二阶结构特征学习：革新图像分类精度与效率的新范式.docx

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2025-11-28 发布于上海
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二阶结构特征学习：革新图像分类精度与效率的新范式

一、引言

1.1研究背景与意义

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计算机视觉领域的核心任务之一。图像分类旨在将输入图像分配到预先定义的类别中，其应用场景极为广泛。在医疗领域，通过对X光、CT等医学影像的分类，能够辅助医生快速准确地诊断疾病，如识别肿瘤的良性与恶性，为患者的治疗争取宝贵时间；在交通领域，可用于自动驾驶系统中对交通标志、车辆类型、道路状况等的识别，保障行车安全与交通流畅；在安防监控领域，能够实时监测异常行为、进行人脸识别，维护社会安全稳定。

传统的图像分类方法主要依赖手工设计的特征