1. 研究目的与意义
我们生活在一个充满数据的世界，随着信息技术的迅速发展，每天，人们会遇到大量的信息，并将其存储或表示为数据，用于进一步的分析和管理。
要管理的数据几乎是呈爆炸性增长，处理这些数据的重要手段之一是将它们分类或分组成一组类别或集群。
实际上，作为人类最原始的活动之一，分类在人类发展的悠久历史中起着重要的和不可或缺的作用。
2. 课题关键问题和重难点
关键：在收集的图片中对图片类型加以区分难点：（1）足够多的图像数据的采集（2）选择合适的框架，搭建好完善的开发环境（3）对于同一类型图片（如人脸）的识别和分类（4）合理利用利用matlab软件完成相应的功能（5）可伸缩性：大部分聚类算法在面对小规模数据时效果不错，但是面对对包含成千上万个数据时有些力不从心，这是可能会导致比较明显的误差。
3. 国内外研究现状（文献综述）
人类从一出生，人眼就在不断地接受、分析和理解周围的景物，这是人类的一种本能活动。
在计算机技术的不断发展中，人类更是将这一本能发挥的淋漓尽致。
在20世纪70-80年代，图像处理的研究方向主要集中于用图像变换和数学模型来表征图像信号。
4. 研究方案
本次方案准备将聚类分类技术应用于图像的自动识别，以图像分类为目标,研究其特征提取方法及智能分类算法，实现基于Matlab平台的图像智能分析软件。
论文主要研究内容包括：1.比较不同算法的优缺点2.分类算法研究:在理解算法原理的基础上运用算法，实现算法功能并分析比较算法性能。
3.智能图像分析软件实现: 系统以MatLab为平台，通过用户界面形式实现了基于聚类的智能图像分类软件，具有建立根据现有图库训练网络、对任一图像实现分类并以图文结合方式展现分类结果等功能。
5. 工作计划
第1周：撰写开题报告和完成外文翻译的工作。
第2周：查阅资料，撰写课题总体规划和课题的详细设计。
第3周：根据总体规划进行课题模块化设计。
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