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空间金字塔的pool.zip文件。

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简介：
空间金字塔方法是对传统BOF（Bag Of Features）方法的优化，该传统方法在图像特征提取过程中，最初会提取每张图像中的SIFT特征描述，随后将所有图像兴趣点特征描述进行聚类，形成BOW视觉词袋。接着，对每张图像统计所有视觉关键词出现的频率。因此，BOF方法本质上是在整张图像中计算特征点分布的统计特征，并以此生成全局直方图。然而，这种方式会导致图像的空间分布信息丢失，从而无法实现对图像的精确识别。为了克服BOF方法的这一局限性，我们提出了一种空间金字塔方法。该方法的核心在于在不同分辨率级别上统计图像特征点分布情况，进而有效地获取并利用图像的空间信息。

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