MATLAB实现基于词袋模型的图形检测识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用词袋模型进行图形检测与识别，通过提取图像局部特征，应用K-means聚类生成视觉词典，并采用朴素贝叶斯或概率潜在成分分析(PLCA)分类方法完成高效识别。系统适用于图形分类与特征分析场景。

详 情 说 明

基于词袋模型与K-means聚类的图形检测识别系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的基于词袋模型的图形检测与识别系统。系统通过提取图像的局部特征，利用K-means聚类算法构建视觉词典，并采用概率分类方法（朴素贝叶斯或PLCA）进行模型训练与图像分类。该系统可实现从特征提取到分类评估的全流程自动化处理，适用于各种图形图像的识别任务。

功能特性

• 全流程处理：支持图像特征提取、视觉词典构建、分类模型训练和测试评估完整流程
• 多特征支持：可提取多种局部图像特征用于词袋模型表示
• 灵活分类：支持朴素贝叶斯和PLCA两种概率分类方法
• 全面评估：提供准确率、召回率、F1-score等多维度性能评估指标
• 可视化分析：生成混淆矩阵等可视化结果，便于结果分析

使用方法

训练阶段

1. 准备标记好的训练图像数据集
2. 配置K-means聚类中心数量、特征提取参数等
3. 运行训练程序生成视觉词典和分类模型
4. 获取训练准确率报告和模型参数

测试阶段

1. 准备待分类的测试图像数据集
2. 加载已训练的视觉词典和分类模型
3. 运行测试程序获得分类结果
4. 查看分类标签、置信度评分和性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持PNG、JPEG等常见图像格式

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、局部特征的提取与量化、视觉词典的构建与优化、分类模型的训练与验证，以及对测试图像的预测分析与结果评估。该文件整合了各功能模块，提供了完整的图形识别流水线操作接口。