用途:
dictionary.cpp 用来提取中心
pca_transform.cpp 用来生成pca matrix 和 pca mean 
pca_rotation.cpp 用来生成roatation旋转矩阵,在生成二进制特征之前对用PCA降维之后的特征进行旋转.

用法:
argv[1] 特征存放路径
argv[2] 中心和PCA矩阵的存放路径
eg:
./predata /home/zrh/Holidaysdataset/results/VLAD/siftgeo ./result/clust_sift_k64.fvecs
./predata ./data/SIFT_vlad_holidays.fvecs ./result/pca_vlad_2.fvecs
提取图片pca
./predata /media/image_features/image1_vlad ./result/pca_surfvlad_k64_pn_image.fvecs
./predata /media/gxg_disk/zhourenhao/crawl_300k_surf/vlad_fea ./result/pca_surfvlad_k64_crawl300k_image.fvecs
./predata /media/video_features/video6_vlad ./result/pca_surfvlad_k64_video6_video.fvecs
./predata /media/gxg_disk/zhourenhao/image_dataset/flickr60k/SIFT_spvlad_flickr60k_k64_2.fvecs ./result/pca_spvlad_flick60k_k64_2.fvecs
pca和提取中心示例如main.cpp所示
提取二进制旋转矩阵
./predata ./data/image_pcavlad ./result/pca_rotation_256_image.fvecs
./predata ./data/video_pcavlad ./result/pca_rotation_256_video.fvecs

注:
(1) pca_surfvlad_k64_pn_image是在image1盘中随机选10万幅图片,且经过power-normalization处理, 生成pca的矩阵
(2) pca_surfvlad_k64_crawl300k_image.fvecs是在crawl300k随机选择20万图片生成的.
(3) pca_surfvlad_k64_video6_video.fvecs是在video6_vlad中随机选则3000个视频,并在其中随机选80帧

程序理解:
1. yael库中matrix存放规则
v(d,n)表示d*n的矩阵, 在一维数组v存储规则是每d维存一段,一共存n段

更新记录:
2014年4月20日
1. 加入vlad, siftgeo等特征的处理
2. 加入RootOperate, FvecsNormalize2等函数
3. 加入CreateFromFvecs从vlad特征构建pca矩阵的方法

2014年6月19日
1. 加入文章Iterative Quantization: A Procrustean Approach to Learning Binary Codes for Large-scale Image Retrieval中ITQ方法
此方法是在生成二进制特征之前对用PCA降维之后的特征进行旋转.
2. 加入PCATransform::CreateFromVlad, 对库中vlad特征提取pca矩阵

2014年8月24日
1. 加入提取video_pcavlad的rotation(ITQ)矩阵

2014年8月26日
1. bug fix: 当视频特征的framenumm == 0时
2. bug fix: 申请的空间大于signed int最大值时, int subp = 0;改成unsigned int subp=0;