基于MATLAB的Bag of Features图像识别系统开发

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于Bag of Features模型的图像识别，通过SIFT/SURF特征提取、视觉词汇构建和分类器训练，完成高效图像分类与识别。系统适用于小型图像库的自动化识别任务。

详 情 说 明

基于Bag of Features的图像识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Bag of Features（BoF）模型的图像识别系统。该系统能够对输入的图像进行自动化处理，包括局部特征提取、视觉词典构建、图像向量化表示以及最终的分类识别。通过结合SIFT/SURF特征提取、K-means聚类和SVM分类器等关键技术，系统可有效应用于多类别图像识别、内容检索等场景。

功能特性

• 局部特征提取：采用SIFT或SURF算法提取图像的关键点及描述符。
• 视觉词典构建：使用K-means聚类算法对特征描述符进行聚类，生成视觉词汇。
• 图像向量化：将每张图像转化为基于视觉词汇的直方图向量。
• 图像分类识别：利用支持向量机（SVM）对图像向量进行分类，输出预测类别。
• 批量测试与评估：支持对测试图像集进行批量识别，并计算整体识别准确率。

使用方法

1. 数据准备

• 训练图像：将不同类别的图像分别存放于以类别命名的文件夹中，所有文件夹置于同一训练目录下。
• 测试图像：准备单张或多张待识别图像（格式与训练图像一致）。
• 参数配置：根据需求设置视觉词典大小、特征提取参数、分类器参数等。

2. 运行流程

1. 训练阶段：

- 系统读取训练图像，提取特征描述符。 - 通过K-means聚类构建视觉词典。 - 将训练图像表示为BoF直方图，训练SVM分类模型。 - 输出视觉词典、训练图像向量及训练好的分类模型。

1. 识别阶段：

- 加载已训练的视觉词典和分类模型。 - 对测试图像提取特征并转换为BoF向量。 - 使用SVM分类器预测图像类别。 - 输出预测结果及识别准确率（针对批量测试）。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程环境：MATLAB
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox（用于SVM分类）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，实现了从图像数据输入到识别结果输出的完整功能。其主要能力包括：控制整个系统的执行逻辑，协调特征提取、视觉词典构建、图像表示和分类识别等各模块的调用与数据传递；提供参数配置接口，允许用户指定关键算法参数；同时支持训练与测试两种模式，能够根据用户选择执行模型训练或加载已有模型进行图像识别，并输出相应的中间结果与最终分类标签。