摘要
图像分类作为计算机视觉领域的核心任务之一，在人脸识别、医学诊断、自动驾驶等领域发挥着至关重要的作用。
近年来，随着深度学习的兴起，图像分类技术取得了显著进展。
然而，单一特征表达的局限性日益凸显，多特征融合技术应运而生，为进一步提升图像分类性能提供了新的思路。
本文首先介绍了图像分类和多特征融合的基本概念，然后概述了多特征融合图像分类的研究现状，详细阐述了不同特征融合方法的优缺点，并对代表性算法进行了分析和比较。
最后，总结了多特征融合图像分类面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：图像分类；多特征融合；深度学习；特征提取；特征融合
图像分类是指将图像根据其语义内容自动分配到预定义类别中的过程。
简单来说，就是让计算机“看懂”图像并进行分类。
传统的图像分类方法通常依赖于人工设计的特征，例如颜色直方图、HOG特征等。
然而，这些特征表达能力有限，难以应对复杂多变的图像内容。
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