从图像中提取特征和标签，然后馈送到卷积网络中的密集连接分类器

是一种常见的计算机视觉任务，被称为图像分类。这个过程可以分为以下几个步骤：

1. 图像特征提取：图像特征是指从图像中提取出来的有用信息，用于描述图像的特点。常见的图像特征提取方法包括颜色直方图、纹理特征、边缘特征等。这些特征可以通过计算机视觉算法来提取。
2. 标签生成：标签是指对图像进行分类的标识，通常是一个类别或者一个标签集合。标签可以手动标注，也可以通过机器学习算法进行自动标注。
3. 密集连接分类器：密集连接分类器是一种常见的分类算法，通常使用卷积神经网络（CNN）来实现。CNN是一种深度学习模型，可以自动学习图像的特征和模式，并将其映射到相应的类别。

优势：

• 自动学习特征：CNN可以自动学习图像中的特征和模式，无需手动设计特征提取算法。
• 高准确性：CNN在图像分类任务上通常具有较高的准确性，可以达到甚至超过人类水平的分类效果。
• 可扩展性：CNN可以通过增加网络层数和参数量来提高分类性能，适用于不同规模和复杂度的图像分类任务。

应用场景：

• 图像识别：通过对图像进行分类，实现物体识别、人脸识别、车牌识别等应用。
• 图像检索：通过对图像进行特征提取和相似度计算，实现图像检索和相似图像推荐。
• 视频分析：将图像分类应用于视频分析任务，如行为识别、动作识别等。

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