MIT机器视觉课件8：场景理解与视觉词袋

MIT机器视觉课件8 本资源为麻省理工学院（MIT）机器视觉课件的第八讲，主要介绍了机器视觉中的场景理解和图像检索技术。 **场景理解** 场景理解是机器视觉中一个关键的问题，指的是从图像中识别和理解场景的内容和结构。在这个讲义中，教授介绍了两种不同的场景理解方法：基于对象的方法和基于纹理的方法。基于对象的方法是指将图像分割成不同的对象，并对每个对象进行识别和分类。基于纹理的方法是指将图像看作是一种纹理，通过对纹理的分析来理解场景的内容和结构。 **Bag of Words 模型** Bag of Words 模型是一种常用的图像检索技术，通过将图像分割成小块，并对每个小块进行特征提取，最后将所有小块的特征组合成一个向量，以便于对图像进行检索和比较。在这个讲义中，教授详细介绍了Bag of Words 模型的原理和应用，包括空间金字塔匹配、直方图交叉、X²距离等技术。 **空间金字塔匹配** 空间金字塔匹配是一种基于Bag of Words 模型的图像检索技术，通过对图像进行多尺度分割，并对每个分割后的子图像进行特征提取，最后将所有子图像的特征组合成一个向量，以便于对图像进行检索和比较。 **直方图交叉** 直方图交叉是一种图像相似度度量技术，通过计算两个图像的直方图之间的交叉度，来度量图像之间的相似度。在这个讲义中，教授详细介绍了直方图交叉的原理和应用。 **X² 距离** X² 距离是一种图像相似度度量技术，通过计算两个图像之间的X² 距离，来度量图像之间的相似度。在这个讲义中，教授详细介绍了X² 距离的原理和应用。 **文本子** 文本子是一种图像特征提取技术，通过对图像进行文本子分割，并对每个文本子进行特征提取，最后将所有文本子的特征组合成一个向量，以便于对图像进行检索和比较。在这个讲义中，教授详细介绍了文本子的原理和应用。 **应用** 机器视觉技术有很多实际应用，包括图像检索、物体识别、场景理解、自动驾驶等。在这个讲义中，教授详细介绍了机器视觉技术在这些领域的应用。 这个讲义对机器视觉中的场景理解和图像检索技术进行了详细的介绍，涵盖了Bag of Words 模型、空间金字塔匹配、直方图交叉、X² 距离、文本子等技术，并对机器视觉技术的实际应用进行了讨论。