BoW|Pyramid BoW+SVM进行图像分类

【实例简介】
图像的特征Dense Sift提取，通过Bag of Words词袋模型进行描述，用BoW描述完图像之后，指的是将训练集以及测试集的图像都用BoW模型描述了，就可以用SVM训练分类模型进行分类了。在这里除了用SVM的RBF核，还自己定义了一种核： histogram intersection kernel，直方图正交核。很多论文说这个核好，并且实验结果很显然。能从理论上证明一下么？通过自定义核也可以了解怎么使用自定义核来用SVM进行分类
【实例截图】
【核心代码】
SIFTBOWSVM
└── PG_BOW_DEMO
├── BOW
│   ├── CalculateDictionary.m
│   ├── CompilePyramid.m
│   ├── EuclideanDistance.m
│   ├── GenerateSiftDescriptors.m
│   ├── MakeDataDirectory.m
│   ├── do_assignment.m
│   ├── do_classification_inter_svm.m
│   ├── do_classification_rbf_svm.m
│   ├── do_normalize.m
│   ├── do_p_classification__inter_svm.m
│   ├── do_p_classification__rbf_svm.m
│   ├── draw_cm.m
│   ├── find_grid.m
│   ├── find_sift_grid.m
│   ├── hist_isect.m
│   ├── hist_isect_c.c
│   ├── hist_isect_c.mexw32
│   ├── load_image.m
│   ├── make_dir.m
│   ├── normalize_sift.m
│   ├── num2string.m
│   ├── read_image_db.m
│   ├── rotateXLabels.m
│   ├── show_results_script.m
│   └── sumnormalize.m
├── ReadMe.txt
├── images
│   ├── testing
│   │   ├── Phoning
│   │   │   ├── Phoning_0041.jpg
│   │   │   ├── Phoning_0042.jpg
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│   │   └── Shooting
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│   └── training
│   ├── Phoning
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├── ini.m
├── labels
│   ├── image_names.mat
│   ├── labels.mat
│   ├── prepare_testing.m
│   ├── prepare_training.m
│   ├── testset.mat
│   └── trainset.mat
├── libsvm
│   ├── COPYRIGHT
│   ├── Makefile
│   ├── README
│   ├── heart_scale.mat
│   ├── libsvmread.c
│   ├── libsvmread.mexw32
│   ├── libsvmwrite.c
│   ├── libsvmwrite.mexw32
│   ├── make.m
│   ├── svm.cpp
│   ├── svm.h
│   ├── svm.obj
│   ├── svm_model_matlab.c
│   ├── svm_model_matlab.h
│   ├── svm_model_matlab.obj
│   ├── svmpredict.c
│   ├── svmpredict.mexw32
│   ├── svmtrain.c
│   └── svmtrain.mexw32
└── main.m

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