基于多尺度显著区域特征学习的场景识别

发布时间：2018-08-19 11:27

【摘要】：场景识别是图像高层语义信息理解的重点和难点领域。如何寻找场景中有效信息的位置是场景识别领域中非常困难的问题。该文提出了一种基于多尺度显著区域特征学习的场景识别方法。首先,提取一个场景中在多尺度下的显著区域;然后,通过卷积神经网络的迁移学习,利用学习到的特征在多尺度的显著区域内对场景进行识别。基于两个公共场景识别数据库上的实验证明了该方法的有效性和良好的泛化能力。实验结果表明,该方法相对于传统的场景识别方法能取得更好的场景识别准确度。
[Abstract]:Scene recognition is an important and difficult field in image high-level semantic information understanding. How to find the location of effective information in the scene is a very difficult problem in the field of scene recognition. In this paper, a scene recognition method based on multi-scale salient region feature learning is proposed. Firstly, the salient regions in a scene are extracted, and then, by the migration learning of the convolution neural network, the scene is recognized in the multi-scale salient region by using the features learned. Experiments based on two common scene recognition databases show that the method is effective and has good generalization ability. Experimental results show that the proposed method can achieve better accuracy than the traditional scene recognition method.
【作者单位】： 电子科技大学信息与软件工程学院;
【基金】：广东省产学研项目(M17010601CXY2011057) 国家科技支撑计划(2012BAH44F02)
【分类号】：TP391.41

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