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PG_BOW_DEMO
- 图像的特征用到了Dense Sift，通过Bag of Words词袋模型进行描述，当然一般来说是用训练集的来构建词典，因为我们还没有测试集呢。虽然测试集是你拿来测试的，但是实际应用中谁知道测试的图片是啥，所以构建BoW词典我这里也只用训练集。 其实BoW的思想很简单，虽然很多人也问过我，但是只要理解了如何构建词典以及如何将图像映射到词典维上去就行了，面试中也经常问到我这个问题，不知道你们都怎么用生动形象的语言来描述这个问题？ 用BoW描述完图像之后，指的是将训练集以及测试集
bag_words_demo
- bag of words 图像识别算法，斯坦福大学李飞飞实验室做的demo-bag of words
k-meansPBOF
- 一个用BOF程序，用k-means聚类，然后生成词袋。-A BOF program, K-means clustering, and then generate the bag of words.
Bag-of-visual-words
- SIFT等局部特征的词袋模型实现。包括K-means聚类，直方图特征的形成，以及KNN分类。-SIFT local features such as word bag model implementation. Including K-means clustering to form histogram features, and KNN classification.
image_processing3
- 图像工程作业3：基于视词袋模型的场景识别 (Scene recognition with bag of words)-Image Engineering Job 3: Scene Recognition Based visual bag of words (Scene recognition with bag of words)
Bag-of-visual-words
- 将每一张图的特征点采样聚类成图片的视觉单词 即视觉单词,就是对应图片的代表 创建数据库,将每张图片的视觉单词入库,并建立索引-Will feature a map of each sampling point clustered into visual images of words that is visual words, is to represent the corresponding picture of the is created, the visual image of eac
BoV
- 一种场景分类的介绍，利用的是bag of visual words思想。-Introduction of a classification, using bag of visual words.
image_bliss
- Image Category Recognition using Bag of Visual Words Representation
词袋模型最终版测试
- 利用词袋模型，实现对Merchdata数据库内图像的标注功能。使用了bagoffeatures库函数。(The bag-of-words model is used to implement the annotation of images in the Merchdata database. Use the bagoffeatures library function.)