谢晓东[7]提出了花卉图像前景分割方法，首先通过GrabCut花卉图像前景分割算法从复杂背景中分离出花卉的主体部分，然后通过基于多特征融合的层次化分类方法针对花卉的颜色、形状特征将多维花卉图像进行分类。该方法虽然高效地融合了花卉的多种特征，但是需用使用人工的方式进行特征选择。

### 回答1：
谢晓东提出的花卉图像前景分割方法结合了GrabCut算法和层次化分类方法，可以较为准确地分离出花卉的主体部分，并对花卉进行多维特征分类。但是，该方法需要使用人工的方式进行特征选择，这会增加算法的复杂度和耗时。同时，该方法对花卉的背景要求较高，对于复杂背景的花卉图像可能会分割效果不佳。因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的花卉图像前景分割方法。

### 回答2：
谢晓东提出的花卉图像前景分割方法主要分为两个步骤。首先，采用GrabCut算法，将花卉图像的主体部分从复杂的背景中分离出来。GrabCut算法是一种基于图割理论的前景分割算法，它能够自动地将图像中的前景和背景进行分离。

在分割出花卉的前景后，谢晓东提出了一种基于多特征融合的层次化分类方法。该方法主要针对花卉的颜色和形状特征进行分类。先将花卉图像的多维特征进行提取，然后通过将这些特征进行融合，得到一个综合的特征表示。接着，通过层次化的分类方法对花卉进行分类。这种方法可以更准确地对花卉进行分类，提高分类的准确性。

虽然谢晓东的方法充分利用了花卉的多种特征，并且在分类准确性上取得了良好的结果，但是该方法需要人工选择特征。特征选择是一个繁琐的过程，需要人工的经验和判断。如果特征选择不当，可能会导致分类结果的不准确。

总的来说，谢晓东提出的花卉图像前景分割方法具有很高的效率和准确性。但是在进行特征选择时需要人工的参与，这是一个需要改进的方面。希望未来能够通过自动化的方法来选择特征，进一步提高该方法的效果。

### 回答3：
谢晓东提出的花卉图像前景分割方法主要分为两个步骤：GrabCut算法的应用和基于多特征融合的层次化分类方法。首先，通过使用GrabCut算法从复杂的背景中分离出花卉的主体部分。GrabCut是一种常用的图像分割算法，能够根据用户标记的前景和背景来准确地分离图像中的目标物体。在这个步骤中，谢晓东的方法能够有效地分离出花卉的主体，使得后续的分类更加准确。

其次，谢晓东的方法使用了基于多特征融合的层次化分类方法对多维花卉图像进行分类。通过分析花卉的颜色和形状特征，将花卉图像进行分类。这种层次化分类方法能够同时考虑多种特征，提高分类的准确性。通过使用多特征融合的方法，该方法能够更好地捕捉到花卉图像的特征，提高了分类的准确性和效果。

然而，谢晓东的方法存在一个问题，即特征选择需要使用人工的方式进行。在这个方法中，需要人工选择花卉的颜色和形状等特征。这个过程需要耗费大量的时间和精力，并且容易受到主观因素的影响。因此，特征选择的过程可能存在一定的主观性和不稳定性。

总的来说，谢晓东提出的花卉图像前景分割方法能够高效地分离花卉的主体部分，并且通过多特征融合的层次化分类方法对花卉图像进行准确分类。然而，该方法的特征选择需要使用人工方式进行，可能存在主观性和不稳定性的问题。希望未来能够进一步改进方法，提高特征选择的自动性和准确性。