基于机器学习的图像分类综述

图像分类是计算机视觉和模式识别领域的核心任务之一，其目标是从输入的图像中自动识别并标注其所属的类别标签。基于机器学习的图像分类技术近年来取得了显著进展，尤其是在深度学习的推动下，性能得到了质的提升，并在多个实际应用中表现出色。

以下是对基于机器学习的图像分类技术的主要内容和技术方向的综述：

1. 引言

图像分类的目标是为图像分配一个或多个预定义类别标签。例如，在生物识别领域，图像分类可以用于人脸识别；在医疗影像分析中，可用于肿瘤检测与分类等。随着机器学习和深度学习的快速发展，图像分类技术已从传统的基于手工设计特征的方法，逐步转向基于数据驱动的深度学习方法。

2. 传统图像分类方法

在深度学习兴起之前，图像分类主要依赖于手工设计的特征和浅层学习算法（如SVM、随机森林等）。传统方法的主要步骤包括：

• 特征提取：从图像中提取有用的低维或高维特征表示，例如：

  • 颜色特征（如Histogram of Oriented Gradients, HOG）
  • 纹理特征（如Local Binary Patterns, LBP）
  • 边缘检测结果（如Canny边缘检测）