1. 本选题研究的目的及意义

图像分类是计算机视觉领域的核心任务之一，其目标是将图像自动归类到预定义的类别中。

近年来，随着机器学习技术的飞速发展，基于机器学习的图像分类方法取得了显著的成果，并在多个领域展现出巨大的应用潜力，如人脸识别、医学影像分析、自动驾驶等。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像分类作为计算机视觉的基础性问题，一直是国内外研究的热点。

近年来，深度学习技术的快速发展为图像分类带来了突破性的进展。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容将涵盖以下几个方面:
1.机器学习算法:研究并比较不同类型的机器学习算法在图像分类中的应用，包括监督学习、无监督学习、半监督学习以及强化学习等。

分析各种算法的优缺点以及适用场景，为图像分类任务选择合适的算法提供依据。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤:
1.文献调研:收集和阅读国内外关于机器学习和图像分类的文献，了解该领域的最新研究进展、主要挑战和未来方向。

2.算法选择和改进:根据研究目标和文献调研结果，选择合适的机器学习算法，并对其进行改进和优化，以提升其在图像分类任务上的性能。

3.特征工程:研究不同的特征提取和特征选择方法，以提取更具代表性和区分性的图像特征，从而提高分类精度。

5. 研究的创新点

本研究的创新点将集中在以下几个方面:
1.针对特定类型图像分类问题，提出改进的机器学习算法:针对人脸识别、医学影像分析等特定类型图像分类问题，研究现有算法的不足，并提出改进的算法，以提升其在特定场景下的性能。

2.探索和评估新的特征提取和选择方法:研究最新的特征提取方法，例如深度学习特征，并结合传统特征工程方法，探索更有效的特征提取和选择策略，以提升图像分类精度。

3.构建基于多模型融合的图像分类系统:研究将多种机器学习模型进行融合，以构建更鲁棒和更准确的图像分类系统。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.杨珂,田学峰,辛云宏,等.基于机器学习的图像分类方法综述[j].计算机科学,2021,48(12):1-13.

2.张俊,张凯,李云浩,等.基于深度学习的图像分类方法综述[j].计算机工程与科学,2020,42(10):1831-1844.

3.李宏伟,郭雷,王坤峰.基于深度学习的图像分类技术研究进展[j].自动化学报,2017,43(07):1071-1092.