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基于分块KPCA和极限学习机的图像分类识别研究的中期报告
一、研究背景
图像分类识别是计算机视觉领域中的一个重要问题，具有广泛的应用场景。在本研究中，我们将基于分块KPCA和极限学习机两种方法探索图像分类识别的技术方法。
二、研究目标
本研究旨在探究基于分块KPCA和极限学习机的图像分类识别技术，为实现高效准确的图像分类识别提供指导。
三、研究内容
1.建立图像分类识别数据集
为了开展图像分类识别研究，我们需要建立一个适用于实验的图像分类识别数据集，并对该数据集进行预处理和特征提取。
2.分块KPCA图像分类识别方法
基于分块KPCA方法，我们将图像划分为若干小块，并对每个小块进行KPCA降维处理，从而得到一个分块KPCA特征向量。利用这些特征向量，我们可以进行图像分类识别。
3.极限学习机图像分类识别方法
极限学习机是一种快速的人工神经网络算法，可以用于分类、回归等任务。基于极限学习机，我们将图像特征提取和分类识别相结合，提高图像分类识别准确率和效率。
4.实验设计与分析
我们将基于建立的图像分类识别数据集，对分块KPCA和极限学习机两种方法进行实验，对比两种方法的分类准确率、时间等性能指标，分析方法的优缺点。
四、研究意义
1.为计算机视觉领域的图像分类识别提供新的技术方法。
2.对于实现高效准确的图像分类识别具有一定的现实应用价值。
3.为相关领域的进一步研究提供参考。
五、研究计划
1.数据集建立与预处理（已完成）
2.分块KPCA图像分类识别方法研究（进行中）
3.极限学习机图像分类识别方法研究（待开展）
4.实验设计与分析（待开展）
5.论文撰写及提交（计划年底完成）