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基于多尺度顯著區(qū)域特征學(xué)習(xí)的場景識別

發(fā)布時間:2018-08-19 11:27
【摘要】:場景識別是圖像高層語義信息理解的重點和難點領(lǐng)域。如何尋找場景中有效信息的位置是場景識別領(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)的場景識別方法。首先,提取一個場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)對場景進行識別。基于兩個公共場景識別數(shù)據(jù)庫上的實驗證明了該方法的有效性和良好的泛化能力。實驗結(jié)果表明,該方法相對于傳統(tǒng)的場景識別方法能取得更好的場景識別準確度。
[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)研項目(M17010601CXY2011057) 國家科技支撐計劃(2012BAH44F02)
【分類號】:TP391.41

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本文編號:2191522

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