image - 用于图像特征分类的SVM？

Question

我实现了由设计的空间金字塔匹配算法
Matlab中的Lazebnik，最后一步是执行svm
分类。在这一点上我完全不了解我
应该根据我应提供给svmtrain的信息来做到这一点，并且
svmclassify函数获取对的特征点坐标对
最后训练并测试图像。

我有：


火车图像上SIFT特征点的坐标
火车图像上SIFT特征点的坐标
火车图像的相交核矩阵
测试图像的交集核矩阵。


我应该使用哪个？

Answer 1

SVM分类器期望由元组表示的一组对象（图像）作为输入，其中每个元组是一组数字属性。一些图像特征（例如，灰度级直方图）以适合于训练SVM的数值向量的形式提供图像表示。但是，像SIFT这样的特征提取算法将为每个图像输出一组矢量。所以问题是：

我们如何将这组特征向量转换为代表图像的唯一向量？

要解决此问题，您将必须使用称为bag of visual words的技术。