matlab精度检验代码场景分类
此项目是James
Hays教授在他的演讲袋中进行“场景识别”（2013年秋季课程）的实现。该实现使用多种特征提取技术对15组类别的100张图像（共1500张图像）进行分类。
Hays特殊教授，公开提供了本班的笔记和作业。
此外，王春哲，Patsorn
Sangkloy，徐俊哲，王敏在他们的作业中发布了他们的结果，以帮助指导我在实施项目时朝正确的方向发展。
运行项目
要运行此项目，您需要从CS143页面上获取框架项目：并将其数据文件夹复制到该项目的工作目录中。
我没有提交图像，因为它在git历史记录中会占用大量空间（〜87
MB）。
该项目需要的一些库是VLFeat和Matlab的图像工具箱。
一旦安装了VLFeat，您将需要替换proj3.m中的run('~/Documents/MATLAB/vlfeat-0.9.19/toolbox/vl_setup')行。
运行proj3
，项目将在data/test目录中对图像进行分类。
空间金字塔筛
寻找筛子描述符的金字塔
创建金字塔筛选描述符的第一步是找到图像的筛选描述符。
这是通过使用VLFeat：
vl
