Update feature_extraction.md

docs/zh_CN/image_recognition_pipeline/feature_extraction.md

 # 特征提取
 ## 1. 特征提取简介
-特征提取是图像识别中的关键一环，它的作用是将输入的图片转化为固定维度的特征向量，用于后续的[向量检索](./vector_search.md)。好的特征需要具备相似度保持性，即在特征空间中，相似度高的图片对其特征相似度要比较高（距离比较近）；相似度低的图片，其特征相似度要比较小（距离比较远）。依据应用场景的不同， 我们可以选用不同长度的实值特征(real-valued feature)或者是二值特征（binary feature)。顾名思义，实值特征的每个元素都是一个实数，而二值特征每个元素为非0即1（或者表示为-1和1），二者的差异见下表所示。
+特征提取是图像识别中的关键一环，它的作用是将输入的图片转化为固定维度的特征向量，用于后续的[向量检索](./vector_search.md)。好的特征需要具备相似度保持性，即在特征空间中，相似度高的图片对其特征相似度要比较高（距离比较近）；相似度低的图片，其特征相似度要比较小（距离比较远）。依据应用场景的不同， 我们可以选用不同长度的实值特征(real-valued feature)或者是二值特征（binary feature)。顾名思义，实值特征的每个元素都是一个实数，而二值特征每个元素为非0即1（或者表示为-1和1），二者的差异如下图所示。
 ![image](../../images/feature_compare.png)