MATLAB实现的经典视觉词袋模型：基于Fergus-Fei-Fei-Torralba方法

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了Fergus、Fei-Fei和Torralba提出的经典视觉词袋算法。系统能够从图像集合中自动学习视觉词汇表，并将图像表示为基于视觉词汇的直方图特征，为图像分类和检索任务提供有效解决方案。

详 情 说 明

基于Fergus-Fei-Fei-Torralba方法的视觉词袋模型实现

项目介绍

本项目实现了经典的视觉词袋(Bag-of-Visual-Words)算法，基于Fergus、Fei-Fei和Torralba提出的方法。系统能够从图像集合中自动学习视觉词汇表，并将图像表示为基于视觉词汇的直方图向量，为图像分类和检索任务提供有效的特征表示。

功能特性

• SIFT特征提取：自动检测图像关键点并计算SIFT描述子
• 视觉词汇构建：采用K-means聚类算法从训练图像特征中学习视觉词典
• 图像向量化：将图像表示为基于视觉词汇的K维直方图特征向量
• 图像分类能力：基于词袋特征实现基本的图像分类预测
• 结果可视化：提供词汇表可视化、特征分布图等分析功能

使用方法

数据准备

将训练图像按类别组织在指定目录中，测试图像放置在相应目录

参数配置

根据需要调整以下参数：

• 词汇表大小（K值）
• SIFT特征提取参数（如关键点数量、尺度等）
• K-means聚类迭代次数
• 分类器参数

运行流程

1. 加载训练图像集
2. 提取所有图像的SIFT特征
3. 使用K-means聚类构建视觉词汇表
4. 将训练图像转换为词袋特征向量
5. 训练分类模型
6. 对测试图像进行特征提取和分类预测
7. 输出结果和可视化分析

输出结果

• 视觉词汇表文件（K个视觉单词的中心点）
• 图像特征向量表示
• 分类预测标签
• 可视化分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
• 统计和机器学习工具箱(Statistics and Machine Learning Toolbox)
• 足够的内存支持大规模图像特征处理

文件说明

主程序文件实现了完整的视觉词袋模型处理流程，包括图像数据的读取与预处理、SIFT特征的批量提取与整合、基于K-means算法的视觉词典学习、训练集与测试集图像的词袋向量生成、分类模型的训练与评估，以及关键结果的可视化输出。该文件作为系统的核心调度单元，协调各个功能模块的顺序执行并管理中间结果的传递。