1. 毕业设计（论文）主要内容：
场景图像分类是依据一组给定的语义标签来对图像数据集自动分类，其是目标识别、图像检索、图像标注等研究的基础，近年来已成为模式识别和计算机视觉领域的研究热点。场景图像分类的主要任务是让计算机能够像人类一样认知和理解图像所包含语义信息，其难点在于如何有效地区分场景类内的差异性和场景类间的相似性。本文主要研究内容包括图像局部特征的检测方法，局部特征的描述方法，以及场景分类及识别方法。 在此基础上使用Matlab软件进行仿真，实现对场景图像的自动分类。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年的外文文献不少于3篇）的相关资料。
（2）完成开题报告（设计的目的及意义至少800汉字；基本内容和技术方案至少400汉字）。
（3）研究场景图像分类系统中的图像特征提取方法，图像局部特征描述方法，图像分类算法，高层语义和低层特征映射的建模方法等，并使用Matlab软件对场景图像进行分类仿真
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
（1）第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。
（2）第4－5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。
（3）6－9周：编程实现各算法，并进行仿真调试。
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4. 主要参考文献
[1] 王宇新，郭禾，何昌钦，用于图像场景分类的空间视觉词袋模型，计算机科学，2011
[2]谢昭，高隽,基于高斯统计模型的场景分类及约束机制新方法，电子学报,2009.
[3] 江悦，王润生，王程，采用上下文金字塔特征的场景分类，计算机辅助设计与图形学学报，2010
[4] Chaoqun Weng;Hongxing Wang;Junsong Yuan;Xudong Jiang. Discovering Class-Specific Spatial Layouts for Scene Recognition，IEEE Signal Processing Letters，2016
[5] Hongyuan Zhu;Jean-Baptiste Weibel;Shijian Lu. Discriminative Multi-modal Feature Fusion for RGBD Indoor SceneRecognition，CVPR2016
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