基于机器学习的图像分类研究文献综述

图像分类作为计算机视觉领域的核心任务之一，近年来在机器学习技术的推动下取得了显著进展。

本文对基于机器学习的图像分类研究进行了综述。

首先，介绍了图像分类的基本概念、流程和应用领域，并阐述了机器学习在图像分类中的重要意义。

其次，详细综述了图像分类中常用的机器学习算法，包括监督学习、无监督学习和深度学习等，并分析了各种算法的优缺点和适用场景。

接着，探讨了图像特征提取的关键技术，包括颜色特征、纹理特征、形状特征以及空间关系特征等，并对比了不同特征提取方法的效果和效率。

此外，还重点分析了近年来在图像分类领域取得突破性进展的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、深度置信网络（DBN）等，并总结了这些模型的特点和应用情况。

最后，展望了基于机器学习的图像分类研究未来的发展趋势，并指出该领域面临的挑战和机遇。

关键词：图像分类；机器学习；特征提取；深度学习；卷积神经网络

#1.1图像分类概述
图像分类是计算机视觉领域的基础性任务，其目标是将给定的图像分配到预先定义的类别中。

图像分类的过程通常包括图像预处理、特征提取、分类器训练和分类决策等步骤。