深度卷积特征在场景识别中的全局与局部表示方法

"基于深度卷积特征的场景全局与局部表示方法" 在计算机视觉领域，场景识别是一项重要的任务，它涉及预测给定场景图像的语义标签，为后续的视觉任务如物体识别、目标检测等提供上下文信息。场景识别与物体识别的主要区别在于其复杂性和语义鸿沟问题。对于场景识别，算法需处理全局背景和局部信息，包括特定的局部场景模式和物体。而语义鸿沟指的是场景图像的标签往往高度概括，与图像实际包含的语义信息存在较大差距。 传统的场景识别方法主要关注特征提取，如GIST、CENTRIST、SIFT、HOG、LBP和SURF等，这些手工设计的低级特征在一定程度上取得了成果，但面对复杂场景时表现有限。因此，研究者转向特征变换，如BoVW、Spatial Pyramid Matching (SPM)、Improved SPM和Fisher Vector (FV)，这些方法旨在提升低级特征的表示能力，尽管有所进步，但仍然存在性能瓶颈。 深度卷积神经网络（CNN）的出现极大地推动了场景识别的进展。CNN能够自动学习图像的多层次特征，从低级的边缘和纹理到高级的概念。在场景识别中，CNN不仅能捕获局部特征，通过池化层和全连接层还能获取全局信息。然而，CNN的全连接层在处理全局特征和局部特征融合以及语义鸿沟问题时仍有局限。 为了解决这些问题，本文提出了一种基于深度卷积特征的场景全局与局部表示方法。这种方法可能包括对CNN结构的改进，比如使用残差学习、注意力机制或者多尺度特征融合，以便更好地捕捉全局和局部信息。同时，可能会采用更先进的池化策略，如全局池化或金字塔池化，来整合不同尺度的信息。此外，为了跨越语义鸿沟，可能会利用上下文信息、关系推理或对抗性训练来增强模型的语义理解能力。 在特征提取阶段，深度CNN会学习到丰富的特征表示；特征变换阶段则可能通过集成学习、嵌入空间优化等方式进一步提升特征的质量；最后，在分类器训练阶段，可能会采用更强大的分类模型，如集成的决策树或支持向量机，以适应复杂和抽象的场景标签。 本文的研究目标是通过深度学习技术，尤其是深度卷积网络，构建一个既能理解和表示全局场景特性，又能捕捉局部细节的模型，以克服传统方法的局限性，提高场景识别的准确性和鲁棒性。这样的方法有望在现实世界的复杂视觉任务中发挥更大的作用。