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搜索资源 - scene classification
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運動識別
在摄像机监视的场景范围内，对出现的运动目标进行检测、分类及轨迹追踪，可应用于各种监控目的，如周界警戒及入侵检测、绊线检测、非法停车车辆检测等。-Movement Recognition ' scene in the scope of surveillance cameras, the emergence of the moving target detection, classification and tracking, monitoring can be applied
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模式识别中，多标签标记中的经典代码，主要用于场景分类，目标识别，结合svm和boost算法对自然场景进行分类，真的很不错，看看吧-Pattern Recognition, multi-tagged in the classic code, mainly used for scene classification, object recognition, combined with svm and boost the natural scene classification algorithm,
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Biofeature 特征提取可用于场景分类-Biofeature feature extraction can be used for scene classification
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是一种纹理描述算子用于快速提取图像的纹理特征,应用于医学图像检索,场景分类等.-Is a texture descr iption operator for rapid extraction of texture features, used in medical image retrieval, scene classification.
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用来对图像进行分类。Source code for Towards Total Scene Understanding: Classification, Annotation and Segmentation in an Automatic Framework. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2009，Li-Jia Li, Richard Socher and Li Fei-Fei. -Source code for Towards
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CRF learning and inference algorithm for scene labeling and classification
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Biologically Inspired Features for Scene
Classification in Video Surveillance
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整理图像特征点提取和分类的程序（可以作为场景分类的前期工作），自己调试过能运行，特征点提取用的SIFT算法，使用K-means聚类算法，将得到的20个聚类中心写入txt文本中-Finishing the image feature point extraction and classification procedures (which can be as the preparatory work of the scene classification), their own debugging
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用于场景分类的代码，特征是事先提取好的，用PHOG特征-For scene classification code, characterized in that prior extraction good PHOG characterized
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有关视频场景分类的几篇文章，都是比较经典的文章，适合入门者。-For articles classified video scenes are more classic article, suitable for beginners.
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提供了三类场景“bedroom”、“CALsuburb”、“industrial”的样本特征集以及原始图像，分别用线性分类器、树状分类器、SVM分类器以及AdaBoost分类器对其进行区分。其中AdaBoost分类器有部分内容调用了Vezhnevets Alexander编写的源码-Provides three types of scenes " bedroom" , " CALsuburb" , " industrial" sample fea
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对场景分类和语义特征稀疏化的高层图像表示-Object Bank: A High-Level Image Representation for Scene
Classification & Semantic Feature Sparsification
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图像场景分类的bow模型opencv源代码，采用k-means聚类构造单词，采用支持向量机的svm分类器。-Image scene classification bow model opencv source code, using k-means clustering structure of words, using support vector machine svm classifier.
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图像场景分类中视觉词包分类的应用与操作代码-Review of the bag-of-visual-words models in image scene classification
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Computer Vision Scene Classification scr ipt
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自然场景分类与目标识别关键技术研究_周莉
通用视觉目标识别的关键技术研究_黄双萍0000.caj0000000于机器学习的物体识别_刘光灿.caj-Key technical nature scene classification and object recognition _ Zhou Li
Key Technology Research on General visual object recognition _ Huang Shuangping 0000.caj0000000
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基于词袋的场景分类，分类器采用SVM和最近邻，需要vlfeat和图片见http://cs.brown.edu/courses/csci1430/proj3/-Based on word bag scene classification, SVM classifier using the nearest neighbor and need vlfeat and pictures see http://cs.brown.edu/courses/csci1430/proj3/
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图像特征提取，用于提取高层次语义特征，用于图像场景的分类，一种新的特征表示方式-A High-Level Image Representation for Scene
Classification & Semantic Feature Sparsification
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ML-KNN，这是来自传统的K-近邻（KNN）算法。详细地，为每一个看不见的实例中，首先确定了训练集中的k近邻。之后，基于从标签集获得的统计信息。这些相邻的实例，即属于每个可能类的相邻实例的数量，最大后验（MAP）原理。用于确定不可见实例的标签集。三种不同现实世界中多标签学习问题的实验研究，即酵母基因功能分析、自然场景分类和网页自动分类，表明ML-KNN实现了卓越的性能(ML-KNN which is derived from the traditional K-nearest neighbo
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2013 声场景挑战赛 适合作为环境声音分类参考，内含代码。(scene-classification-aasp-2013-master)
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