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Pyramid Bow+SVM
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资 源 简 介
图像的特征用到了Dense Sift，通过Bag of Words词袋模型进行描述 ，用BoW描述完图像之后，就可以用SVM训练分类模型进行分类。这里除了用SVM的RBF核，还定义了一种核： histogram intersection kernel，直方图正交核。实验中的图像是一些Action的图像，共6类，每一类60幅，40训练20测试。
详 情 说 明
图像的特征提取方法中使用了Dense Sift，通过Bag of Words词袋模型对图像进行描述。在用BoW描述完图像之后，我们可以使用SVM训练分类模型进行分类。除了使用SVM的RBF核外，我们还定义了一种新的核函数：直方图正交核（histogram intersection kernel）。在实验中，我们使用了一些Action的图像，总共分为6类，每一类包含60幅图像，其中40幅用于训练，20幅用于测试。
