基于密集SIFT特征及其池化模型的图像分类：原理、优势与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

图像分类作为计算机视觉领域的核心任务之一，旨在将输入图像划分到预先定义的类别中，其重要地位不言而喻。在当今数字化时代，图像数据呈爆炸式增长，如何高效、准确地对这些图像进行分类，成为了众多领域亟待解决的关键问题。从安防监控中的目标识别，到医学图像分析中的疾病诊断，从自动驾驶中的场景理解，到智能交通中的车辆分类，图像分类技术的应用无处不在，它为各领域的智能化发展提供了坚实的技术支撑。

传统的图像分类方法在特征提取和分类器设计上存在一定的局限性，难以满足复杂多变的实际应用需求。随着计算机技术和人工智能的快