论文部分内容阅读
针对复杂场景图像分类的难题,提出一种基于局部特征和隐条件随机场的场景分类方法.该方法将图像划分为一系列超像素区域,提取每个区域的局部特征组成观察图像的输入特征向量,并建立基于隐条件随机场的场景分类模型推断图像的场景类别标记,其中每个局部特征对应一个隐变量.训练采用随机梯度上升法估计模型参数.在标准的图像库上进行实验,结果表明,与同类方法相比,场景分类方法取得了更好的分类结果.