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本次实验是基于词袋模型的图像分类技术,利用提取的局部区域的分布对图像进行识别。在图像分类中,词袋模型算法需要通过监督或非监督的学习来获得视觉词典。基于词袋模型的图像分类算法一般分为四步,首先对图像进行局部特征向量的提取(本次实验采用HOG);其次利用上一步得到的特征向量集,抽取其中有代表性的向量,作

计算机视觉作业(二)特征匹配是图像处理和计算机视觉的核心组成部分。在本次实验中,我们将创建一个局部特征匹配算法,并尝试匹配真实场景的多个视图。将实现一个简化版本的sift,用于解决局部特征匹配问题,使检测到的特征对遮挡和杂波具有鲁棒性。由于特性是本地的,可以在一张图像中生成数百或数千个特性,同时能够