空间金字塔匹配（SPM）：计算机视觉中的一种图像表示与匹配方法。它把图像按从粗到细的多个网格层级（类似“金字塔”）划分，在每个区域内统计局部特征（如视觉词袋直方图），再把各层级的统计结果拼接成整体特征，用于图像分类、场景识别等任务。常见说明：它是在“Bag of Features/词袋模型”基础上加入空间布局信息。
/ˈspeɪʃəl ˈpɪrəmɪd ˈmætʃɪŋ/
Spatial pyramid matching improves image classification by adding spatial layout information.
空间金字塔匹配通过加入空间布局信息来提升图像分类效果。
Using spatial pyramid matching, the system combines multi-level region histograms to distinguish similar scenes more reliably.
使用空间金字塔匹配，系统将多层级区域直方图组合起来，从而更可靠地区分相似场景。
该术语由三部分组成：spatial（空间的）+ pyramid（层级结构/金字塔）+ matching（匹配）。在计算机视觉语境中，“pyramid”指多尺度、多层级划分；“matching”强调对这些层级特征进行比较与度量。作为方法名称，它因 Lazebnik、Schmid、Ponce 等人在 2006 年的经典论文中系统提出并推广而广为人知。
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