blocks|key|1913124|text|你基本上可以遵循两种方法开始：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1913125|基于|1913126|功能，使用SIFT或GIST等方法，然后是所谓的词袋方法。vlfeat站点包含了一个很好的演示。|unordered-list-item|offset|length|1913127|部署deeplearning算法，以了解可进一步用于|1913128|的数据集的基本要素，如Sparse+Autoencoder|1913129|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://vlfeat.org/|1|http://people.csail.mit.edu/torralba/code/spatialenvelope/|2|http://deeplearning.net/|3|http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial^0|0|0|5|4|0|A|4|1|0|2|C|2|0|B|I|3|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|10|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|11|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|F|7|12|8|@]|9|@$G|13|H|14|1|15]|$G|16|H|17|1|18]]|A|$]]|$1|I|3|J|5|F|7|19|8|@]|9|@$G|1A|H|1B|1|1C]]|A|$]]|$1|K|3|L|5|6|7|1D|8|@]|9|@$G|1E|H|1F|1|1G]]|A|$]]|$1|M|3|-4|5|6|7|1H|8|@]|9|@]|A|$]]]|N|$O|$5|P|Q|R|A|$S|T]]|U|$5|P|Q|R|A|$S|V]]|W|$5|P|Q|R|A|$S|X]]|Y|$5|P|Q|R|A|$S|Z]]]]

You can basically follow two approaches to start:

<ul>
<li>Feature based, using methods such as <a href="http://vlfeat.org" rel="nofollow">SIFT</a> or <a href="http://people.csail.mit.edu/torralba/code/spatialenvelope/" rel="nofollow">GIST</a> followed by the so called Bag of Words approach. The vlfeat site contains an excellent demo of this. </li>
<li>Deploying <a href="http://deeplearning.net/" rel="nofollow">deeplearning</a> algorithms, such as the <a href="http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial" rel="nofollow">Sparse Autoencoder</a> to learn basic features of your dataset which can then be further used for classification. </li>
</ul>

I am currently analyzing a set of pictures, that I want to classify. 
Classification is done by a Artificial Neural Network in a supervised manner. 
I have a test set that assigns to a each picture its class. 

What I want to do now is generate a lot of descriptors and then do a PCA on these 
and do a statistical analysis how much the descriptor is able to describe the 
class of the picture. 

How can i generate descriptors for these pictures programatically? This could help me in future classification problems too. Let us assume I have enough computation power (100 core cluster)
Are there libraries that incorporate a lot of descriptors for images? 

<img src="https://i.stack.imgur.com/MtnZ9.png" alt="enter image description here">

How can i programmatically generate descriptors for an arbitrary data set?

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我目前正在分析一组图片，我想对它们进行分类。分类由人工神经网络以有监督的方式完成。我有一个测试集，它为每个图片分配它的类。我现在要做的是生成大量的描述符，然后对这些描述符进行PCA，并对描述符能够描述图片类别的程度进行统计分析。如何以编程方式为这些图片生成描述符？这也可以帮助我解决未来的分类问题。假设我有足够的计算能力(100核集群)，有没有包含大量图像描述符的库？​​

问如何以编程方式为任意数据集生成描述符？
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