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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