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基于Matlab的词袋表示-场景分类:利用单词袋模型进行场景分类

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简介:
本项目采用Matlab实现词袋模型,用于图像场景分类。通过提取图像特征并构建词汇表,进而统计每个图像在特定词汇表中的直方图,最终应用分类算法识别不同场景类型。 词袋表示(BOW)模型在Matlab中的场景分类应用是为Bicocca大学的一次学术考试(数字影像)而创建的。代码使用了多个库,并且所有学分归各自的所有者所有。该实现已在Windows8和Matlab2012b上进行了测试。 版权版权所有(c)2013 Bolis Mauro,特此免费授予获得软件及文档副本的人无限制地处理软件的权利,包括但不限于使用、复制、修改、合并发布、分发、再许可以及出售本软件的副本,并允许配备有该软件的人员这样做。但须满足以下条件:该软件按“原样”提供,不提供任何形式的明示或暗示担保,包括但不限于对适销性、特定目的适用性和非侵权性的保证。 无论是由于使用此软件产生的合同、侵权或其他形式导致的任何索赔、损害或其他责任,作者和版权所有者概不负责。

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客服
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  • Matlab-
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    本项目采用Matlab实现词袋模型,用于图像场景分类。通过提取图像特征并构建词汇表,进而统计每个图像在特定词汇表中的直方图,最终应用分类算法识别不同场景类型。 词袋表示(BOW)模型在Matlab中的场景分类应用是为Bicocca大学的一次学术考试(数字影像)而创建的。代码使用了多个库,并且所有学分归各自的所有者所有。该实现已在Windows8和Matlab2012b上进行了测试。 版权版权所有(c)2013 Bolis Mauro,特此免费授予获得软件及文档副本的人无限制地处理软件的权利,包括但不限于使用、复制、修改、合并发布、分发、再许可以及出售本软件的副本,并允许配备有该软件的人员这样做。但须满足以下条件:该软件按“原样”提供,不提供任何形式的明示或暗示担保,包括但不限于对适销性、特定目的适用性和非侵权性的保证。 无论是由于使用此软件产生的合同、侵权或其他形式导致的任何索赔、损害或其他责任,作者和版权所有者概不负责。
  • 识别及其代码实现 Scene_Recognition_with_Bag_of_Words
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    本项目采用词袋模型进行场景识别,通过提取图像特征并将其转化为词汇表中的词语,进而统计各词语出现频率以构建图像的向量表示,并利用支持向量机分类器完成最终场景分类。代码开源可供研究参考。 基于词袋模型的场景识别配套代码包括素材、代码以及实验结果。详细实验过程请参见本人博客《计算机视觉项目实战三-基于词袋模型的场景识别》。
  • 机器视觉任务(三)识别
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    本篇介绍基于词袋模型的场景识别方法,通过图像特征提取与匹配、词汇表构建等步骤实现对复杂场景的理解和分类。 在本机器视觉作业中,我们将深入探讨“Scene Recognition with Bag of Words”(BoW,词袋模型)这一主题。词袋模型是计算机视觉领域中的一个重要表示方法,在图像分类与检索任务中有广泛的应用。此作业将指导我们使用Python编程语言实现这项技术。 1. **词袋模型(Bag of Words, BoW)**:这是一种忽略词语顺序、只考虑词汇集合统计出现频率的文本表示法。在图像识别中,BoW模型把图像转化为高维向量,每个维度代表一个特征或“词汇”,对应的值则反映了该特征在图像中的出现次数。这简化了图像分析,并使其可以进行量化处理。 2. **图像分类**:这是机器学习领域的一个核心任务,旨在将图片分配到预定义的类别中去。利用BoW模型时,首先需提取出图象的局部特征(如SIFT、SURF或HOG等),然后用这些特征生成一个词袋向量,并通过支持向量机(SVM)或其他分类算法进行训练和分类。 3. **图像检索**:与图像分类相似,目标是找到最接近查询图片的其他图片。在BoW模型中,构建索引库并计算查询图象与其他图像之间的距离(如欧氏距离或余弦相似度),以确定匹配程度最高的图象。 4. **Python编程实现**:由于其简洁语法和强大的库支持,Python已成为数据科学与机器学习领域的首选语言。在这项作业中,你可能会使用OpenCV进行特征提取、NumPy处理数组计算以及Pandas组织数据,并利用Scikit-learn训练模型并分类图像。同时需要编写代码来完成BoW编码、向量化及索引构建。 5. **第三次作业.docx**:这份文档可能包含了具体的作业说明和指导,包括数据集描述、预期结果与评分标准等信息。通过阅读该文件可以了解作业的具体要求,并按照指示逐步完成项目。 6. **text03**:这个名称可能是文本段落件的标识符,它可能会包含有关作业的额外信息或训练测试图像的数据集描述。你可以使用Python内置函数或相关库(如PIL或OpenCV)读取和处理该文件。 通过这项作业的学习与实践,你将深入了解BoW模型的实际应用方式,并掌握如何利用Python实现特征提取、编码及分类等步骤,从而提升你在机器视觉领域的技能水平。动手操作并不断调试优化你的代码是检验理论知识的最佳方法。
  • 与SVM图片代码
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    本项目采用词袋模型结合支持向量机(SVM)算法实现高效准确的图像分类功能。通过Python编程语言进行开发,适用于计算机视觉和机器学习领域的研究及应用实践。 利用词袋模型和SVM进行图片分类的代码可以实现对图像的有效处理与分类任务。该方法首先通过提取图像特征构建词汇表,并使用支持向量机算法完成后续的分类工作,是一种广泛应用于计算机视觉领域的技术手段。
  • 计算机视觉课业项目:图像
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    本课程项目运用词袋模型对图像进行特征提取和分类,旨在通过机器学习技术实现高效的图像识别与检索。 计算机视觉课程作业要求使用VS2010完成图像分类算法的编写,并利用OpenCV、libsvm和SIFT进行特征提取。
  • :运多种深度学习对全球各地
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    本项目采用先进深度学习技术,旨在精准分类全球各类场景。通过训练多样化模型,我们能有效识别并归类不同地区的视觉信息,为研究和应用提供强大支持。 场景分类项目主要涉及图像分类。目标是使用深度神经网络将全球场景分为六种可能的类别之一。这项技术的应用范围广泛,包括在智能手机中组织照片以及通过旅游业规划促进国家经济增长等。 数据集采用的是Kaggle提供的英特尔图像分类数据集,包含25,000张图片,其中17,000张被标记为6类:建筑物、森林、冰川、山脉、海洋和街道。我们使用训练集中的一部分对模型进行训练,并预测测试集中图片的类别。 本项目实验了自定义训练模型与预训练模型,并比较分析所有模型的性能表现。关于如何运行代码的具体说明如下: - data_prep.py: 该文件允许加载数据。 - vgg16.py, vgg19.py, res.py, inception.py 和 inceptionRes.py: 这五个文件使用经过预训练的网络,但不进行数据扩充。 - aug_plots.py: 此文件绘制所选图片的数据增强方式。
  • 在图像研究
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    本研究探讨了词袋模型在图像分类任务中的应用效果,分析其优势与局限,并提出改进策略以提升模型性能。 科大有一篇硕士论文内容详尽,适合入门级读者仔细研究。
  • 视觉在图像方法
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    本文探讨了对传统视觉词袋模型进行优化的方法,并详细介绍了其在提升图像分类准确性方面的应用效果。 本段落基于视觉词袋(BOVW)模型对图像进行分类处理,并针对传统视觉词袋模型的不足提出了改进方案。该方案采用了一种基于视觉词典权重直方图的方法来表达图像,使用优化后的k-means聚类算法构建视觉词典,并利用KNN分类器进行图像分类。通过在Caltech 101和Caltech 256这两个经典数据库上的实验验证了改进方法的有效性,结果显示该方案相较于传统方法提高了分类的正确率。
  • BOVW
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    BOVW(Bag of Visual Words)词袋模型是一种在计算机视觉领域广泛使用的图像表示方法。它将图像简化为词汇表中的特征向量集合,便于进行内容检索和分类任务。 视觉词袋(bag of view word)是一种模型,一个视觉词袋模型(bovw)的示例程序用于给食物进行分类。该程序使用C++编写,并且在Linux系统下运行,因此需要额外下载dirent.h才能执行。已将此文件附在压缩包中。经过测试后发现效果较为满意。 由于附件大小限制,项目文件已被删除,需自行创建工程;同时训练图片数量减少了一半左右,请相应地调整training.txt中的路径信息以匹配现有的图像集。