摘要
图像分类作为计算机视觉领域的核心任务之一，近年来在机器学习技术的推动下取得了显著进展。
本文对基于机器学习的图像分类研究进行了综述。
首先，介绍了图像分类的基本概念、发展历程以及应用领域；其次，概述了机器学习在图像分类中的应用现状，包括传统机器学习方法和深度学习方法，并分析了各自的优缺点；接着，探讨了图像分类的主要研究方法，包括数据预处理、特征提取与选择、分类器设计与优化等关键技术；然后，对现有的图像分类模型进行了分析和比较，包括传统的机器学习模型和基于深度学习的模型，并总结了各自的适用场景和性能表现；最后，展望了图像分类未来的发展趋势，并提出了需要进一步研究的方向。
关键词：图像分类；机器学习；深度学习；特征提取；分类器
图像分类是计算机视觉领域的一项基础性任务，其目标是将给定的图像分配到预定义的类别之一。
近年来，随着数字图像获取技术的快速发展以及互联网应用的普及，图像数据呈现爆炸式增长，对图像分类技术的需求日益迫切。
图像分类在许多领域有着广泛的应用，例如：
目标识别：自动识别图像或视频中的特定目标，例如人脸识别、车辆识别等。
医学诊断：辅助医生进行疾病诊断，例如识别医学影像中的肿瘤、病变等。
遥感图像分析：对遥感图像进行分类，例如识别土地利用类型、监测环境变化等。
机器人视觉：使机器人能够理解周围环境，例如识别物体、导航等。
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