基于自然性和视觉特征通道的场景分类

基于自然性和视觉特征通道的场景分类摘要：现代计算机视觉领域中的场景分类是一项重要的研究任务，具有广泛的应用。通过将输入的图像分配到可列举的场景类型中，可以实现自动化检索、智能监控、交通管制、智能家居等

基于自然性和视觉特征通道的场景分类 摘要： 现代计算机视觉领域中的场景分类是一项重要的研究任务，具有广泛的应用。通过将 输入的图像分配到可列举的场景类型中，可以实现自动化检索、智能监控、交通管 制、智能家居等领域的智能化。我们提出了一种基于自然性和视觉特征通道的场景分 类方法。该方法将自然性和视觉特征通道相结合，使用深度卷积神经网络(CNN)实现 高效场景分类。在标准数据集中进行的实验结果证明了该方法的可行性和有效性。 引言： 场景分类是计算机视觉领域的一个经典问题，其目的是将输入的图像分配到某个预定 义的场景类型中。相对于其他计算机视觉任务，场景分类具有大量的实际应用，如图 像检索、智能家居、自动驾驶等。因此，场景分类一直是计算机视觉领域的研究重点 之一。 目前，机器学习和深度学习技术已经被广泛应用于场景分类。基于特征工程的方法涉 及各种特征选择和预处理技术，包括SIFT和HOG等本征图像描述符(SIFT)和方向梯 度直方图(HOG)等。深度学习提供了更高的自适应性和更少的特征预处理，例如卷积 神经网络(CNN)。 在这篇论文中，我们提出了一种基于自然性和视觉特征通道的场景分类方法。我们提 取了图像的视觉特征通道，并使用深度卷积神经网络(CNN)划分了场景。通过将自然 性和视觉特征通道相结合，我们设计的场景分类方法具有更强的可行性和有效性。 方法： 数据集 在这项研究中，我们使用的是早期使用的场景分类数据集Scene15，该数据集包含 15种不同类型的场景，其中有每种类型100张256x256分辨率的彩色图像。我们随 机将每个类别的90%的图像作为训练图像，10%的图像作为测试图像。 预处理 我们将每个图像转换为3通道的RGB格式，并进行标准化处理，使图像的像素值限 制在0到1之间。 特征提取