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 OpenCV가 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 연산자가 그 예다.