? ? ? ? 圖像分類包括圖像樣本的獲取過程，圖像特征提取過程和圖像分類的過程。

特征提取是指為了保證分類器能夠正常工作，需要對樣本圖像進行一些變換，并按某種準則選用對正確分類識別有作用的信息。而圖像的分類通常包含了訓練分類器和使用分類器進行分類的過程。近期，基于稀疏表示的方法在圖像分類得到了廣泛的應用，J Wright 等在文獻[14]中提出了基于稀疏表示分類(SRC)的魯棒人臉識別方法，其在噪聲和遮擋環境下具有優秀的識別效果。Xue Mei 等在文獻[12]中提出了結合稀疏分類與貝葉斯推理框架的識別算法，在此文獻中，作者還提出了用細節模板對噪聲，遮擋等干擾進行建模的方法，同時，該文獻還提出了一種非負約束用以增強稀疏分類精度。宋相法等人在文獻[15]中提出了一種基于稀疏表示的多標記學習算法。此算法充分利用隸屬度對標記進行排序，進而完成分類。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的图像分类研究现状的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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