基于词袋模型BoW的图像分类与识别系统

资 源 简 介

本项目主要基于斯坦福大学Vision Lab由李飞飞教授领导开发的演示框架，实现了一种将图像视为视觉单词集合的经典计算机视觉分类方案。该算法模拟了自然语言处理中的文本分类逻辑，将图像中的局部特征块类比为文本中的单词。核心功能流程如下：首先通过特征提取模块，采用SIFT、SURF或HOG描述子对训练集图像进行关键点检测，获取具有旋转、尺度与光照不变性的高维局部特征向量；其次进入视觉字典构建模块，利用K-means均值聚类算法对海量的特征向量进行无监督学习，提取出具有代表性的聚类中心作为视觉单词，进而组成一个

详 情 说 明

图像特征分类与识别系统项目说明书

本项目实现了一个基于词袋模型（Bag of Words, BoW）的经典图像分类框架。该方案参考了斯坦福大学Vision Lab的计算机视觉分类思路，将图像中的局部几何结构抽象为“视觉单词”，通过构建全局频率分布来实现不同物体类别的有效识别。系统完整覆盖了从原始图像到特征提取、辞库构建、量化表征及分类预测的全流程。

项目核心功能特性

1. 自动生成模拟数据集：系统内置了合成图像生成器，能够自动产生圆形、矩形及线型/交叉形状的三类图像，用于模拟不同目标的几何特征，确保系统在无外部图库时也能独立运行。
2. 鲁棒的局部特征描述：利用SURF（加速稳健特征）算法进行关键点检测与描述，能够有效捕捉图像中的局部形状与纹理信息。
3. 降维量化与词典构建：通过非监督学习对海量高维特征进行聚类，提取最具代表性的特征质心作为基础视觉词库。
4. 统计直方图表征：将任意复杂度的图像转化为定长的频率分布直方图，解决了图像尺寸不一、局部变形导致的特征无法对齐问题。
5. 稳健的多分类器模型：采用基于径向基核（RBF）的多类支持向量机，能够在非线性特征空间中进行精准分类。

核心实现逻辑与流程

第一步：模拟数据集构建 系统首先初始化参数，设定三类目标：圆形、矩形以及随机线条交叉。每类生成固定数量的150x150像素灰度图。生成过程中加入了噪声干扰、高斯平滑以及随机的位置和尺度变化，以模拟真实世界的图像变化。

第二步：SURF特征描述子提取 遍历所有图像，利用SURF算法检测具有显著特征的点。对每个关键点提取64维（或根据工具箱默认值）的特征描述向量。这些向量具有尺度不变性和光照不变性，能够代表图像中特定几何结构的特征信息。

第三步：视觉字典（Codebook）构建 将所有训练图像中提取出的特征向量汇聚到一个巨大的集合中。应用K-means均值聚类算法，在特征空间中搜索50个聚类中心。这50个中心点即代表了系统所能识别的50种“视觉单词”，它们共同构成了逻辑辞库。

第四步：图像量化与频率直方图生成 针对每一张图像，计算其内部所有的SURF特征向量到辞库中50个单词的欧几里得距离。将每个特征点分配给距离最近的“视觉单词”，统计各个单词出现的频率，并进行L1范数归一化处理。此时，图像被转换成一个50维的概率分布向量。

第五步：SVM分类模型训练与预测 按照70%训练、30%测试的比例划分数据。利用生成的直方图特征向量训练一个支持向量机（SVM）模型。系统采用误差修正输出码（ECOC）策略来处理三分类任务，核函数选择RBF核以处理高维特征间的非线性分类边界。

第六步：评估与多维度可视化 系统自动计算测试集上的分类准确率，并输出详细的运行报告。通过PCA主成分分析将视觉单词中心点降维至二维平面进行空间分布展示；同时记录K-means构建词库时的惯性损失收敛趋势；最后利用混淆矩阵直观反映各类别之间的重叠与误分类情况。

关键算法与算法细节分析

1. SURF特征提取：相比于传统SIFT，SURF利用积分图和Hessian矩阵行列式极大值进行特征点定位，显著提高了提取速度，同时保持了良好的区分度。

1. K-means聚类优化：在构建词典时，考虑到计算效率，系统对输入的描述子总量进行了采样限制。通过设定最大迭代次数并处理空类（EmptyAction为drop），保证了聚类结果的可控性。

1. 欧氏距离量化（Vector Quantization）：利用pdist2函数计算特征点与质心的关联。这是Bag of Words模型中最核心的一步，它通过最近邻匹配将连续的特征空间映射为离散的符号空间。

1. ECOC多分类框架：由于标准SVM是二分类模型，系统通过fitcecoc函数实现了一对多（One-vs-All）的分类策略，并结合模板SVM对数据进行标准化处理，增强了模型的泛化能力。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本。
2. 必备工具箱：

• Image Processing Toolbox（用于图像生成、滤波及显示）
• Computer Vision Toolbox（用于SURF算法支持）
• Statistics and Machine Learning Toolbox（用于K-means聚类、SVM训练及PCA可视化）

使用方法

1. 启动MATLAB并进入项目目录。
2. 运行主控程序脚本。
3. 命令行将实时输出执行日志，包括特征提取进度、词库聚类状态以及分类器的训练情况。
4. 程序运行结束后，会自动弹出四格可视化窗口，展示视觉词库分布、收敛曲线、混淆矩阵以及随机样本的预测结果。
5. 查看命令行最后的系统运行报告，获取最终的识别准确率。