HOG算法在MATLAB中用于多类别目标分类：利用词袋模型和空间金字塔匹配的实现...

简介：
猪的代码用于在Matlab环境中进行多类对象分类，该代码由SoumajyotiSarkar撰写，并作为印度班加罗尔科学研究所于2014年举办的Tagme机器学习竞赛的一部分得以完成。以下是对所采用算法的简要说明以及安装步骤： 首先，需要安装vlfeat软件和libsvm软件。具体的安装链接可以在文章中找到。随后，请将这些软件的路径添加到Matlab的PATH变量中，或者通过Matlab窗口中的File->SetPathGUI选项进行设置。 接下来，准备训练数据集。通过运行命令窗口中的HistogramListGlobal_HOG.m脚本，可以获取所有训练图像的串联HOG直方图，结果存储在名为HOG_model的文件夹中，示例如下：`histograms_HOG = HistogramListGlobal_HOG;`。 此外，通过运行命令窗口中的encoder_classify.m脚本，可以获得所有训练图像的串联SIFT直方图，结果存储在名为SIFT_model的文件夹中，示例如下：`encoder_classify;`。 最后, 通过运行命令窗口中的spatial_pyramid.m脚本, 可以获得所有训练图像的空间金字塔表示。