MATLAB实现的基于原型集特征学习的半监督图像分类系统

资 源 简 介

本项目开发了一种半监督图像分类方法，通过自动构建原型集并提取深度特征，结合多原型集特征投影串联融合技术，有效提升图像分类性能。系统利用标记和未标记数据进行原型集学习，实现高效的图像分类任务。

详 情 说 明

基于原型集特征学习的SVM半监督图像分类系统

项目介绍

本项目实现了一种结合原型集特征学习的半监督图像分类方法。系统能够从标记和未标记图像数据中自动构建原型集集合，通过有监督学习提取每个原型集的深度特征，并将多个原型集的特征投影进行串联融合，形成增强的图像特征表示。最后使用支持向量机进行分类，并与传统半监督分类方法进行性能对比分析。

功能特性

• 原型集自动生成：基于标记和未标记数据自动构建具有代表性的原型集集合
• 深度特征学习：采用有监督学习方式提取原型集的深度特征表示
• 多特征融合：将多个原型集的特征投影进行串联融合，增强特征表达能力
• SVM半监督分类：利用支持向量机实现高效的半监督图像分类
• 性能对比分析：与传统半监督方法进行全面的性能比较和可视化分析

使用方法

输入要求

1. 图像数据集：包含已标记图像（带类别标签）和未标记图像
2. 参数配置：原型集生成参数、特征学习超参数、SVM分类器参数
3. 对比方法数据集：传统半监督分类方法所需的相同图像数据集

输出结果

1. 训练阶段：生成的原型集集合、学习得到的特征投影模型、训练完成的SVM分类器
2. 测试阶段：图像分类准确率、精确率、召回率等性能指标
3. 对比分析：与传统半监督方法的性能对比报告（包括分类边界可视化）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 深度学习工具箱
• 统计和机器学习工具箱
• 图像处理工具箱
• 至少8GB内存（推荐16GB以上）
• 支持CUDA的GPU（可选，用于加速深度学习计算）

文件说明

main.m文件作为系统的主入口点，实现了整个分类流程的核心控制功能。该文件负责协调原型集生成、特征学习、特征融合和分类评估等多个模块的执行顺序，包含参数初始化、数据处理流程控制、算法调用逻辑以及结果输出与可视化等关键功能。通过该文件可以完成从数据输入到性能分析的全流程自动化处理。