其目标是从图像中提取出鲁棒、有效的特征表示，以便于后续的图像分析和理解任务。
传统的图像特征提取方法，如SIFT、HOG等，依赖于人工设计的特征，难以适应复杂多变的图像内容。
近年来，深度学习的兴起为图像特征提取提供了新的思路，其中自编码器作为一种强大的无监督学习模型，在图像特征提取方面表现出巨大潜力。
自编码器通过学习数据的压缩和重构，能够自动地从原始图像中提取出层次化的特征表示。
本文首先介绍了图像特征提取和自编码器的相关概念，然后回顾了基于自编码器的图像特征提取算法的研究现状，包括不同类型自编码器的结构、特点以及在图像特征提取中的应用。
接着，详细介绍了本文设计的基于自编码器的图像特征提取算法，包括网络结构、损失函数、训练策略以及特征提取方法。
最后，通过实验验证了本文算法的有效性，并与传统的图像特征提取方法进行了比较分析。
关键词：图像特征提取；自编码器；深度学习；无监督学习；特征表示
图像特征提取是计算机视觉领域的一项基础性任务，其目的是从图像数据中提取出能够有效表示图像内容的特征信息，为后续的图像识别、分类、检索等任务提供支持。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的图像特征提取方法取得了显著的成果，其中自编码器作为一种重要的无监督学习模型，在图像特征提取方面展现出巨大的潜力。
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