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
4. 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
5. 陕西师范大学计算机科学学院,陕西,西安,710062
6. 中国科学院深圳先进技术研究院,广东,深圳,518055
网络出版:2019-04-25,
纸质出版:2019
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田艳玲, 张维桐, 张锲石, 等. 图像场景分类技术综述[J]. 电子学报, 2019,47(4):915-926.
TIAN Yan-ling, ZHANG Wei-tong, ZHANG Qie-shi, et al. Review on Image Scene Classification Technology[J]. Acta Electronica Sinica, 2019, 47(4): 915-926.
田艳玲, 张维桐, 张锲石, 等. 图像场景分类技术综述[J]. 电子学报, 2019,47(4):915-926. DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.04.020.
TIAN Yan-ling, ZHANG Wei-tong, ZHANG Qie-shi, et al. Review on Image Scene Classification Technology[J]. Acta Electronica Sinica, 2019, 47(4): 915-926. DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.04.020.
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.
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.
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