人脸图像分类项目：特征提取与算法实现

资源摘要信息:"人脸图像特征提取matlab代码" 在清华大学的AI课程中，有一个基于人脸图像特征提取的项目，该项目采用了matlab代码进行图像类别分类。项目的主要目标是在Caltech 101数据集上进行实验，以实现有效的特征提取和分类。 在特征提取方面，项目采用了Bag of Words算法。这是计算机视觉领域常用的一种算法，通过对图像中的特征进行建模，将其转换为词袋模型，从而实现对图像的描述。在本项目中，主要使用了两种特征描述符，即加速鲁棒特征（SURF）和定向梯度直方图（HOG）。 SURF是一种用于图像处理的特征点检测算法，其具有旋转不变性，可以有效地处理图像的旋转变化。HOG则是一种描述图像局部梯度信息的特征描述符，它可以有效地描述图像的形状和纹理信息。 为了进一步提高特征提取的效果，项目还尝试结合了推土机距离（EMD）的核PCA方法。EMD是一种度量两个分布相似度的方法，而核PCA则是一种非线性降维方法。通过结合这两种方法，可以进一步提升特征提取的效果。 在分类方面，项目尝试了多种算法，包括支持向量机，朴素贝叶斯分类和神经网络。这些算法都是机器学习领域常用的方法，各自具有不同的特点和适用场景。 支持向量机（SVM）是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。 朴素贝叶斯分类器是一系列以概率为基础的简单“贝叶斯分类器”，通过贝叶斯定理对给定的观测数据进行分类。尽管在现实世界中，朴素贝叶斯分类器是“有偏”的，但在实际应用中，这种偏见往往被证实是非常有用的。 神经网络，又称为人工神经网络（ANN），是一种由大量互联的神经元组成的计算模型。神经网络通过学习大量的样本，可以捕捉到样本中的复杂规律，并对其进行分类。 该项目的演示中，选择了6个类别进行分类，分别是“BACKGROUND_Google”，“Faces”，“Leopards”，“airplanes”，“watch”和“Motorbikes”。通过选择这些类别，可以更好地展示算法的有效性和准确性。 此外，该项目还需要使用一些第三方工具箱，如VLFeat和FastEMD。VLFeat是一个开源的计算机视觉库，提供了许多常用的图像处理和机器学习算法。FastEMD是一个计算推土机距离的库，可以有效地计算两个分布之间的相似度。 总的来说，这个项目是人脸识别和分类领域的一个重要实践，通过使用matlab进行实验，可以更好地理解和支持向量机，朴素贝叶斯分类和神经网络等机器学习算法的实际应用。同时，该项目也展示了Bag of Words算法和两种特征描述符在图像特征提取中的应用和效果。