转自https://www.cnblogs.com/jermmyhsu/p/8195727.html 有待学习 Bag of Feature 是一种图像特征提取方法，它借鉴了文本分类的思路（Bag of Words），从图像抽象出很多具有代表性的「关键词」，形成一个字典，再统计每张图片中出现的「关键 ...
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2020-07-01 23:39:29
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该方法提取图像集的词袋（bag-of-features），然后根据词袋对各图像编码得出图像特征，再对测试图像在训练图像集上进行检索，最后根据检索出的图像类别判断测试图像所属类别。该方法直接对图像进行处理，不需要先提取特征，再将特征文件导入。不过该方法消耗内存很大，适用于小规模图像集。代码如下：clear;%设置图象集路径imgSetFolder=fullfile(pwd,‘image‘);imgq
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2018-03-14 10:42:52
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Lucene image retrieval是以图搜图的java开源框架，这几天没什么事，就读了点源码，并写了点注释，特在这分享给大家。
这里主要给出的是BOVWBuilder.java、Kmeans.java及Cluster.java。就是用词频对特征进行编码，用到是BOF(bag
of feature)模型，原理就是提取N张图片的特征(比如sift),放在一起就可以得到矩阵，然后对矩阵进...
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2015-06-02 20:11:35
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Bag-of-wordBag-of-words模型是信息检索领域常用的文档表示方法。在信息检索中，BOW模型假定对于一个文档，忽略它的单词顺序和语法、句法等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合，文档中每个单词的出现都是独立的，不依赖于其它单词是否出现。例如有如下两个文档：1：Boblikestopl...
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2014-12-17 17:59:43
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