發(fā)布時(shí)間：2018-08-19 11:27

【摘要】：場(chǎng)景識(shí)別是圖像高層語義信息理解的重點(diǎn)和難點(diǎn)領(lǐng)域。如何尋找場(chǎng)景中有效信息的位置是場(chǎng)景識(shí)別領(lǐng)域中非常困難的問題。該文提出了一種基于多尺度顯著區(qū)域特征學(xué)習(xí)的場(chǎng)景識(shí)別方法。首先,提取一個(gè)場(chǎng)景中在多尺度下的顯著區(qū)域;然后,通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí),利用學(xué)習(xí)到的特征在多尺度的顯著區(qū)域內(nèi)對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行識(shí)別。基于兩個(gè)公共場(chǎng)景識(shí)別數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)證明了該方法的有效性和良好的泛化能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法相對(duì)于傳統(tǒng)的場(chǎng)景識(shí)別方法能取得更好的場(chǎng)景識(shí)別準(zhǔn)確度。
[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.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)信息與軟件工程學(xué)院;
【基金】：廣東省產(chǎn)學(xué)研項(xiàng)目(M17010601CXY2011057) 國(guó)家科技支撐計(jì)劃(2012BAH44F02)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2191522