1. 毕业设计（论文）主要目标：
利用WND-CHARM实现各种图像分类任务,提供最先进任务的图像分类器分类精度比较。使用不同类型的图像分类问题的几个数据集进行wnd-charm性能测试。对于每个数据集进行评估。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
WND-CHARM是一种多功能图像分类器，可以应用到各种各样的图像分类任务不调整或微调，但提供的分类精度可比国家的最先进的任务特定的图像分类器。该图像分类器首先提取图像特征的一大组1025包括多项式分解，高对比度的特点，分析 统计和纹理。这些功能的原始图像，变换的图像，和变换的图像的变换计算。
提出的图像分类器第一次提取大量的图像特征包括多项式分解、高对比度特性和像素统计和纹理。这些功能是计算原始图像,图像的变换,变换的变换图像。然后使用特征值进行分类测试图像为一组预定义的类形象。这个分类器进行了测试在几个不同的问题,包括生物图像分类和人脸识别
3. 主要参考文献
HeLa dataset (Boland and Murphy, 2001)
Pollen dataset (Duller et al., 1999
CHO dataset (Boland et al., 1998
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