一种基于众智集成学习的图像分类方法

摘要

本发明涉及一种基于众智集成学习的图像分类方法，本发明采用的技术方案为一种基于集成学习的方法来提高图像分类的准确性的方法。改变了传统的svm训练方式，将传统svm与随机森林的思想进行了结合，使最终预测结果，更加具有鲁棒性，更可靠。针对从某医院内分泌科的系统数据库收集的面部数据集，对于面部图像检测任务的正确分类率，综合分类器的最佳性能为88.1％。证明了该集成学习方法可以实现面部图像的分类，在其他场景图像数据集中，本方法也得到了很好的效果。