综合结构和纹理特征的场景识别

当前在计算机视觉领域,场景识别尽管取得了较大进展,但其对于计算机视觉而言,仍然是一个极具挑战的问题.此前的场景识别方法,有些需要预先手动地对训练图像进行语义标注,并且大部分场景识别方法均基于"特征袋"模型,需要对提取的大量特征进行聚类,计算量和内存消耗均很大,且初始聚类中心及聚类数目的选择对识别效果有较大影响.为此本文提出一种不基于"特征袋"模型的无监督场景识别方法.先通过亚采样构建多幅不同分辨率的图像,在多级分辨率图像上,分别提取结构和纹理特征,用本文提出的梯度方向直方图描述方法表示图像的结构特征,用Gabor滤波器组和Schmid滤波集对图像的滤波响应表示图像的纹理特征,并将结构和纹理特征作为相互独立的两个特征通道,最后综合这两个特征通道,通过SVM分类,实现对场景的自动识别.分别在Oliva,Li Fei-Fei和Lazebnik等的8类、13类和15类场景图像库上进行测试实验,实验结果表明,梯度方向直方图描述方法比经典的SIFT描述方法,有着更好的场景识别性能;综合结构和纹理特征的场景识别方法,在通用的三个场景图像库上取得了很好的识别效果.

Scene recognition combining structural and textural features