基于多重特征的圖像分類算法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的發(fā)展，圖像分類技術(shù)廣泛運(yùn)用于各個(gè)領(lǐng)域。傳統(tǒng)的圖像分類技術(shù)一般都是基于單個(gè)特征進(jìn)行分類的，分類性能都不是很好，因此目前的研究趨勢(shì)是利用多種特征信息進(jìn)行分類，本文針對(duì)如何融合多種特征信息這一難點(diǎn)做了深入研究并提出了一種基于多特征通道的圖像分類算法。
　　圖像分類主要包括三個(gè)過程:圖像特征提取、計(jì)算圖像模式向量和分類器分類，本文對(duì)這三個(gè)過程做了深入研究。圖像的特征提取是影響圖像分類性能最重要的一個(gè)因素，相比全局特征，局部特

2、征能更好的適應(yīng)圖像背景混雜、局部遮擋、光線變化和幾何變換等情況，所以近些年得到了廣泛運(yùn)用?，F(xiàn)有已經(jīng)有很多種特征提取算法被提出，但不同的算法在不同的情況下有著不同的表現(xiàn)，目前還沒一種特征提取算法在任何情況都有著優(yōu)良的表現(xiàn)，而傳統(tǒng)的圖像分類方法都是只針對(duì)某種單獨(dú)特征進(jìn)行分類的，這帶來了一定局限性。針對(duì)這種情況，基于多重特征的圖像分類方法已成為研究熱點(diǎn)，本文深入研究了基于特征組合的圖像分類方法，并分析了這種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，同時(shí)提出了一種基于多特