用于对象识别的视觉词袋

随着计算机视觉领域的不断发展，人们对于对象识别的研究也越来越深入。其中，视觉词袋（visual bag-of-words，简称BoW）是常用的对象识别方法。本文将会介绍视觉词袋方法的原理、优缺点，并举例说明。

一、原理

视觉词袋是一种传统的图像分类方法，它将图像中的局部特征提取出来，并利用聚类算法将这些特征聚类成为一些视觉词。然后，通过统计图像中每个视觉词出现的频率，将一幅图像表示成一个固定长度的向量。这个向量就是视觉词袋表示。最后，将视觉词袋输入到分类器中，进行分类。

二、优缺点

优点：

（1）视觉词袋方法简单，易于实现；

（2）能够提取出图像的局部特征，对于物体的旋转、缩放等变换具有一定的鲁棒性；

（3）对于较小的数据集，具有较好的分类效果。

缺点：

（1）视觉词袋方法没有考虑到特征之间的空间关系，对于物体的姿态变化、部分遮挡等情况，分类效果较差；

（2）需要手动设置聚类的数目，对于不同的数据集，需要重新设置聚类数目，导致通用性较差；

（3）不能利用深度学习中的优秀特征表示，因此分类效果有限。

三、举例说明

下面以MNIST数据集为例，说明视觉词袋的应用。

MNIST数据集是一个手写数字分类的数据集，包含60000个训练集样本和10000个测试集样本。每个样本是一个28x28的灰度图像，表示一个手写数字。代码实现如下：

import numpy as np
import cv2
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取MNIST数据集
train_images = np.load('mnist_train_images.npy')
train_labels = np.load('mnist_train_labels.npy')
test_images = np.load('mnist_test_images.npy')
test_labels = np.load('mnist_test_labels.npy')

# 特征提取
features = []
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
for image in train_images:
    keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None)
    features.append(descriptors)
features = np.concatenate(features, axis=0)

# 聚类
n_clusters = 100
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters)
kmeans.fit(features)

# 计算视觉词袋
train_bow = []
for image in train_images:
    keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None)
    hist = np.zeros(n_clusters)
    labels = kmeans.predict(descriptors)
    for label in labels:
        hist[label] += 1
    train_bow.append(hist)
train_bow = np.array(train_bow)

test_bow = []
for image in test_images:
    keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None)
    hist = np.zeros(n_clusters)
    labels = kmeans.predict(descriptors)
    for label in labels:
        hist[label] += 1
    test_bow.append(hist)
test_bow = np.array(test_bow)

# 分类
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(train_bow, train_labels)
pred_labels = knn.predict(test_bow)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(test_labels, pred_labels)
print('Accuracy:', acc)