本研究提出了一种基于形状的单一物体分类集成方法，旨在解决图像标注和检索中的分类问题。通过分层分类框架，缩小语义差距，实现多类别图像分类。研究表明，Bagging分类器在分类单一物体图像时表现最佳，分类准确率从20%提升至99%。