Scene-Recognition-With-Bag-Of-Words-master.zip
本次实验是基于词袋模型的图像分类技术，利用提取的局部区域的分布对图像进行识别。在图像分类中，词袋模型算法需要通过监督或非监督的学习来获得视觉词典。基于词袋模型的图像分类算法一般分为四步，首先对图像进行局部特征向量的提取（本次实验采用HOG)；其次利用上一步得到的特征向量集，抽取其中有代表性的向量，作为单词，形成视觉词典（本实验采用K-means聚类算法）；然后对图像进行视觉单词的统计，一般判断图像的局部区域和某一单词的相似性是否超过某一阈值，这样即可将图像表示成单词的分布，即完成了图像的表示；最后设计并训练分类器，利用图像中单词的分布进行图像分类（本实验采用KNN分类算法和线性SVM多分类算法）。
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