标题:
空间金字塔方法表示图像（转）（2）
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作者:
yuyang911220
时间:
2016-8-24 17:19
标题:
空间金字塔方法表示图像（转）（2）
4、空间金字塔匹配
SPM
《
Beyond Bags of Features: Spatial Pyramid Matching
for Recognizing Natural Scene Categories
》
空间金字塔匹配Spatial Pyramid Matching(SPM)，是一种利用空间金字塔进行图像匹配、识别、分类的算法。
如下图所示，将
level(i)
的图像划分为
pow(4,i)
个
cell
（
bins
），然后再每一
cell
上统计直方图特征，最后将所有
level
的直方图特征连接起来组成一个
vector
，作为图形的
feature
。
上面的黑圆点、方块、十字星代表一副图像上某个
pitch
属于
k
-means
后词典中的某个词；
1
）将图像划分为固定大小的块，如从左到右：
1*1
，
2*2
，
4*4
， 然后
统计每个方块
中词中的不同
word
的个数；
2
）从从左到右，统计不同
level
中各个块内的直方图；
3
）最后个将每个
level
中获得的直方图都串联起来，并且给每个
level
赋给相应的权重，
从左到右权重依次增大
；
4
）将
SPM放入SVM中进行训练和预测；
论文中的实验过程如下：
1
）用
strong feature detector
即
SIFT
进行特征检测，
patch size=16*16
，
patch
每次移动的步长
spacing grid=8*8
。
2
）按照
BOF
相同的方法（即
KMeans
）构建包含
M
个
words
的
dictionary
。
3
）利用
图像金字塔把图像划分为多个
scales
的
bins
(
空间金字塔分层分网格
)
，然后计算落入每个
bins
中属于不同类别的
word
的个数，则
图像
X
、
Y
最终的匹配度
为
(M
为关键词个数
)
：
(
个人对此匹配度核函数的理解是：这个核函数可当作
SVM
中的核函数，来匹配两幅图像是否为一类
)
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