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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和多媒體技術(shù)的快速發(fā)展,作為多媒體數(shù)據(jù)源之一的圖像的資源量劇增,并且深刻影響著人們生產(chǎn)生活的各個領(lǐng)域,因此,如何高效地獲取和使用圖像信息,成為了當(dāng)前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的研究熱點。圖像分類是圖像應(yīng)用技術(shù)的基礎(chǔ)組成部分,有著廣泛的研究和應(yīng)用前景。
為了克服單一機(jī)器學(xué)習(xí)算法在分類效果方面的局限性,本文在分析和比較了已有的圖像分類系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,提出了一種基于多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的協(xié)同預(yù)測的圖像分類系統(tǒng),并進(jìn)行了設(shè)計與實現(xiàn)。
2、> 本文主要描述了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像協(xié)同分類系統(tǒng)的開發(fā)過程。首先,簡要的闡述了圖像分類系統(tǒng)的發(fā)展背景和研究意義;然后對圖像特征提取技術(shù)和理論進(jìn)行了詳細(xì)的介紹,包括了顏色特征提取、紋理特征提取等;接著深入分析了一些常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,其中有支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、k最近鄰和決策樹;隨后對系統(tǒng)功能性與非功能的需求分析,簡要介紹了系統(tǒng)的四個層;接著詳細(xì)闡述了系統(tǒng)的具體設(shè)計與實現(xiàn),包括數(shù)據(jù)庫設(shè)計、大數(shù)據(jù)塊分割、多個機(jī)器學(xué)習(xí)算法并行訓(xùn)練、多個機(jī)
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