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一种改进的基于颜色直方图的图像检索算法
叶志伟;夏彬;周欣;张彦超
【期刊名称】《吉首大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2009(030)005
【摘要】使用颜色直方图进行图像检索是图像检索的常用方法,但是传统颜色直方图检索容易丢失空间信息,从而影响图像检索的查全率和查准率.针对这一问题,提出一种改进算法,该算法首先进行图像分块,然后通过对各分块颜色直方图加权的方法进行检索.实验证明,该算法可以提高图像检索结果的查全率和查准率.
【总页数】4页(P45-48)
【作者】叶志伟;夏彬;周欣;张彦超
【作者单位】湖北工业大学计算机学院,湖北,武汉,430068;湖北工业大学计算机学院,湖北,武汉,430068;湖北工业大学计算机学院,湖北,武汉,430068;武汉理工大学计算机学院,湖北,武汉,430068
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种改进的基于双权值颜色直方图的均值漂移跟踪算法 [J], 金永;王振;王召巴;陈友兴
2.基于改进颜色直方图和灰度共生矩阵的图像检索 [J], 吴庆涛;曹再辉;施进发;;;;
3.基于改进颜色直方图和灰度共生矩阵的图像检索 [J], 吴庆涛;曹再辉;施进发
4.一种改进的基于颜色直方图的实时目标跟踪算法 [J], 付永会;张风超;张宪民
5.一种改进的基于彩色图像的颜色直方图算法 [J], 杨培;孙劲光;张新君;崔彩风因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于颜色直方图的图像检索算法研究近年来，随着数字图像的大规模应用，图像检索技术已经成为了计算机视觉领域的热门研究方向。
基于内容的图像检索技术是其中最为重要的一种，在利用颜色、纹理、形状等图像特征实现图像检索的方法中，基于颜色直方图的图像检索算法备受关注和推崇。
本文将对该算法进行深入的研究和探究，旨在加深人们对于该算法的认识和了解。
一、颜色直方图的构建原理颜色直方图是一种表示图像颜色分布的方法，通过将图像中每一个像素的颜色值分配到相应的颜色区间中，然后累加各区间的像素数目，最终得到的一张颜色频次分布直方图，即为颜色直方图。
构建颜色直方图需要进行以下步骤：1. 设定颜色分量划分区间。
一般情况下，将RGB三个分量分成16×16×16的划分区间，得到4096个颜色分量；2. 对于一张待检索的图像，遍历其每个像素，将其RGB值分别映射到16×16×16颜色分量划分区域中，计算每个区域内像素数量，最终得到一幅4096维的颜色直方图。
二、基于颜色直方图的图像检索算法基于颜色直方图的图像检索算法（CBIR）属于一种典型的基于内容的图像检索方法，首先将待检索图像的颜色直方图和数据库中已知图像的颜色直方图进行比较，计算它们之间的相似度，将相似度高的图像作为检索结果返回给用户。
CBIR算法具体包括以下步骤：1. 对图片进行预处理，提取出颜色直方图；2. 对于每一张待检索的图像，计算该图片颜色直方图与数据库中每张图像颜色直方图之间的相似度。
相似度计算方式一般采用欧式距离、切比雪夫距离、余弦距离等方式进行计算。
通常情况下，欧式距离的计算方式是最为常见的方法；3. 将相似度高的图像作为检索结果展示给用户；4. 用户可根据检索结果向系统提出进一步检索请求，不断优化检索结果。
三、基于颜色直方图的图像检索算法的优缺点基于颜色直方图的图像检索算法具有以下优点：1. 颜色直方图能够准确描述图像的颜色分布及特征，对各种图像类型都适用；2. 颜色直方图具有较高的计算效率，能够满足大规模图像检索的需求；3. 相较于其他基于内容的图像检索方法，基于颜色直方图的图像检索算法表现较为稳定，对噪声的容忍度较好。
基于统计形状特征的茶叶梗分离与识别基于目前我国茶叶在机器自动分拣中存在的茶叶茶梗分类效率低且错误率高等问题,本文利用图像处理和模式识别技术,首先建立茶叶茶梗图像库,然后定义和选择出有效的颜色形状特征,最后选择合适的分类器进行实验验证,取得了很好的识别结果。
在图像库预处理方面,针对实际应用的RGB真彩色图像数据量大且不易处理的问题,本文用加权平均法将RGB图像转化为灰度图像,用背景差——阈值迭代法转化为二值图像。
由于二值处理后的图像仍然存在椒盐噪声等问题,又采用开运算和闭运算等数学形态学处理,对二值图像进行膨胀和腐蚀,最终得到用于选择特征的二值图像库。
在图像特征提取方面,本文提取了基于颜色和形状的特征：依据两类图像的具体形状的明显差异性,本文定义了一个新的特征——面积微分均值,实验证明该特征具有很好的可分性。
在图像特征选择方面,本文经过了三次筛选。
首先一些特征由于明显不具有可分性,直接被淘汰了,例如周长和面积等；其次,在所剩的九个特征中利用相关系数矩阵,又淘汰了其中的三个相关性较大的特征；最后利用K-W法挑选出最具可分性的最大内切圆半径、二阶不变矩和面积微分均值作为最终的特征。
在分类器的选择方面,本文选择了支持向量机和最小风险贝叶斯分类器分别进行了实验。
选择SVM是因为SVM在二类问题中识别率高、稳定等特点；选择最小风险贝叶斯分类器,是因为它可以根据实际的需要,设定风险系数,满足不同的筛选要求。
通过实验结果分析以及与其它分类器的比较,两分类器都具有良好的分类效果。
《基于计算机视觉的茶叶嫩芽识别方法研究》一、引言随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉技术在农业、林业、畜牧业等领域的应用越来越广泛。
茶叶作为我国重要的经济作物之一，其品质的优劣直接影响着茶农的收入和茶企的竞争力。
茶叶嫩芽是决定茶叶品质的重要因素之一，因此，如何准确、快速地识别茶叶嫩芽成为了一个亟待解决的问题。
本文将介绍一种基于计算机视觉的茶叶嫩芽识别方法，以期为茶叶产业提供一种新的解决方案。
二、研究背景与意义随着信息技术的飞速发展，计算机视觉技术在植物生长监测、农产品质量检测等领域的应用越来越广泛。
茶叶嫩芽的识别是茶叶生产过程中的重要环节，传统的识别方法主要依靠人工观察和经验判断，不仅效率低下，而且易受人为因素的影响，难以保证识别的准确性和一致性。
因此，研究一种基于计算机视觉的茶叶嫩芽识别方法，具有重要的理论和实践意义。
该方法不仅可以提高茶叶嫩芽识别的准确性和效率，还可以为茶叶生产的自动化、智能化提供技术支持。
三、研究方法与技术路线本研究采用计算机视觉技术，结合图像处理和机器学习算法，实现茶叶嫩芽的自动识别。
技术路线主要包括以下几个步骤：1. 图像采集：使用高清摄像头对茶叶嫩芽进行图像采集，确保图像清晰、准确。
2. 图像预处理：对采集的图像进行灰度化、去噪、二值化等预处理操作，以便后续的图像分析和处理。
3. 特征提取：利用图像处理技术，提取茶叶嫩芽的形状、颜色、纹理等特征。
4. 机器学习算法：采用支持向量机（SVM）、神经网络等机器学习算法，对提取的特征进行训练和分类，建立茶叶嫩芽识别模型。
5. 模型测试与优化：对建立的模型进行测试和优化，提高识别的准确性和效率。
四、实验结果与分析本实验选取了不同品种、不同生长阶段的茶叶嫩芽作为研究对象，对基于计算机视觉的茶叶嫩芽识别方法进行了实验验证。
实验结果表明，该方法可以有效地提取茶叶嫩芽的特征，建立准确的识别模型，实现茶叶嫩芽的自动识别。
与传统的人工观察和经验判断相比，该方法具有更高的准确性和效率。
《基于计算机视觉的茶叶嫩芽识别方法研究》一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，其在农业、林业、畜牧业等众多领域得到了广泛应用。
在茶叶产业中，计算机视觉技术对于茶叶品质的判断与评估具有重要意义。
尤其是对茶叶嫩芽的识别，不仅能够提高茶叶的采摘效率，还可以确保茶叶的采摘品质，从而为茶农带来更大的经济效益。
因此，基于计算机视觉的茶叶嫩芽识别方法研究具有重要的实践意义。
二、计算机视觉技术概述计算机视觉技术是通过图像处理、模式识别和人工智能等技术，模拟人类的视觉系统对图像进行分析和识别。
在茶叶嫩芽识别中，计算机视觉技术主要利用图像处理算法和机器学习算法，对茶叶嫩芽的图像进行特征提取和分类识别。
三、茶叶嫩芽识别方法研究（一）图像获取与预处理首先，通过高清摄像头获取茶叶嫩芽的图像。
然后，对图像进行预处理，包括去噪、增强、二值化等操作，以便于后续的特征提取和识别。
（二）特征提取特征提取是茶叶嫩芽识别的关键步骤。
通过计算机视觉技术，可以提取出茶叶嫩芽的形状、颜色、纹理等特征。
其中，形状特征可以通过边缘检测、轮廓提取等方法获取；颜色特征可以通过颜色直方图、颜色矩等方法获取；纹理特征可以通过灰度共生矩阵、自相关函数等方法获取。
（三）机器学习与模式识别在特征提取的基础上，利用机器学习算法进行模式识别。
常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。
通过训练样本的学习，建立茶叶嫩芽的识别模型，实现对茶叶嫩芽的自动识别。
四、实验与分析为了验证基于计算机视觉的茶叶嫩芽识别方法的有效性，我们进行了实验分析。
首先，采集了大量不同品种、不同生长阶段的茶叶嫩芽图像作为实验数据。
然后，通过计算机视觉技术和机器学习算法，对实验数据进行处理和分析。
实验结果表明，该方法能够有效地提取出茶叶嫩芽的特征，并实现高精度的识别。
五、结论与展望基于计算机视觉的茶叶嫩芽识别方法研究具有重要的实践意义。
通过图像处理和机器学习等技术，可以实现对茶叶嫩芽的高效、准确识别。
中药饮片识别算法设计
中药饮片作为传统中医药领域中的重要一环，对于保障药材质量与用药安全具有重要意义。
为了能够快速准确地对中药饮片进行识别和鉴别，开发一种高效的中药饮片识别算法显得尤为重要。
中药饮片的识别算法需要基于图像处理和机器学习的技术，从中药饮片的外观特征出发，确定中药饮片的类别。
这包括颜色、形状、纹理等特征的提取和分析。
可以利用计算机视觉中常用的特征提取方法如颜色直方图、Gabor滤波器等，结合机器学习算法如支持向量机（SVM）或卷积神经网络（CNN）进行分类。
为了提高中药饮片识别算法的准确性和稳定性，还可以结合其他的辅助信息，如中药饮片的气味、口感等。
以香薷为例，可以通过气味识别算法来判断样本是否为香薷。
为了提升算法的实用性和自动化程度，可以借助数字化设备，如高分辨率相机或者智能手机摄像头，采集中药饮片的图像。
通过图像采集与处理，实现对中药饮片进行识别的自动化过程。
中药饮片识别算法设计需要利用图像处理和机器学习的技术，结合中药饮片颜色、形状、纹理等特征进行分类，并可以辅以其它辅助信息如气味等进行进一步鉴别。
通过数字化设备采集和处理中药饮片图像，实现对中药饮片的自动化识别与鉴别。
这样的算法将为中药饮片的质量控制提供可靠而高效的技术支持。
《基于计算机视觉的茶叶嫩芽识别方法研究》一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，其在农业、林业、畜牧业等领域的应用越来越广泛。
茶叶作为我国重要的经济作物之一，其品质的优劣直接影响到茶叶的口感和价值。
而茶叶嫩芽的识别是茶叶品质评价的重要环节之一。
因此，本文提出了一种基于计算机视觉的茶叶嫩芽识别方法，旨在提高茶叶嫩芽识别的准确性和效率。
二、研究背景及意义茶叶嫩芽的识别是茶叶生产过程中的重要环节，传统的识别方法主要依靠人工，不仅效率低下，而且易受人为因素的影响。
而计算机视觉技术的应用，可以通过图像处理和模式识别等技术手段，实现对茶叶嫩芽的自动识别和分类，从而提高生产效率和茶叶品质。
因此，基于计算机视觉的茶叶嫩芽识别方法研究具有重要的理论和实践意义。
三、研究内容1. 图像采集与预处理首先，我们需要对茶叶嫩芽进行图像采集。
在采集过程中，需要考虑光照、角度、距离等因素对图像质量的影响。
然后，对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强、二值化等操作，以提高图像的质量和识别的准确性。
2. 特征提取与选择在预处理后的图像中，我们需要提取出与茶叶嫩芽相关的特征。
这些特征可以包括颜色、形状、纹理等。
然后，通过特征选择算法，选择出最具代表性的特征，以用于后续的分类和识别。
3. 分类与识别在特征提取和选择的基础上，我们采用机器学习或深度学习等方法，建立分类模型。
通过对训练样本的学习和优化，使模型能够准确地识别出茶叶嫩芽。
在实际应用中，我们可以将模型应用于实时图像中，实现对茶叶嫩芽的自动识别和分类。
4. 实验与分析为了验证本文提出的茶叶嫩芽识别方法的准确性和有效性，我们进行了实验和分析。
首先，我们采集了大量的茶叶嫩芽图像作为实验数据。
然后，我们将数据分为训练集和测试集，分别用于模型的训练和测试。
最后，我们通过比较模型的识别准确率、误识率等指标，评估了本文提出的茶叶嫩芽识别方法的性能。
四、研究结果与分析通过实验和分析，我们得出以下结论：1. 本文提出的基于计算机视觉的茶叶嫩芽识别方法具有较高的准确性和效率。
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010505288.3(22)申请日 2020.06.05(71)申请人 中南民族大学地址 430074 湖北省武汉市洪山区民族大道708号(72)发明人 毛腾跃 黄印 帖军 张雯娟 (74)专利代理机构 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238代理人 曹雄(51)Int.Cl.G06Q 10/06(2012.01)G06K 9/46(2006.01)G06K 9/62(2006.01)(54)发明名称一种基于多特征与多分类器的鲜茶叶分类方法(57)摘要本发明提供一种基于多特征与多分类器的鲜茶叶分类方法，包括以下：对茶叶图像训练样本提取几何特征和纹理特征，并输入SVM训练，得到训练好的SVM模型；利用训练好的SVM模型预测待预测茶叶图像，得到基于SVM分类器的茶叶各类型分类概率；对茶叶图像训练样本进行角点检测和距离矩阵相似度计算，并依据角点检测结果和距离矩阵相似度，得到基于特殊角度数量及距离矩阵的茶叶各类型分类概率；将基于SVM分类器的茶叶各类型分类概率和基于特殊角度数量及距离矩阵的茶叶各类型分类概率采用基于KNN结果融合，得到最终茶叶各类型分类概率；最终菜叶各类型分类概率中，最大概率值对应的类别标签即为最终分类结果；本发明提供的有益效果是：提高了茶叶分类的准确率。
权利要求书3页 说明书10页 附图4页CN 111861103 A 2020.10.30C N 111861103A1.一种基于多特征与多分类器的鲜茶叶分类方法，其特征在于：具体包括：S101：获取茶叶图像，作为训练数据集；S102：对茶叶图像进行预处理，得到预处理后的茶叶图像；S103：对预处理后的茶叶图像进行几何特征提取，得到预处理后的茶叶图像的5个相对几何特征和7个Hu不变矩相对几何特征；对预处理后的茶叶图像进行轮廓提取，得到茶叶轮廓，并根据茶叶轮廓进行多边形拟合，得到拟合的多边形；S104：对茶叶图像的灰度图进行纹理特征提取，得到茶叶图像的1个纹理特征；对拟合的多边形进行角点检测，根据角点检测得到的特殊角点数量，并结合茶叶样本数据统计，得到茶叶类别及茶叶类别对应的分类概率；S105：利用12个相对几何特征和1个纹理特征训练SVM分类器，得到基于SVM的鲜茶叶分类模型；对所述特殊角点进行距离矩阵度量，得到特殊角点序列的距离矩阵特征库；对待预测茶叶图像进行角点检测，并根据待预测样本的特殊角点进行距离矩阵度量，得到待预测样本的距离矩阵；根据待预测茶叶图像的距离矩阵与所述特殊角点序列的距离矩阵特征库，计算距离矩阵相似度；S106：利用所述基于SVM的鲜茶叶分类模型对待预测茶叶图像进行分类预测，得到基于相对几何特征、纹理特征以及SVM的茶叶各类别分类概率；根据待预测茶叶图像的特殊角点数量和距离矩阵相似度对待预测茶叶图像进行分类预测，得到基于特殊角点以及距离矩阵相似度的茶叶各类别分类概率；S107：将基于相对几何特征、纹理特征以及SVM的茶叶各类别分类概率和基于特殊角点以及距离矩阵的茶叶各类别分类概率进行基于KNN的结果融合，得到待预测茶叶图像最终分类结果。
基于颜色直方图及贝叶斯分类器的制茶工艺的鉴别摘要：本文介绍了基于颜色直方图及贝叶斯分类器的制茶工艺的鉴别，主要是采集够多的样本图片，提取各类的颜色直方图，并按HSV量化，主要借助于H分量的直方图分布采集相关数据，用贝叶斯公式进行先验概率和后验的计算，应用最小错误概率贝叶斯分类器，判别某一个未知样本属于哪一类的茶。
关键字：颜色直方图贝叶斯公式最小错误概率 HSV分量1 引言人们大都根据茶的香味、茶水润口程度来判断茶叶质量的优劣，一般优质上等茶叶是色香味俱全，且茶水润滑，饮后有口回甘。
颜色是最直观的一个特征，基于颜色的鉴别比较直观也是一般人员力所能及的。
基于颜色直方图鉴别是指利用计算机对采取的茶叶样本提取样本图的颜色直方图，并分别按照HSV分量进行量化，提取量化后颜色直方图H分量的分布状况，结合最小错误概率贝叶斯分类器，以后验概率和前验概率的相似程度，判定未知样本所处的质量等级。
借鉴颜色直方图及贝叶斯分类器，本人利用Matlab设计了一些基于颜色直方图及贝叶斯最小错误概率分类器的算法，选取已知样本图，提取各个样本图的颜色直方图，基于各颜色直方图H分量的量化情况得到的特征参数并未贝叶斯分类器提供必要的数据。
以实地采集的成品茶叶样本来进行颜色直方图绘制及特征显示还有概率分布统计进行制茶工艺的鉴定，事实证明算法的实现有一定的实用性。
二基于颜色直方图及最小错误概率分类的茶叶质量鉴别原理通过图1中的颜色直方图和H分量图，我们可以看到不同的样本图处于不同质量等级的茶叶直方图各异，并且H分量直方图也相同，若能大量提取各个质量等级大部分的样本直方图及H分量，提取到的大量数据，进行概率的统计，均值、方差的求解，接下来利用最小错误概率的贝叶斯分类器大致上能够统计出各个质量等级的概率分布，能够初步验证未知样本大致所处的质量等级。
实现原理及过程如图1所示。
图1 基于颜色直方图及最小错误概率的茶叶质量鉴别原理及过程整个过程主要是要采取大量的样本，进行颜色直方图H分量的提取量化，及其概率分布图的统计，然后通过参数估计过程以最小错误概率的贝叶斯分类器求出未知样图的概率与已知类别中概吕最接近的等级概率。
从而初步判定样茶大致属于哪个质量等级。
三基于HSV的图像颜色直方图颜色直方图颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征。
它所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的对象或物体。
颜色直方图特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。
当然，颜色直方图可以是基于不同的颜色空间和坐标系。
最常用的颜色空间是RGB颜色空间，原因在于大部分的数字图像都是用这种颜色空间表达的。
然而，RGB空间结构并不符合人们对颜色相似性的主观判断。
因此，有人提出了基于HSV空间、Luv空间和Lab空间的颜色直方图，因为它们更接近于人们对颜色的主观认识。
其中HSV空间是直方图最常用的颜色空间。
HSV分量的量化和提取，我先对HSV各分量进行必要的解释：HSV色彩模型从CIE三维颜色空间演变而来，它采用的是用户直观的色彩描述方法，它跟孟塞尔显色系统的HVC 球型色立体较接近。
(如图HSV 色彩六棱锥)只不过HSV色彩模型是一个倒立的六菱锥，只相当于孟塞尔球型色立体的一半（南半球），所以不含黑色的纯净颜色都处于六菱锥顶面的一个色平面上。
在HSV六菱锥色彩模型中，色相（H）处于平行于六菱锥顶面的色平面上，它们围绕中心轴V旋转和变化，红、黄、绿、青、蓝、品红六个标准色分别相隔60度。
色彩明度（B）沿六菱锥中心轴V从上至下变化，中心轴顶端呈白色（V = 1），底端呈黑色（V = 0），它们表示无彩色系的灰度颜色。
色彩饱和度（S）沿水平方向变化，越接近六菱锥中心轴的色彩，其饱和度越低，六边形正中心的色彩饱和度为零（S = 0），与最高明度的V = 1相重合，最高饱和度的颜色则处于六边形外框的边缘线上（S = 1）。
(1) 色相、饱和度与六棱锥色平面（H和S）色平面（H、S）的基础是CIE色度图的x、y色平面(2) 明度与六棱锥中轴色（v）色明度（V）的基础是 CIE三维颜色空间的亮度因素Y。
计算颜色直方图需要将颜色空间划分成若干个小的颜色区间，每个小区间成为直方图的一个bin。
这个过程称为颜色量化（color quantization）。
然后，通过计算颜色落在每个小区间内的像素数量可以得到颜色直方图。
颜色量化有许多方法，例如向量量化、聚类方法或者神经网络方法。
最为常用的做法是将颜色空间的各个分量（维度）均匀地进行划分。
相比之下，聚类算法则会考虑到图像颜色特征在整个空间中的分布情况，从而避免出现某些bin中的像素数量非常稀疏的情况，使量化更为有效。
另外，如果图像是RGB格式而直方图是HSV空间中的，我们可以预先建立从量化的RGB空间到量化的HSV空间之间的查找表（look-up table），从而加快直方图的计算过程。
我先搜集各个质量等级的足够多的茶叶样本，对其进行颜色直方图的提取，一般我对茶叶质量进行等级划分，分为四个等级：优质、良好、一般、劣质，各个等级茶样的典型H分量直方图分别如下：以H分量为特征参数，将颜色量化为若干个小的颜色区间，每个小区间成为直方图的一个bin。
提取完特征参数后，需要根据所提取的特征参数进行概率的统计，及等级的确定。
当有未知茶样图并进行验证时，需提取颜色的特征参数，然后与模板进行比较，根据一定的相似性准则求得该茶样本属于哪一类质量等级。
成功提取特征参数后并统计好了各类样本的等级概率，接下来将应用贝叶斯分类器来检验未知样本的质量等级。
四贝叶斯分类器贝叶斯分类的基础是概率推理，就是在各种条件的存在不确定，仅知其出现概率的情况下，如何完成推理和决策任务。
概率推理是与确定性推理相对应的。
所谓确定性推理是指类似如下的推理过程：如有条件B，就一定会有结果A，如条件B 不存在，则结果A 一定不成立；现出现了结果A，则条件B 一定存在。
在这个推理过程中，时间之间的因果关系是一种概率关系，推理是在结果已知的情况下，反推其条件出现的概率，也称为“逆概率推理”。
如果对上述概率推理过程的内容用条件概率来表示，即为：已知条件B 出现时结果A 会发生的条件概率= P( AB)/P(B) 需要推导结果A已经发生时，条件不存在的概率，即=？贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。
贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。
目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，分别是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。
贝叶斯分类器是用于分类的贝叶斯网络。
该网络中应包含类结点C，其中C 的取值来自于类集合( c1 , c2 , ... , cm)，还包含一组结点X = ( X1 , X2 , ... , Xn)，表示用于分类的特征。
对于贝叶斯网络分类器，若某一待分类的样本D，其分类特征值为x = ( x1 , x2 , ... , x n) ，则样本D 属于类别ci 的概率P( C = ci | X1 = x1 , X2 = x 2 , ... , Xn = x n) ，( i = 1 ,2 , ... , m) 应满足下式：P( C = ci | X = x)= Max{ P( C = c1 | X = x) ,P( C = c2 | X = x ) ,...P( C = cm | X = x ) }而由贝叶斯公式： P( C = ci | X = x) = P( X = x | C = ci) * P( C = ci) / P( X = x) 其中，P( C = ci) 可由领域专家的经验得到,而P( X = x | C = ci) 和P( X = x) 的计算则较困难。
在具有模式的完整统计知识条件下，按照贝叶斯决策理论进行设计的一种最优分类器。
分类器是对每一个输入模式赋予一个类别名称的软件或硬件装置，而贝叶斯分类器是各种分类器中分类错误概率最小或者在预先给定代价的情况下平均风险最小的分类器。
它的设计方法是一种最基本的统计分类方法。
本次应用中假设取样100种，以D为特征取值来自于类集合( d1,d2,d3,d4 ... , dm)，类别我们以经验定为（优质、良好、一般、劣质）另外还应包含一组结点h = ( h1 , h2 , ... , hn)，表示用于分类的特征。
对于贝叶斯网络分类器，若某一待分类的样本k，其分类特征值为x = ( x1 , x2 , ... , x n) ，则样本D 属于类别di 的概率P(D = di | X1 = x1 , X2 = x 2 , ... , Xn = x n) ，( i = 1 ,2 , ... , m) 应满足下式：P( D = di | X = x)= Max{ P( D = d1 | X = x) ,P( D = d2 | X = x ) ,...P( D= dm | X = x ) }各质量等级概率P( D = di)可由经验而得，哪个概率最大则该茶样就属于哪个等级。
P( X = x | D = di) 和P( X = x)可以通过贝叶斯公式来计算。
五最小错误概率贝叶斯分类器贝叶斯分类方法是一种具有最小错误率的概率分类方法，可以用数学公式的精确方法表示出来，并且可以用很多种概率理论来解决。
设（Ω,Θ,P）为概率空间，Ai∈Θ（i=1,2,…,n）为Ω的一个有穷剖分，且P(Ai)>0则对任意B∈Θ且P(B)>0，有P(Ai|B)= （i=1,2,…,n）上式称为贝叶斯公式。
贝叶斯定理为我们提供了一个计算假设h的后验概率的方法P(h|D)= 分类有规则分类和非规则分类，贝叶斯分类是非规则分类，它通过训练集训练而归纳出分类器，并利用分类器对没有分类的数据进行分类。
把代表模式的特征向量x分到c个类别(ω1，ω2,...,ωc)中某一类的最基本方法是计算在x的条件下，该模式属于各类的概率，用符号P(ω1|x),P(ω2|x),...,P(ωc|x)表示。
比较这些条件概率，最大数值所对应的类别ωi就是该模式所属的类。
如下图所示：贝叶斯分类器例如表示某个待查茶样的特征向量x通过贝叶斯公式基于最小错误概率的计算求出属于上等优质茶率是0.1属于良好类的概率是0.4，属于一般类别的0.7，属于劣质等级的概率为0.5，那么就把它归类为一般的茶叶质量。
上述定义的条件概率也称为后验概率，在特征向量为一维的情况下,一般有图中的变化关系。
