全文总字数：2113字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

本课题的目的是：

训练图像分类器，并比较不同彩色图像预处理方法对其分类性能的影响。

2. 研究的基本内容

研究方法：

训练图像分类器，设计一个系统，能自由组合多种彩色图像处理方法对图像数据进行预处理，并将得到的图像数据送入训练好的分类器进行分类识别，同时采用不同的数据集，测试分类性能。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：

通过查阅文献，结合大学所学习到的专业知识，本课题利用机器学习技术，采用随机森林和支持向量机两种算法，实现彩色图像预处理与分类识别系统。

4. 参考文献

[1]曹正凤. 随机森林算法优化研究[d].首都经济贸易大学,2014.

[2]高鹏毅. bp神经网络分类器优化技术研究[d].华中科技大学,2012.

[3]乔增伟,孙卫祥.一种基于支持向量机决策树多类分类器[j].计算机应用与软件,2009,26(11):227-230.