机器学习课设

🎓 图像处理课程设计任务书

课程名称:

图像处理与模式识别

课设题目:

基于手工特征提取与传统机器学习方法的图像分类系统实现


一、课设目的

本课程设计旨在加深对图像处理与分类算法的理解,提升图像特征提取、传统机器学习模型构建、程序设计与问题分析能力,培养独立实现完整图像分类系统的实践能力。


二、课设任务

请每位同学(或小组)独立完成以下内容:

  1. 图像数据准备

    选择一个公开图像分类数据集,推荐但不限于以下选项:

    • GTSRB(德国交通标志识别数据集)

    • CIFAR-10 子集

    • Fruits-360 部分类别数据

  2. 图像特征提取(手写实现)

    不使用图像处理库(如 OpenCV、scikit-image)中封装的函数,自行编程实现至少一种图像特征提取方法,包括但不限于:

    • HOG(方向梯度直方图)

    • LBP(局部二值模式)

    • RGB/HSV 颜色直方图

    • 边缘提取(如 Sobel)

  3. 分类算法实现(手写实现)

    不使用机器学习库(如 scikit-learn、XGBoost)中提供的分类器,自行实现以下至少一种传统机器学习算法:

    • K近邻(KNN)

    • 朴素贝叶斯(Naive Bayes)

    • 决策树(Decision Tree)

    • 支持向量机(SVM)【简化实现即可】

  4. 分类评估

    • 将数据划分为训练集与测试集

    • 给出分类准确率等评价指标

    • 输出混淆矩阵或预测结果可视化图示(推荐)

  5. 编写报告文档

    内容包括但不限于:

    • 项目简介与数据说明

    • 特征提取与分类器算法原理简述

    • 实现方法与关键代码说明

    • 实验结果与分析

    • 总结与反思


三、提交要求

  • 源码文件(带注释,结构清晰)

  • 项目运行说明文档(含数据说明、运行步骤)

  • 课设报告(PDF/Word 均可,内容详实)

  • 项目压缩包或 GitHub 链接(如上传到 GitHub 可加分)


四、评分标准(满分 100 分)

项目内容 要求 分值
功能实现 特征提取+分类器手写实现,无第三方库 50
算法设计 原理清晰,逻辑合理,有创新性 20
实验分析 有效测试、评估方法科学、结果可解释 15
报告质量 报告完整,条理清晰,表达准确 10
编码规范 注释清晰,结构良好,易读性好 5

五、注意事项

  • 本课设要求独立完成,不得抄袭网络代码或同学成果,凡发现雷同或作弊行为,取消课设成绩。

  • 所有实现应为手动编程,不得调用库函数进行特征提取或分类(如 sklearn.SVCcv2.HOGDescriptor 等)。

  • 鼓励使用 Git 进行版本管理,鼓励撰写 README 文档说明项目结构

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