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搜索资源 - scene classification
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为了准确地对监控场景中的运动目标进行语义上的分类，提出了一种基于聚类的核主成分分析梯度方向直方图和二又决策树支持向量机的运动目标分类算法。-In order to accurately monitor the movement of scene targets semantic classification, the clustering based on kernel principal component analysis of gradient direction histograms,
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本程序主要用于对视频场景基于语义进行分割,先用SVM向量机进行语义分类,然后再进行分割,效果很好-This procedure is mainly used for video scene segmentation based on semantics, first vector machine SVM semantic classification, and then further divided, well
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移动机器人对其工作环境的有效辨识、感知与重构，是其自主导航与环境探索的基
础和前提条件。为实现非结构化环境的三维场景重构，本文在自主移动机器人平台上构
建了三维激光测距系统，设计和开发了三维场景重构软件 采用基于线段端点的ICP算
法准确快速的实现不同视点下的场景匹配 提出了基于核心场景的多场景重构策略，并
采用栅格划分法对重合区域进行数据精简，从而实现大范围三维场景重构。本文通过对
算法的实现和实验数据的比较分析，尝试对非结构化环境三维场景重构问题进行创新性
的探索与研
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作者:Li-Jia Li, Richard Socher and Li Fei-Fei.
将分类 分割 注释结合起来处理场景分析的源代码-Source code for Towards Total Scene Understanding:Classification, Annotation and Segmentation
author:Li-Jia Li, Richard Socher and Li
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为了准确地对监控场景中的运动目标进行语义上的分类， 提出了一种基于聚类的核主成分分析梯度方向直方图和二叉决策树支持向量机的运动目标分类算法．利用背景减法提取运动目标前景区域， 并识别出潜在候选运动目标．利
用提出的基于聚类的核主成分分析的梯度直方图描述子提取候选运动目标的特征， 以较低维数的数据有效地描述运动目标的有效特征． 将提取的运动目标特征输入二叉决策树支持向量机， 实现多类目标的准确分类． 通过在不同视频序列上的实验验证， 提出的算法对运动目标进行较好地分类， 而且在运算速度方面较传
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数字图像处理技术从广义上可看作是各种图像加工技术的总称。它包括利用计算机和其他电子设备完成的一系列工作，如图像采集、获取、编码、存储和传输，图像的合成和产生，图像的显示、绘制和
输出，图像变换、增强、恢复和重建，特征的提取和测量，目标的检测、表达和描述，序列图像的校正，图像数据库的建立、索引、查询和抽取，图像的分类、表示和识别，3D 景物的重建复原，图像模型的建立，图像知识的利用和匹配，图像和场景的解释和理解，以及基于它们的推理、判断、决策和行为规划.-Digital image proce
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自己编的小波图像融合代码 直接matlab可以运行-----------------图像融合以图像作为研究和处理对象，是一种综合多个源图像信息的先进图像处理技术，它把对同一目标或场景的多重源图像根据需要通过一定的融合规则融合成为一幅新图像，在这一幅新图像中能反映多重源图像中的信息，以达到对目标或场景的综合描述，以及精确的分析判断，有效地提高图像信息的利用率、系统对目标探测识别的可靠性及系统的自动化程度。其目的是集成多个源图像中的冗余信息和互补信息，以强化图像中的可读信息、增加图像理解的可靠性等。
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包含了SIFT详解，对于初学图像分类，场景识别有很大帮助-Contains a detailed SIFT, for beginners of image classification, scene recognition is of great help
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包括彩色图像直方图计算和灰度图像直方图计算，可以作为场景图像分类的一种方法-Including color and grayscale images to calculate an image histogram histogram calculation can be used as a method of image classification scene
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本文件是图像场景识别并进行分类的程序，已运行成功。
分别利用1 tiny image描述和最近邻分类器
2 bags of sifts描述和最近邻分类器
3bags of sifts描述和线性svm分类器进行场景分类识别的。
在主程序proj3中将FEATURE 改成tiny image，CLASSIFIER 改成nearest neighbor，注释其他FEATURE 和CLASSIFIER的选择就可以实现第一种场景分类识别：tiny image描述和最近邻分类器。以此类
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针对成像平台运动情况下的运动目标检测问题，提出了一种从特征点稀疏运动场估计到运动分类的目标检测算法。
首先通过快速特征点检测与跟踪恢复出图像稀疏运动场；然后依据特征点之间运动一致性关系实现属于同一运动模式的特征
点分类，根据分类得到的各组特征点计算场景图像重建误差，剔除重建误差最小的特征点组，实现对前景目标的检测。仿真实
验对该算法在复杂场景中检测运动目标的有效性进行了验证。-】In order to detect target in the background motion vi
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3D recognition: shape
classification, retri , and scene segmentation.
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使用本章学习的K－平均算法，以颜色分量（或几何性状）作为坐标参数，对景象图进行聚类分析，要求最后的分类结果将路标（可能包括少量相似区域）聚类为一个模式类别。要求给出样本模式点，绘制坐标图（标出各个聚类中心的迭代移动轨迹），绘制算法框图，给出结论。并检查上机结果。-Use this learn K - average algorithm to color components (or geometric characters) as coordinate parameters, clusteri
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基于分割的局部Sigma语义特征点，是对场景中的语义目标进行建模。先在传统的图像分割基础上，分割出场景的前景目标，再结合像素位置、颜色、Gabor特征和LBP特征[构造出表征目标语义信息的协方差描述子，最后将其转换成欧式空间下的Sigma点特征，适用于标准SVM的场景学习和分类。(The segmentation based local Sigma semantic feature points are modeling the semantic objects in the scene. In
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How
to get good feature descr iptors to represent the VHR images
for scene classification is still a critical task for VHR image
scene understanding.
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We employ the pretrained deep CNN models for VHR
images scene classification, where we used VGG-Net
as the feature extractor by selecting useful layers in
order to get a good representation of the images scene.
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object classification using recognized scene text in natural images. While the state-of-the-art relies on visual cues only, this paper is the first work which proposes to combine textual and visual cues. Another novelty is the textual cue extraction.
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利用深度学习进行遥感图像场景分类
这里我们对NWPU-RESISC45数据集的场景图像进行分类
我们将卷积神经网络应用于图像分类。我们从头开始训练数据集。此外，还应用了预先训练的VGG16 abd ResNet50进行迁移学习。(Scene Classification of Remote Sensing Images Using Deep Learning
Here we classify scene images from NWPU-RESISC45 dataset
We apply
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