本文主要介绍：直方图交叉核（Histogram intersection kernel）又称 Pyramid match kernel，本文主要介绍其原理与计算方法。
1. 基本思想
直方图交叉核（Histogram intersection kernel）又称Pyramid match kernel，该核是一种基于隐式对应关系的内核函数，解决了无序、可变长度的矢量集合的判别分类的问题。这个内核可以证明是正定的，并且还有诸多优势。
这个内核的基本思想是将特征集映射到多分辨率超平面中去，然后对这些超面进行比较。比较时采用一种加权的超面交集的比较方法，从而粗略的估计出特征集之间最好的局部匹配的相似度。之所以叫这个内核“金字塔匹配内核”，是因为所有的输入集合都要被转换为多分辨率的超平面。
多分辨率超平面，即把原始直方图转化为多层次直方图，与高斯金子塔类似，高斯金子塔中不同层图像的大小不同，而直方图中的层次为不同间隔大小，例如：像素1-160，如果直方图灰度间隔为10，那么可以分为16个灰度级，如果灰度间隔为20，则可以分为8个灰度级，间隔为40，则分为4个灰度级…，灰度级16、8、4代表不同的层次，即不同分辨率的直方图（为便于理解，下文中的层次即不同分辨率超平面）。
2.计算过程
（1）如下图所示，不同间隔得到不同层次的直方图：
为计算每个层次间的重叠程度，引入交集函数I：
一个例子说明其计算过程：
第0层：
第一层：
第二层：
计算两个直方图的相似性：
理论原文：
The Pyramid Match Kernel: Discriminative Classification with Sets
of Image Features