基于機器學習的圖像協(xié)同分類系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術和多媒體技術的快速發(fā)展,作為多媒體數(shù)據(jù)源之一的圖像的資源量劇增,并且深刻影響著人們生產生活的各個領域,因此,如何高效地獲取和使用圖像信息,成為了當前學術界和工業(yè)界的研究熱點。圖像分類是圖像應用技術的基礎組成部分,有著廣泛的研究和應用前景。
　　為了克服單一機器學習算法在分類效果方面的局限性,本文在分析和比較了已有的圖像分類系統(tǒng)的基礎上,提出了一種基于多種機器學習算法的協(xié)同預測的圖像分類系統(tǒng),并進行了設計與實現(xiàn)。

2、>　　本文主要描述了基于機器學習的圖像協(xié)同分類系統(tǒng)的開發(fā)過程。首先,簡要的闡述了圖像分類系統(tǒng)的發(fā)展背景和研究意義;然后對圖像特征提取技術和理論進行了詳細的介紹,包括了顏色特征提取、紋理特征提取等;接著深入分析了一些常用的機器學習算法,其中有支持向量機、樸素貝葉斯、k最近鄰和決策樹;隨后對系統(tǒng)功能性與非功能的需求分析,簡要介紹了系統(tǒng)的四個層;接著詳細闡述了系統(tǒng)的具體設計與實現(xiàn),包括數(shù)據(jù)庫設計、大數(shù)據(jù)塊分割、多個機器學習算法并行訓練、多個機