基于层次贝叶斯的子空间分类的任务书任务：基于层次贝叶斯的子空间分类背景：随着数字图像的广泛应用，图像分类已成为图像处理领域的一个重要研究方向。在图像分类任务中，一般需要将输入图像分为不同的类别。常见的图像分类方法包括KNN、SVM、神经网络等，这些方法通常是基于整个图像的特征进行分类的，无法适应图像分类任务中存在的局部性和多样性。因此，子空间分类成为了一种重要的图像分类方法。任务描述：本任务要求利用层次贝叶斯方法对图像进行子空间分类。具体而言，要求针对给定的图像数据集，在多个层面上进行分类。第一层为整体图像分类，将数据集中的图像分为不同的类别；第二层为局部图像分类，针对每个类别中的图像，在该类别内部进行子空间分类，建立每个类别的子空间模型，并将每个图像分到其所属子空间中。具体任务要求如下：1.数据集：本任务使用公共数据集Caltech-101。数据集包含101个类别，每个类别包含40-800个图像。数据集中每个图像都包含一个或多个目标。在本任务中，可以选择使用图像中已标注的目标，或者对于每个图像手动选取目标区域。2.特征提取和预处理：需要针对每个图像提取特征，并进行预处理。推荐使用局部特征描述子如SIFT、HOG等，并进行归一化。3.层次贝叶斯分类器：需要建立多层的贝叶斯分类器，并调整参数。具体而言，需要建立第一层的全局贝叶斯分类器和每个类别的局部贝叶斯分类器。4.子空间分类：需要针对每个类别中的图像进行子空间分类。具体而言，需要使用常用的子空间分类方法，如PCA和LDA等，并进行参数调整。5.评价：需要对分类结果进行评价。本任务推荐使用交叉验证方法，在数据集上进行分类和评价。同时，需要记录分类结果的准确率和执行时间。6.结果分析与总结：需要对分类结果进行总结和分析，探究分类器在不同数据集和参数设置下的分类性能差异，得出有关子空间分类方法的结论和建议。参考文献：1.王宗涛,柯秋菊.基于半监督子空间学习的图像分类算法研究[D].浙江省（杭州市）：浙江大学,2017.2.TangY,ZhangJ,LiD.Subspacelearningandmanifoldlearningmethodologiesforimageclassification[J].JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,2018,9(4):1023-1037.3.MerchantSS,AsariVK.Areviewofrecentadvancesinsubspaceandmanifoldlearningforimageanalysis[J].PatternAnalysisandApplications,2017,20(3):691-714.