文件名称：matlab精度检验代码-ImageCategorization-Matlab:Matlab中的图像分类应用程序
文件大小：671KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 21:14:36
系统开源
matlab精度检验代码图像分类应用 应用 编码语言：Matlab。 图像特征：SIFT（尺度不变特征变换）。 稀疏编码：LLC（局部约束线性编码）。 分类器：SVM +套袋。 关于 这是在Jinjin Wang，Jianchao Yang，Kai Yu，Lengjun Lv，Thomas Huang和巩义宏中描述的算法的示例代码。 CVPR 2010，“用于图像分类的局部约束线性编码”。 要训练密码本，您可以简单地使用K-means。 Caltech101的软件包中包含预培训的代码本。 对于SIFT描述子提取，我们使用Lazebnik教授的matlab代码。 我们使用装袋法来提高机器学习（SVM）的准确性。 “图像”目录存储所有图像，“数据”目录存储所有SIFT功能，“功能”目录存储所有LLC功能。 用法 要运行示例代码： 将Caltech101图像数据集放在“ image”目录中，并将文件夹重命名为“ Caltech101”。 您也可以使用其他数据集。 从LLC_Test.m开始
【文件预览】：
ImageCategorization-Matlab-master
----.gitignore(485B)
----README.md(1KB)
----Liblinear()
--------matlab()
----LLC_pooling.m(2KB)
----.gitattributes(483B)
----sift()
--------sp_normalize_sift.m(948B)
--------CalculateSiftDescriptor.m(4KB)
--------sp_find_sift_grid.m(4KB)
----dictionary()
--------Caltech101_SIFT_Kmeans_1024.mat(566KB)
----extr_LLC.m(719B)
----LLC_Test.m(8KB)
----retr_database_dir.m(1KB)
----LLC_coding_appr.m(1KB)
----retr_fdatabase_dir.m(1KB)
----extr_sift.m(508B)