1. 本选题研究的目的及意义
图像分类是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其目标是将图像按照其语义内容自动分类到不同的类别中。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像分类技术取得了显著的进展，并在人脸识别、目标检测、医学影像分析等领域得到了广泛应用。
然而，传统的图像分类方法通常依赖于人工设计的特征，这些特征往往难以充分表达图像的语义信息，导致分类精度受限。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像分类作为计算机视觉领域的核心问题之一，一直受到国内外学者的广泛关注。
近年来，支持向量机（SVM）由于其在解决小样本、非线性、高维模式识别问题上的优势，被广泛应用于图像分类领域。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.支持向量机原理：深入研究支持向量机的基本原理，包括线性可分支持向量机、线性不可分支持向量机、核函数选择、多分类支持向量机等，为后续的图像分类研究奠定理论基础。
2.图像特征提取：研究常用的图像特征提取方法，包括颜色特征（如颜色直方图、颜色矩等）、纹理特征（如灰度共生矩阵、局部二值模式等）、形状特征（如边缘特征、轮廓特征等）。
3.基于支持向量机的图像分类器设计：利用提取的图像特征，设计并实现基于支持向量机的图像分类器。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解图像分类和支持向量机的研究现状，为本研究提供理论基础和参考。
2.数据集选择与预处理：选择合适的公开图像数据集，并对其进行预处理，如图像缩放、灰度化、噪声去除等，以提高图像质量和特征提取的有效性。
3.图像特征提取：根据所选数据集的特点，选择合适的图像特征提取方法，提取图像的颜色、纹理、形状等特征，并将这些特征进行组合或降维，以构建有效的特征向量。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.多特征融合策略：针对单一图像特征难以充分表达图像信息的局限性，本研究将探索多种图像特征融合策略，例如，基于串行融合的多特征组合方法、基于并行融合的多特征决策级融合方法等，以提高图像分类的准确率。
2.基于改进支持向量机的分类模型：针对传统支持向量机在处理大规模数据集时效率较低的问题，本研究将探索基于改进支持向量机的图像分类模型，例如，基于粒计算的支持向量机模型、基于增量学习的支持向量机模型等，以提高模型的训练效率和分类效率。
3.面向特定应用场景的图像分类：本研究将结合具体的应用场景，例如，人脸识别、目标检测、医学影像分析等，对所提出的图像分类方法进行优化，以提高其在特定场景下的实用性和鲁棒性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘建伟, 张凯, 李晓光. 基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的图像分类[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 188-195.
2. 张思怡, 张艳宁. 基于支持向量机和深度特征融合的图像分类方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(4): 1090-1096.
3. 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016: 123-158.
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