【摘 要】
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随着信息技术和智能机器人的发展与普及,场景识别作为重要的研究内容,已成为计算机视觉和模式识别领域的重要研究问题.解决室内场景分类精度低的问题,将有助于室内场景分类在场景图片检索、视频检索及机器人等领域中的应用.针对常规场景识别方法在室内环境中性能显著下降的问题,提出一种基于显著性检测的稀疏表示室内场景识别方法.该方法利用显著性区域检测算法提取出场景图像中人眼感兴趣的区域,并与稀疏表示结合进行场景识
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,南京邮电大学教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金（61401220）、江苏省自然科学基金青年基金（BK20140884）、江苏省高校自然科学研究面上项目（14KJB510022）.
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随着信息技术和智能机器人的发展与普及,场景识别作为重要的研究内容,已成为计算机视觉和模式识别领域的重要研究问题.解决室内场景分类精度低的问题,将有助于室内场景分类在场景图片检索、视频检索及机器人等领域中的应用.针对常规场景识别方法在室内环境中性能显著下降的问题,提出一种基于显著性检测的稀疏表示室内场景识别方法.该方法利用显著性区域检测算法提取出场景图像中人眼感兴趣的区域,并与稀疏表示结合进行场景识别.实验结果表明,将本方法应用在典型家庭室内场景(如卧室、厨房、衣帽间等),在识别正确率方面有一定的优势.
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