MATLAB实现的深度卷积神经网络与Fisher Vector图像分类系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，结合预训练CNN（如VGG/ResNet）提取图像高层特征，通过Fisher Vector编码和高斯混合模型优化特征表示，实现高效的图像分类。系统适用于复杂场景下的视觉任务，提供可扩展的深度学习框架。

详 情 说 明

基于深度卷积神经网络与Fisher Vector编码的图像分类系统

项目介绍

本项目实现了一个结合深度卷积神经网络特征提取与Fisher Vector编码的图像分类框架。系统首先通过预训练的CNN模型（如VGG或ResNet）提取图像的高层特征，然后利用高斯混合模型对特征分布进行建模，生成Fisher Vector编码表示，最后使用线性SVM分类器完成图像分类任务。该系统能够有效提升传统CNN模型在中小规模数据集上的分类性能。

功能特性

• 深度特征提取：支持使用预训练的VGG、ResNet等经典CNN模型进行图像特征提取
• Fisher Vector编码：采用高斯混合模型对特征分布建模，生成判别性更强的特征表示
• 高效分类器：使用线性SVM实现快速准确的图像分类
• 全面评估：提供准确率、混淆矩阵、精确率与召回率等多维度性能评估
• 结果可视化：支持特征分布和分类结果的可视化展示

使用方法

1. 数据准备：将图像数据集按类别整理到不同文件夹中，图像尺寸统一调整为224×224像素
2. 特征提取：运行特征提取模块，使用预训练CNN模型提取图像特征
3. FV编码：对提取的特征进行Fisher Vector编码处理
4. 模型训练：使用训练集数据训练SVM分类器
5. 性能评估：在测试集上评估分类性能并生成可视化报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）
• 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）
• 至少8GB内存（推荐16GB以上）
• 支持CUDA的GPU（可选，用于加速特征提取）

文件说明

主程序文件实现了系统的完整工作流程，包括图像数据读取与预处理、深度卷积神经网络特征提取、高斯混合模型训练与Fisher Vector编码计算、支持向量机分类模型训练与预测、分类性能评估与可视化结果生成等核心功能模块的协调运行。