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图像场景分类技术综述
Review on Image Scene Classification Technology

查看参考文献71篇

田艳玲 1,2,3   张维桐 1,2,3   张锲石 3 *   路纲 1,2 *   吴晓军 1,2  
文摘 目前,基于计算机视觉分析的图像场景分类技术已被广泛研究并应用在众多学科领域中.本文从不同角度对近年来典型的场景分类技术进行了深入的探讨与比较.首先介绍了场景分类技术的背景、应用场景以及发展现状;然后基于特征提取、语义分析和机器学习的角度分别对国内外的相关研究进行系统的分析、比较及总结;最后对目前研究所面临的问题和未来技术的发展给出总结与展望.
其他语种文摘 The computer vision based scene classification technology is widely developed and applied in different fields.In this paper,the typical scene classification technology is analyzed and compared from the different directions.First,the background,application and development situation is introduced.Then,the related researches both at home and overseas are analyzed,compared and summarized from the perspectives of feature extraction,semantic analysis and machine learning.Finally,the problems that the current researches are facing and potential future development are discussed.
来源 电子学报 ,2019,47(4):915-926 【核心库】
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.04.020
关键词 场景分类 ; 特征提取 ; 语义分析 ; 深度学习
地址

1. 陕西师范大学, 现代教学技术教育部重点实验室, 陕西, 西安, 710062  

2. 陕西师范大学计算机科学学院, 陕西, 西安, 710062  

3. 中国科学院深圳先进技术研究院, 广东, 深圳, 518055

语种 中文
文献类型 综述型
ISSN 0372-2112
学科 自动化技术、计算机技术
基金 国家重点研发计划 ;  国家自然科学基金 ;  陕西省自然科学基金 ;  陕西师范大学中央高校基本科研业务费专项资金 ;  陕西师范大学2017年度校级综合教改研究项目
文献收藏号 CSCD:6483268

参考文献 共 71 共4页

1.  Zhen L. A new feature selection method for internet traffic classification using ml. Physics Procedia,2012,33(2):1338-1345 CSCD被引 3    
2.  李学龙. 场景图像分类技术综述. 中国科学:信息科学,2015,45(7):827-848 CSCD被引 16    
3.  Oliva A. Modeling the shape of the scene:A holistic representation of the spatial envelope. International Journal of Computer Vision,2011:145-175 CSCD被引 1    
4.  Felzenszwalb P. A discriminatively trained,multiscale,deformable part model. Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition,2008:1-8 CSCD被引 1    
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6.  Shen J. Semantic-sensitive classification for large image libraries. Proceedings of International Multimedia Modelling Conference,2005:340-345 CSCD被引 1    
7.  Lowe D G. Distinctive image features from scale-invariant keypoints. International Journal of Computer Vision,2004,60(2):91-110 CSCD被引 4681    
8.  Dalal N. Histograms of oriented gradients for human detection. Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition,2005:886-893 CSCD被引 7    
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11.  Wu J. CENTRIST:A visual descriptor for scene categorization. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2011,33(8):1489-1501 CSCD被引 15    
12.  Hofmann T. Unsupervised learning by probabilistic latent semantic analysis. Machine Learning,2001,42(1/2):177-196 CSCD被引 139    
13.  Li L J. Object bank:A high-level image representation for scene classification & semantic feature sparsification. Proceedings of Conference on Neural Information Processing Systems,2010:1378-1386 CSCD被引 2    
14.  Sadeghi F. Latent pyramidal regions for recognizing scenes. Proceedings of European Conference on Computer Vision,2012:228-241 CSCD被引 3    
15.  Andrews S. Support vector machines for multiple-instance learning. Proceedings of Conference on Neural Information Processing Systems,2003:561-568 CSCD被引 1    
16.  Lazebnik S. Beyond bags of features:Spatial pyramid matching for recognizing natural scene categories. Proceedingsof Computer Vision and Pattern Recognition,2006:2169-2178 CSCD被引 1    
17.  Juneja M. Blocks that shout:Distinctive parts for scene classification. Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition,2013:923-930 CSCD被引 1    
18.  Wallraven C. Recognition with local features:the kernel recipe. Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision,2003:1-8 CSCD被引 2    
19.  Razavian A S. CNN features off-the-shelf:An astounding baseline for recognition. Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition,2014:512-519 CSCD被引 1    
20.  Hershey S. CNN architectures for large-scale audio classification. ICASSP,2017:131-135 CSCD被引 1    
引证文献 11

1 边小勇 基于尺度注意力网络的遥感图像场景分类 计算机应用,2020,40(3):872-877
CSCD被引 11

2 李新叶 基于深度学习的场景识别方法综述 计算机工程与应用,2020,56(5):25-33
CSCD被引 0 次

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