摘要
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，支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为一种高效的机器学习方法，在图像分类领域取得了显著的成果。
本文首先介绍了图像分类和支持向量机的基本概念，然后综述了基于支持向量机的图像分类研究现状，包括特征提取、分类器设计、多分类策略、模型训练与优化等方面的主要方法和研究进展。
此外，本文还讨论了不同研究方法的优缺点，并分析了未来的研究方向。
关键词：图像分类；支持向量机；特征提取；分类器设计；多分类策略
随着数字图像采集技术的快速发展，图像数据呈现爆炸式增长，如何有效地管理和利用海量图像数据成为亟待解决的问题。
图像分类作为图像理解的关键技术之一，能够将图像按照语义内容自动分类，为图像检索、目标识别、场景理解等高层视觉任务提供基础，因此具有重要的理论研究意义和实际应用价值。
支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习方法，其基本原理是寻找一个最优超平面将不同类别的数据分开，并最大化类别间的间隔。
相比于其他分类方法，支持向量机具有以下优点：
1.较好的泛化能力：SVM能够有效地避免过拟合问题，在处理高维、小样本数据时表现出色。
2.全局最优解：SVM的目标函数是凸函数，能够保证找到全局最优解。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
