matlab精度检验代码使用空间金字塔匹配进行场景分类
项目总结
该项目演示了统计金字塔匹配(SPM)在词袋(BoW)方法上的应用。
BoW方法用于对象识别和场景分类。
该项目包含图像的训练和测试案例。
每个图像已生成60个特征。
从这60个功能中,使用K-Means聚类法创建了视觉词,该词已被用作字典。
然后使用字典为每个图像生成视觉单词向量。
第2节帮助我们在从不同图像的视觉单词向量生成的直方图上实施SPM方法。
我们基于3层直方图匹配训练了我们的算法。
最后,我们在分类160张测试图像中检查了训练算法的准确性。
文献资料
可以在链接中找到项目报告
文件夹树
包含原始问题陈述
包含具有实施细节的报告
包含Matlab中的实现代码
数据表
精度表:
混淆矩阵转储:
使用的软件/硬件
个人系统上的MATLAB
R2017a。
英特尔i3、3GB
Ram,Sublime
Text
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IDE。
还对MATLAB版本为2015的Timberlake和Styx
Systems进行了培训
参考
MATLAB文档
硬件1.pdf
Grauman_darrell_iccv2005.pdf
cvpr
2022-05-14 12:30:35
188.85MB
系统开源
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