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基于特征提取和半监督学习的图像分类算法
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摘 要：图像的光谱特征、高频纹理特征和中低频纹理特征，影响算法的特征提取结果，现有的图像分类算法由于特征提取与训练方法工作不到位，导致分类准确率难以达到预期目标，针对该问题研究基于特征提取和半监督学习的图像分类算法。算法设置过滤式、封装式以及嵌入式特征筛选规则，预处理原始图像特征信息;增强图像敏感区域，提取图像光谱特征，利用灰度共生矩阵和复值函数Gabor滤波，提取图像高频纹理和中低频纹理特征;数据训练采用半监督学习方法，通过不断更新分类器完成对图像的分类工作。