Matlab技术图像识别与分类实现.docx
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2023-08-12
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Matlab 技术图像识别与分类实现
导言：
近年来，图像识别技术在各个领域得到了广泛的应用。而 Matlab 作为一种功
能强大的科学计算软件，给图像识别与分类带来了很大的便利。本文将从图像识别
与分类的基本概念出发，探讨 Matlab 在图像识别与分类方面的实现。
一、图像识别与分类的基本概念
图像识别与分类是指通过计算机技术，对图像进行自动的识别和分类。它是模
式识别领域中的重要研究方向，对于实现人工智能、机器学习等领域的发展至关重
要。图像识别与分类的基本概念包括特征提取、特征选择、模型训练和模型评估等
。
二、Matlab 在图像识别与分类中的应用
1. 图像处理工具包
Matlab 提供了丰富的图像处理工具包，包括图像读取、预处理、增强、滤波、
分割、特征提取等功能。这些工具包可以方便地实现对图像的处理，为后续的识别
与分类提供有力的支持。
2. 特征提取与特征选择
特征提取是图像识别与分类的核心步骤，它的目标是从原始图像中提取出具有
区分度的特征。Matlab 中提供了多种特征提取方法，包括基于颜色、纹理、形状
等的特征提取算法。同时，Matlab 中也提供了特征选择的方法，通过评估特征的
重要性，选择出最具有区分度的特征，减少特征的维度，提高分类的准确性。
3. 分类模型的构建
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vipfanxu
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