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基于局部特征的图像分类方法研究的中期报告
一、研究背景
图像分类是计算机视觉领域中的重要研究方向。目前，大多数图像分类方法都是基于全局特征的，即在整张图像上提取特征进行分类。这种方法虽然简单有效，但在应对一些难以分辨的图像时表现不佳。因此，基于局部特征的图像分类方法逐渐成为了研究热点。
二、研究目标
本研究的目标是研究基于局部特征的图像分类方法，实现对复杂图像的有效分类，提高分类准确度和鲁棒性。
三、研究内容
1.局部特征提取
采用SIFT算法进行局部特征提取，将图像分成若干个小块，对每个小块提取SIFT特征。
2.特征编码
对提取到的局部特征进行编码，使其不受尺度、旋转、光照变化的影响。采用BoW模型进行词袋模型化，对每个小块提取的局部特征进行聚类，形成视觉词典。
3.分类器设计
采用SVM分类器进行分类，将每个小块的视觉词汇映射到词典中，生成特征向量，通过SVM分类器进行分类。
四、研究进展
1.已完成图像集的收集和分类。
2.已完成SIFT特征提取和编码。
3.正在进行分类器的训练和优化。
五、研究计划
1.完成分类器的训练和优化，提高分类准确度。
2.进一步探究局部特征的提取和编码方法，以提高鲁棒性和可扩展性。
3.对不同数据集进行测试，评估方法的有效性和适用性。
六、研究成果
1.发表论文数篇，共享研究数据和代码，促进学术交流。
2.提出一种基于局部特征的图像分类方法，具有较高的分类准确度和鲁棒性。