图像分类器

近年来，加速增长的数字媒体收藏集和特别是静止图像集合，这两个专有和在网络上，建立了需要为发展的人类-为中心的高效的访问和检索的视觉信息的工具。需要管理这些图像和目标图像响应用户查询 h 的定位成为一个重要的问题。图像分类是有效地处理海量图像数据库的重要一步，使高效的检索算法的实现。图像分类是指的一种数字图像分为不同的类别，在特定的数据集，基于属性值内的分组。这样做的目的是为了替换图像数据的可视化分析与定量技术。本项目提出了图像分类技术的基础使用离散余弦变换、 沃尔什变换的变换后图像的特征向量。特征向量的各种大小是 8 × 8、 16 X 16、 32 X 32、 64 × 64 和 128 × 128 等生成的。所提出的算法被过的数据库1000 幅图像传播超过 10 个不同的类。欧氏距离作为相似性度量。设置一个门限值来确定查询图像属于哪一类的。