【机器学习】Fisher Kernels on Visual Vocabularies for Image Categorization 学习

  在模式分类领域，结合了生成和判别模式的 Fisher kernel 方法是一个很是有效的框架。该策略是使用来自生成模型的梯度向量来表示信号，而后再将这种表示送入到判别模型的分类器中。论文中将该框架应用到图像分类领域，其中输入信号是图像，并将视觉词汇做为前在的生成模型——混合高斯模型，用来表示图像中底层特征的近似分布。Fisher kernel 能够看作是 Bag-of-visterms 的一种

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