1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着互联网和多媒体技术的快速发展，图像数据呈现爆炸式增长。
如何从海量图像数据中快速、准确地获取所需信息成为迫切需要解决的问题。
图像分类作为计算机视觉领域的一项基础性任务，其目的是将图像按照其语义内容自动分类到不同的类别中，对于图像检索、目标识别、场景理解等应用具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像分类是计算机视觉领域的一个核心问题，多年来一直受到学者们的广泛关注，并取得了丰硕的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在图像分类领域取得了一定的研究成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容如下：
1.研究空间金字塔模型的构建方法，构建能够有效表达图像多尺度信息的图像特征。
具体来说，将利用空间金字塔模型对输入图像进行多尺度划分，并在不同尺度上提取图像特征，以捕捉图像的全局和局部信息。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.查阅相关文献，了解图像分类领域的国内外研究现状、主要方法和最新进展，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.深入研究空间金字塔模型和稀疏编码算法，分析其在图像分类中的应用潜力，并在此基础上提出基于空间金字塔稀疏编码的图像分类算法。
3.构建实验环境，选择合适的图像数据集，设计实验方案，对所提出的算法进行实验验证，并与现有方法进行比较分析。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出了一种基于空间金字塔稀疏编码的图像分类算法。
该算法结合了空间金字塔模型和稀疏编码算法的优点，能够有效提取图像的多尺度信息和判别性特征，提高图像分类的准确率。
2.设计了一种新的空间金字塔模型构建方法。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]张浩,彭延军,焦李成.多任务学习综述[J].计算机应用研究,2021,38(07):1921-1936.
[2]孙志军,薛磊,许新征,等.深度学习在图像分类中的研究进展与展望[J].计算机学报,2018,41(05):1240-1262.
[3]刘建伟,刘媛,马秀丽.基于深度学习的图像分类方法综述[J].计算机应用研究,2019,36(10):2913-2919 2926.
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