科技名词

图像分类

Image classification

定义：模式分类的一种，根据图像中的物体形状或场景特征来区分不同类别图像的技术。

学科：计算机科学技术_人工智能_模式识别

相关名词：计算机视觉 机器学习 深度学习

【延伸阅读】

图像分类是计算机视觉领域中的一个核心任务，它旨在将图像或图像中的特定区域归入预定义的类别或标签中。通过对图像的像素进行分析和特征提取，图像分类模型能够学习识别和区分不同物体、场景或图案。常用的图像分类方法包括传统的机器学习方法和现代的深度学习方法。

传统的机器学习方法通常依赖于手工设计的特征提取技术，例如尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT）和方向梯度直方图（Histogram of oriented gradient，HOG）。这些方法在特征提取之后，通常使用支持向量机或随机森林等分类器进行图像分类。这类方法的优点是理论成熟，易于理解和解释，但缺点是对特征提取的依赖性强，性能在某些复杂场景中受限。

随着深度学习的发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）已成为当前处理图像分类任务的主流方法。CNN通过多个卷积层和池化层的操作来自动提取图像的多尺度特征，而无需人工提取特征。常见的CNN模型有LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet和EfficientNet等，这些模型均在大规模图像分类任务（如ImageNet竞赛）中取得了显著的成果。这类方法的优点是能够自动提取特征、适应性强、分类精度高，但也存在对数据需求高、容易过拟合、可解释性较差、处理顺序敏感以及参数调整困难等方面的缺陷。

图像分类的应用非常广泛。在医疗领域，图像分类用于自动识别医学影像中的异常情况，如肿瘤或病变。在安全领域，人脸识别和监控系统依赖图像分类技术来识别和跟踪人物。在自动驾驶中，图像分类帮助车辆识别交通标志、行人和其他车辆。此外，图像分类还在电商、社交媒体、农业和环境监测等领域发挥着重要作用。

（延伸阅读作者：西华师范大学数学与信息学院 李斌斌博士）