matlab精度检验代码-Scene-recognition-with-bag-of-words:使用SIFT和支持向量机（SVM）包进行场景

matlab精度检验代码 一个典型的单词分类管道包的示例。 图由 项目3：场景识别与单词袋 找到我的执行结果。 简短的 截止日期：11月18日，晚上11:59 部分您必须下载 VL Feat Matlab参考： 所需文件：results / index.md和代码/ 概述 该项目的目的是向您介绍图像识别。 具体来说，我们将从最简单的方法（微小的图像和最近的邻居分类）开始，检查场景识别的任务，然后继续研究类似于最新技术的方法，这些方法包括量化的局部特征和线性支持向量机学习的分类器。 单词袋模型是一种流行的图像分类技术，其灵感来自自然语言处理中使用的模型。 该模型会忽略或轻视单词排列（图像中的空间信息），并根据视觉单词频率的直方图进行分类。 视觉单词“词汇”是通过将大量本地特征集聚在一起而建立的。 有关具有量化特征的类别识别的更多详细信息，请参见Szeliski第14.4.1章。 此外，14.3.2讨论了词汇的创建，而14.1涵盖了分类技术。 对于这个项目，您将实现一个基本的单词袋模型，并且有很多机会获得额外的信誉。 通过在15个场景数据库（在上引入，尽管建立在先前发布的数据集之上）上的训