图像场景语义分类研究进展综述

场景语义分类是图像理解领域中一个重要的研究方向,涉及到信号处理、模式识别、计算机视觉和认知科学等多学科交叉。场景分类任务中,图像内容描述和分类判决是两大关键问题。图像内容描述力图得到关于场景图像最具判别意义的表示,而分类判决则对训练样本集的图像内容描述学习、训练,并建模得到某类场景图像区别于其他场景类图像的计算模型。目前,很多场景分类方法针对图像内容描述和图像分类进行了深入的研究,对室外人造场景、室外自然场景和室内场景图像进行分类,取得了较好的分类效果。然而,场景图像自身内容上的变化和差异,既会造成同一场景类内对象的差异性,同时也造成不同场景类之间图像的视觉相似性,特别是对于不同的室内场景类。因此,场景语义分类任务十分困难,是计算机视觉和认知心理学领域中一个颇具挑战性的难题。室外图像场景分类研究相对成熟,而室内图像场景分类研究却进展缓慢。本文综述了图像场景语义分类的研究进展,并分析了场景分类算法的性能,指出场景语义分类研究中存在的问题。

概念间关联依赖多标记视频语义概念分类方法

一个镜头中的语义概念通常依赖于其他多个语义概念,几个同时出现的语义概念决定着另一个语义概念的出现。为此提出一种概念间关联依赖多标记视频语义概念分类方法。为得到概念间关联依赖规则,合并和修剪技术用于产生候选的项集;计算各候选项集的支持度后,得到满足最小支持度的频繁项集;经过一系列频繁项集迭代,产生具有强关联依赖关系的复合标记;在标记过程中,将具有强关联依赖关系的多个语义标记作为单标记进行标注。实验结果表明,对真实媒体数据本文方法比现有多标记分类方法更能有效进行分类。