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基于局部特征的图像分类方法研究的开题报告
一、研究背景
随着数字图像技术的发展，图像在生活中的应用日渐广泛。图像分类是图像处理领域中的重要研究方向之一，它可以用于自动化图像检索、物体识别、图像监控等多个领域。然而，由于图像在颜色、光照、形状等方面的变化，使得传统的全局特征方法对图像分类的效果不尽如人意。
因此，研究基于局部特征的图像分类方法成为了近年来研究重点之一。基于局部特征的图像分类方法可以将一幅图像分解为若干个小块，然后分别提取每个小块的特征，这样可以更好地反映出图像的局部差异。与全局特征相比，基于局部特征的方法具有更好的鲁棒性和可适应性，因此可以应用于更广泛的场景中。
二、研究目的
本文旨在研究基于局部特征的图像分类方法，探讨其在图像分类中的应用。具体研究目的如下：
1.综述基于局部特征的图像分类方法的研究现状和发展历程，总结不同方法的优缺点；
2.设计并实现一种基于局部特征的图像分类方法，并与传统的全局特征方法进行比较，验证其分类效果的优越性；
3.探究基于局部特征的图像分类方法在不同场景下的适用性，如光照、位移、干扰等情况。
三、研究内容
1.基于局部特征的图像特征提取方法研究。
2.基于特征描述符进行图像匹配的方法研究。
3.研究基于局部特征的图像分类算法，包括SVM、Adaboost、KNN等方法。
4.设计并实现基于局部特征的图像分类方法，实验验证其效果。
5.研究基于局部特征的图像分类算法在不同场景下的适用性测试。
四、研究方法
1.系统阅读相关文献，总结图像分类的方法及其特点。
2.分析基于局部特征的图像分类方法的原理和优缺点，比较其与全局特征的差异。
3.设计并实现基于局部特征的图像分类方法，测试分类效果和实用性。
4.对比分析基于局部特征的图像分类方法与传统的全局特征方法、目标检测方法等。
五、研究意义
1.基于局部特征的图像分类方法可以提高图像分类的准确性和鲁棒性。
2.研究结果可以为图像自动化检索、物体识别、图像监控等领域提供有效的技术支持。
3.有助于推进图像处理领域的发展，提高图像处理技术的应用水平。
六、研究进度安排
1.完成文献综述及问题分析：1个月。
2.设计并实现基于局部特征的图像分类方法：4个月。
3.测试算法的分类效果和实用性：2个月。
4.撰写毕业论文：3个月。
七、参考文献
1.佟刚,张婷.基于局部特征的图像分类方法研究[J].图像技术,2015,(06):82-87+95.
2.LoweDG.Objectrecognitionfromlocalscale-invariantfeatures[M].Springer,2005.
3.WangJ,ZhangY,WuY.Localinvariantfeaturedescriptors:asurveyonapplications[J].JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,2016,37:97-108.
4.张加宁,汪伟,封凯彬.基于局部特征的一种新的图像分类方法[J].计算机科学,2017,44(06):17-20.
5.WangJ,YangJ,YuK,etal.Locality-constrainedlinearcodingforimageclassification[C]//ComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2010IEEEConferenceon.IEEE,2010:3360-3367.