摘要
图像分类作为计算机视觉领域的基础性任务，近年来取得了显著进展。
而多特征融合技术通过整合图像的多种特征信息，能够有效提升分类器的鲁棒性和准确率，成为图像分类领域的研究热点。
本文首先介绍了图像分类和多特征融合的相关概念，并对图像特征提取、特征融合方法以及分类器选择等关键技术进行了概述。
随后，本文重点对现有的多特征融合图像分类方法进行了综述，将其归纳为基于传统方法和基于深度学习方法两大类，并详细介绍了每类方法的研究现状、优缺点以及适用场景。
最后，本文对多特征融合图像分类技术未来的发展趋势进行了展望，并指出了一些潜在的研究方向。
关键词：图像分类；多特征融合；特征提取；特征融合；深度学习
图像分类是计算机视觉领域的核心任务之一，其目标是将给定的图像划分到预先定义的类别中。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像分类技术取得了突破性进展，并在人脸识别、目标检测、医学影像分析等领域得到了广泛应用。
然而，单一类型的图像特征往往难以全面描述图像的语义信息，从而限制了分类性能的进一步提升。
为了克服这一问题，多特征融合技术应运而生。
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