摘要
图像分类作为计算机视觉领域的核心任务之一，在人脸识别、目标检测、医学影像分析等领域发挥着至关重要的作用。
传统的图像分类方法往往依赖于全局特征，易受噪声、遮挡等因素影响。
而基于局部特征的图像分类算法通过提取图像局部区域的细节信息，能够更加鲁棒地描述图像内容，近年来逐渐成为研究热点。
本文首先介绍了图像分类和局部特征的相关概念，并回顾了局部特征在图像分类中的发展历程；然后重点概述了局部特征提取、编码和分类方法的研究现状，并对不同方法的优缺点进行了分析比较；接着，本文探讨了基于局部特征的图像分类算法在各个领域的应用，并对未来的发展趋势进行了展望。
关键词：图像分类；局部特征；特征提取；特征编码；特征分类
1绪论图像分类旨在将图像根据其语义内容划分到预定义的类别中，是计算机视觉领域的基础性问题之一[1]。
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，图像分类取得了显著进步，并在人脸识别、目标检测、医学影像分析等领域得到广泛应用[2]。
传统的图像分类方法通常先提取图像的全局特征，如颜色直方图、纹理特征等，然后将特征向量输入分类器进行分类[3]。
然而，全局特征容易受到光照变化、背景干扰等因素的影响，难以准确地描述图像内容，限制了图像分类的性能。
为了克服全局特征的局限性，研究者开始关注图像的局部特征。
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