MATLAB实现的基于金字塔词袋模型与支持向量机的动作图像分类系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB开发了一个完整的动作图像分类系统，通过密集SIFT特征提取、视觉词袋模型构建和金字塔词袋优化，结合支持向量机实现高效的动作图像分类识别。

详 情 说 明

基于金字塔词袋模型与支持向量机的动作图像分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的动作图像分类系统，采用先进的计算机视觉与机器学习技术。系统通过密集SIFT算法提取图像局部特征，构建视觉词袋模型进行特征量化，并引入金字塔词袋方法增强空间信息表达能力。最终利用支持向量机（SVM）对6类动作图像进行自动分类识别，实现了高效准确的动作分类功能。

功能特性

• 密集SIFT特征提取：采用密集采样策略提取图像的局部特征描述符
• 视觉词袋模型：通过K-means聚类构建视觉词典，实现特征向量量化
• 金字塔词袋增强：通过空间金字塔匹配增强特征的空间信息表达
• 多核SVM分类：实现RBF核和直方图正交核两种核函数的支持向量机分类器
• 多类别分类：支持6类动作图像的自动分类识别
• 性能评估：提供整体准确率、各类别精确率和召回率等评估指标
• 结果可视化：生成混淆矩阵和特征分布可视化图表

使用方法

数据准备

将训练图像和测试图像分别放置在指定目录下，确保数据划分符合要求：每类40张训练图像、20张测试图像，总计360张图像。

训练阶段

1. 运行主程序开始模型训练
2. 系统自动提取图像特征并构建视觉词典
3. 训练SVM分类器并保存模型参数

测试阶段

1. 加载已训练的模型参数
2. 对测试集图像进行特征提取和分类预测
3. 输出分类结果和性能评估报告

结果查看

• 查看测试图像的预测类别标签
• 分析整体分类准确率和各类别性能指标
• 观察混淆矩阵和特征可视化图表

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB
• 内存要求：建议8GB以上RAM
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括图像数据的读取与预处理、密集SIFT特征的提取与处理、视觉词典的构建与优化、金字塔词袋特征的生成与编码、支持向量机分类器的训练与参数调优、测试图像的分类预测与结果输出，以及最终的性能评估与可视化分析。该文件整合了所有功能模块，确保整个分类流程的连贯执行。