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，其目标是将图像根据其语义内容自动分类到预先定义的类别中。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像分类技术取得了显著的进步，并在人脸识别、目标检测、医学图像分析等领域得到了广泛应用。
然而，单一特征表达的图像分类方法往往难以应对复杂的现实场景，其鲁棒性和泛化能力有限。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像分类作为计算机视觉领域的基础性问题，一直是国内外学者研究的热点。
近年来，随着深度学习的兴起，图像分类技术取得了突破性进展。
而多特征融合作为提升图像分类性能的重要途径，也得到了广泛关注和研究。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面:
1.图像特征提取：研究和比较不同的图像特征提取方法，包括颜色特征（如颜色直方图、颜色矩）、纹理特征（如局部二值模式、灰度共生矩阵）、形状特征（如轮廓、角点）和深度特征（如卷积神经网络提取的特征）等。
2.多特征融合方法：研究和比较不同的特征融合方法，包括特征层融合（如特征拼接、特征变换）、决策层融合（如多数投票、加权平均）和基于深度学习的融合方法（如多通道卷积神经网络、注意力机制）等。
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：查阅国内外相关文献，了解图像分类、多特征融合、深度学习等领域的最新研究进展，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.数据集选择和预处理：选择合适的图像数据集，并对数据集进行预处理，包括图像缩放、归一化、数据增强等操作，以提高模型的训练效率和泛化能力。
3.图像特征提取：研究和实现不同的图像特征提取方法，包括颜色特征、纹理特征、形状特征和深度特征等，并对提取到的特征进行分析和比较。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种新的多特征融合方法：针对现有特征融合方法存在的不足，本研究将探索新的特征融合策略，例如，基于深度学习的特征自适应加权融合方法，以提高特征融合的有效性和鲁棒性。
2.设计一种高效的图像分类模型：基于所提出的多特征融合方法，设计一种新的图像分类模型，该模型能够充分利用不同特征之间的互补信息，提高图像分类的准确率和泛化能力。
3.在特定应用领域进行验证：将所提出的多特征融合图像分类方法应用于实际问题，例如医学图像分类、遥感图像分类等，并通过实验验证其在特定应用场景下的有效性和实用性。
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]刘建伟,张凯,徐立群. 基于多特征融合和改进SVM的SAR图像目标识别[J]. 雷达科学与技术, 2021, 19(4): 404-411.
[2]李明,王生进,王刚,等. 基于多特征融合与深度学习的图像情感分类[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(11): 153-160.
[3]张宇,张艳宁,李天伟. 基于多特征融合的深度学习图像分类方法研究综述[J]. 计算机科学, 2021, 48(7): 1-12.
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