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为了准确地对不同学习样本数的图像进行分类,首先讨论了对属于不同类别的图像序列如何进行正确有监督分类的问题,由于解决这类问题首先要选取适合图像分类的图像特征作为分类的依据,为此先用图像角点来构成Delaunay图,然后将由Delaunay图的谱特征形成的分类特征矢量作为分类的依据;其次,由于分类器的选取也直接影响分类结果,为此采用了学习效率高的概率神经网络分类器来进行分类。经过大量分类实验表明,图谱特征很好地保持了图像的结构特征,是理想的图像分类特征;经过与其他相关分类器的分类比较实验表明,基于概率神