摘要
图像分类作为计算机视觉领域的核心任务之一，在人脸识别、医学图像分析、自动驾驶等方面发挥着至关重要的作用。
支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）作为一种经典的机器学习算法，凭借其在处理高维数据、非线性分类问题上的优越性能，在图像分类领域受到了广泛关注。
本文首先介绍了图像分类和支持向量机的基本概念，然后梳理了图像分类技术的发展历程，重点探讨了基于支持向量机的图像分类方法，包括特征提取技术、核函数选择、参数优化等方面的研究现状，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，展望了基于支持向量机的图像分类方法的未来发展趋势，指出其在深度学习和多模态融合等方面的研究方向。
关键词：图像分类；支持向量机；特征提取；核函数；参数优化
随着计算机技术的发展和互联网的普及，图像数据呈爆炸式增长，如何高效准确地对海量图像进行分类成为亟待解决的问题。
图像分类是指根据图像的语义内容将其划分到预定义的类别中，是计算机视觉领域的一项基础性任务，具有广泛的应用价值。
支持向量机作为一种监督学习算法，其基本原理是寻找一个最优超平面将不同类别的数据分开，并最大化间隔以提高泛化能力。
SVM在解决小样本、高维度、非线性分类问题上表现出色，被广泛应用于模式识别、文本分类、生物信息学等领域。
图像分类方法主要可以分为传统方法和深度学习方法两大类。
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