LLC学习笔记3(SPM)

最新推荐文章于 2024-06-29 22:33:16 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wstzone/article/details/50921200
本文详细介绍了空间金字塔匹配(SPM)的概念，它是对传统bag of visual words模型的改进，保留了特征点的位置信息。SPM通过在不同分辨率上统计图像特征，获取图像的空间分布信息，用于更精确的图像识别。文中提到了加权空间金字塔方法以及在SVM中的应用，阐述了如何构建词典并将图像分解为多个规模的单元进行匹配。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

文献[3]提到：bag of visual words模型被大量地用在了Image representation中，形成BOF，但BOF模型缺失了特征点的位置信息，Spatial Pyramid Matching(SPM) 基于金字塔匹配的思路，提出空间金字塔匹配来Beyond bags of features。。。

SPM，ScPM，LLC稀疏编码等方面，下面这个博文系列讲得超美，本文参考的量巨大。。。⊙﹏⊙b汗
图像的稀疏表示系列: http://blog.youkuaiyun.com/jwh_bupt/article/details/9625469

先翻译下文章[3]的PM部分。。。公式太多了，放图吧。。

Pyramid Match Kernels

Pyramid Match Kernels-1
Pyramid Match Kernels-2

不过呢SPM的金字塔与上述的金字塔不同，是空间金字塔Spatial Pyramid，参考文献[5]以及下面这个博客：
空间金字塔方法表示图像： http://www.mamicode.com/info-detail-903166.html
讲得很美，很细致，感谢这些爱分享的盆友。。。

Spatial Pyramid

空间金字塔方法表示图像是传统

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