Matlab实现基于Bag of Words的图像分类方法及性能评估

资源摘要信息:"基于matlab和bag of words的图像分类" 知识点详细说明： 1. MATLAB软件应用 MATLAB是MathWorks公司开发的一款高性能数值计算环境和第四代编程语言。它广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理和图像处理等领域。在本项目中，MATLAB被用于实现图像分类算法，尤其是通过bag of words模型和卷积神经网络(cnn)来提取特征并训练分类器。 2. Bag of Words (BoW) 模型 Bag of Words是一种用于图像处理和自然语言处理的特征提取方法。在图像分类中，BoW模型首先通过提取关键点（如SIFT、SURF）来描述图像中的局部特征，然后利用K-means聚类算法将这些局部特征聚合成"词汇"，形成一个"词典"。接着将图像转换为"词袋"特征，即统计每个词汇在图像中出现的频率，忽略它们的排列顺序。最后，利用这些统计特征训练一个分类器，如SVM。 3. K-means聚类算法 K-means是一种无监督的聚类算法，用于将n个数据点划分为k个簇。算法通过迭代计算，使得每个数据点属于离它最近的均值所代表的簇。在本项目中，K-means算法用于将提取的图像特征点聚类成一个固定的“词典”，即确定了图像的词汇和相应的词频表示。 4. 支持向量机(SVM)分类器 SVM是一种常见的监督学习算法，主要用于分类和回归分析。在图像分类任务中，SVM通过找到一个最佳的超平面将不同类别的数据点分开，使得分类的间隔（即分类的边界的宽度）最大化。本项目中使用了MATLAB中的trainImageCategoryClassifier函数训练线性SVM分类器，并使用fitcecoc函数训练基于SVM的多分类分类器。 5. 卷积神经网络(CNN) CNN是一种深度学习算法，特别适用于处理具有网格结构的数据（例如图像）。它通过使用具有学习能力的卷积核自动且有效地从图像中提取特征。CNN的一个典型结构包括卷积层、池化层和全连接层。在本项目中，通过MATLAB中的DeepLearningImageClassificationSample样例文件夹，利用预训练的AlexNet CNN网络提取特征向量，并结合SVM进行图像分类。 6. 图像分类结果 在本项目中，实现了两个不同方法的图像分类实验。第一种方法基于传统的bag of words模型和SVM分类器，取得了训练集正确率97.91%，测试集正确率30.11%的结果。第二种方法结合了CNN提取的特征和SVM分类器，取得了训练集正确率99.67%，测试集正确率77.95%的结果。 7. 实验运行说明 项目中提供了两个实验文件夹，其中包含了xml和m文件。xml文件是针对MATLAB 2016b及更新版本设计的，而旧版本的MATLAB可以使用m文件。两个文件夹中都包含了一个名为predictCategory.m的函数，该函数可以接受任意图像作为输入，并输出图像对应的类别字符串。 8. 文档资源 项目文档包括README.md文件、机器学习课程设计_***.pdf设计报告以及相关的设计报告文件。这些文档提供了项目的详细说明、设计思路、实验步骤和结果分析，对理解整个项目设计流程和实验细节至关重要。 通过以上知识点的介绍，可以看出本项目综合运用了图像处理、机器学习和深度学习的知识，通过MATLAB这一强大的计算平台来实现图像的自动分类任务。通过对比两种方法的性能，可以看出深度学习在图像处理领域的巨大优势。