项目简介：

随着数码相机、智能手机等便携式照相设备的普及，人们拥有的数字相片的数量急剧增长，使得人们愈发强烈的需要一个高效的图像分类管理系统。关于图像分类，当前比较流行的做法有使用机器学习算法，交互式分类方法等。现有技术主要存在三个缺陷：第一，离线学习方法只有一个不可更改的预定义的分类标准，难以满足不同用户的分类需求与偏好；第二，仅关注于对已有图像集按某一个固定不变的标准进行的分类，难以处理动态增加的图像集；第三，没有考虑对分类器的更新，难以处理动态变化的分类标准。

本发明针对现有技术的不足，提供了一种面向电子图库的在线渐进式图像分类方法，用于缓和、减轻或消除上述缺点。本发明可以边使用边训练，渐进地对分类器进行累积训练和更新，并且随着图像分类过程的进行，本发明可以得到越来越准确的初始分类结果。其次，本发明可以得到满足不同用户需求的多样化的分类结果，图像分类类别体系完全由用户自主确定，并且用户可以自由的增加新的类别。最后，本发明可以减少用户在对图像集进行分类过程中所需要的交互次数，降低用户交互负担。（专利号201610332789X）

技术/产品创新性：

无

知识产权情况：

行业情况：

市场情况：

项目团队情况：