图像场景语义分类研究进展综述
本文关键词:图像场景语义分类研究进展综述
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【摘要】: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。
【作者单位】: 燕山大学信息科学与工程学院;北京交通大学信息科学研究所;
【基金】: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
【分类号】:TP391.41
【正文快照】: 0引言图像包含的语义信息十分丰富。人眼不但可以观察到图像包含的全局空间结构信息和图像中局部的目标及其相对位置信息,而且还能感知图像蕴含的高层语义信息,比如图像的场景语义、行为语义和情感语义等[1],即“千言不如一画”。人们在感知图像时更关心图像语义层面上的内容
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,本文编号:1293567
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