图像分类

图像分类就是将某一个对象，指定为某个类别过程，通过分类来识别，判断目标，如文字，数字的识别。

通过事先对文字进行分类训练，在检测时能够通过分类器进行归类

图像分类，根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利

用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替

人的视觉判读。

分类器

分类意味着事先准备好若干个类别，然后将一个目标对象根据某种特征（颜色，尺寸，纹理或指定形状）

划到某个类别中去。

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分类的边界条件

通过训练获取分类的边界，训练对象包括一些样本，这些样本的分类已经明确，这样当被检测的目标进行

分类，返回匹配分数最高的类别

以下几种情况可以考虑使用分类器：

（1）图像分割

（2）目标识别

（3）良品检测

（4）缺陷检测

（5）光学字符识别（OCR）

分类的基础知识

分类器的意义

分类器的作用是将目标对象指定给多个类别中的一个。

特征参数储存在特征向量中，又称特征库空间。

使用线或者平面进行分类的分类器称为线性分类器。

譬如，一张图像包含多个形状相似的物体，将每个物体分出来，现在需要判断每个物体是什么，哪些是同

一类，这时就要用分类器，

分类前，需要知道不同类别之间有什么共同特征和不同特征，我们可以取一些分好类的样本进行分析，获

取这些信息，这些信息就是特征参数

使用二维坐标表示某种特征空间，一个轴表示一种特征，另一个是特征值，特征值是以点的形式显示在

坐标中，分类器就是用一条线将这些点区分开来，如果二维很难判别就需要更多的样本增加其他特征，就

可能是三维空间的面了

分类器的种类

（1）基于神经网络，特别是多层感知层的 MLP 分类器

（2）基于支持向量机的 SVM 分类器

（3）基于高斯混合模型的 GMM 分类器

（4）基于 k 近邻的 k-NN 分类器

图像分类的一般流程

（1）准备一组已知属于同一类别的样本对象，从每个样本对象中提取出一组特征，并且存储在个特征向

量中

（2）创建分类器

条件

（3）用样本的特征向量训练一个分类器。在训练过程中，用分类器计算出属于某个类别的边界

（4）对目标对象进行检测，获取待检测对象的特征向量。

（5）分类器根据训练得到的类别的边界条件判断检测对象的特征属于哪个分类。

（6）清除分类器

总体来说，针对特定的分类任务，需要选择一组合适的特征和合适的分类器，以及合适的训练样本

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MLP 分类器

MLP 是一种基于神经网络的、动态的分类器。MLP 分类器可用于通用特征的分类、图像分割、OCR 等。

多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），

除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的 MLP 只含一个隐层，即三层的结构，如下图：

从上图可以看到，多层感知机层与层之间是全连接的（全连接的意思就是：上一层的任何一个神经元与下

一层的所有神经元都有连接）。多层感知机最底层是输入层，中间是隐藏层，最后是输出层。

输入层没什么好说，你输入什么就是什么，比如输入是一个 n 维向量，就有 n 个神经元。

隐藏层的神经元怎么得来？首先它与输入层是全连接的，假设输入层用向量 X 表示，则隐藏层的输出就是

f(W1X+b1)，W1 是权重（也叫连接系数），b1 是偏置，函数 f 可以是常用的 sigmoid 函数或者 tanh 函数：

最后就是输出层，输出层与隐藏层是什么关系？其实隐藏层到输出层可以看成是一个多类别的逻辑回归，

也即 softmax 回归，所以输出层的输出就是 softmax(W2X1+b2)，X1 表示隐藏层的输出 f(W1X+b1)。

MLP 整个模型就是这样子的，上面说的这个三层的 MLP 用公式总结起来就是，函数 G 是 softmax

因此，MLP 所有的参数就是各个层之间的连接权重以及偏置，包括 W1、b1、W2、b2。对于一个具体的问题，

怎么确定这些参数？求解最佳的参数是一个最优化问题，解决最优化问题，最简单的就是梯度下降法了

（SGD）：首先随机初始化所有参数，然后迭代地训练，不断地计算梯度和更新参数，直到满足某个条件

为止（比如误差足够小、迭代次数足够多时）。这个过程涉及到代价函数、规则化（Regularization）、

学习速率（learning rate）、梯度计算等，本文不详细讨论，读者可以参考本文顶部给出的两个链接。

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