10.3969/j.issn.1001-506X.2016.04.31
图像场景语义分类研究进展综述
场景语义分类是图像理解领域中一个重要的研究方向，涉及到信号处理、模式识别、计算机视觉和认知科学等多学科交叉。场景分类任务中，图像内容描述和分类判决是两大关键问题。图像内容描述力图得到关于场景图像最具判别意义的表示，而分类判决则对训练样本集的图像内容描述学习、训练，并建模得到某类场景图像区别于其他场景类图像的计算模型。目前，很多场景分类方法针对图像内容描述和图像分类进行了深入的研究，对室外人造场景、室外自然场景和室内场景图像进行分类，取得了较好的分类效果。然而，场景图像自身内容上的变化和差异，既会造成同一场景类内对象的差异性，同时也造成不同场景类之间图像的视觉相似性，特别是对于不同的室内场景类。因此，场景语义分类任务十分困难，是计算机视觉和认知心理学领域中一个颇具挑战性的难题。室外图像场景分类研究相对成熟，而室内图像场景分类研究却进展缓慢。本文综述了图像场景语义分类的研究进展，并分析了场景分类算法的性能，指出场景语义分类研究中存在的问题。
场景语义分类、特征提取、图像描述、主题模型、分类器设计
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61303128；河北省自然科学基金F2013203220；河北省高等学校科学研究青年基金Q2012047资助课题
2016-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共13页
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