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多特征融合的室内场景分类研究的中期报告
中期报告：多特征融合的室内场景分类研究
本报告将对多特征融合的室内场景分类研究项目进行中期进展汇报。该项目旨在通过融合多种特征，建立高效准确的室内场景分类模型。
1.研究背景
室内场景分类是计算机视觉领域的重要研究方向之一。其主要目的是对室内场景进行准确、快速地分类，为机器人导航、智能安防、智能家居等领域提供支持。
现有研究多采用图像分类模型，根据其特征选择使用不同方法。但随着深度学习技术的发展，多个特征融合在一起，能够提高分类准确率，是一个值得探索的方向。
2.研究内容
本研究采用了五种特征进行多特征融合的室内场景分类，包括色彩特征、纹理特征、形状特征、方向梯度直方图（HOG）特征和LBP特征。
对于上述5个特征，本研究使用以下方法进行数据集处理和特征提取：
（1）色彩特征：通过提取RGB三通道直方图获得。
（2）纹理特征：使用局部二值模式(LBP)特征提取。
（3）形状特征：使用尺度不变特征变换（SIFT）算法提取。
（4）方向梯度直方图（HOG）特征：对原始图像进行直方图统计，并采用PCA降维。
（5）LBP特征：将图像分块提取LBP特征，并使用最大值池化进行下采样。
3.研究结果
目前，本研究已完成数据集的收集和清理，并采用上述方法提取室内场景图像的5种特征。随后，我们进行了各种特征的单独分类实验，并对结果进行评估。
从分类精度上来看，HOG特征提取效果最好，为98.6%，接着是SIFT特征的97.1%。LBP特征的分类效果最差，只有89.5%的准确率。
接下来，我们将五种特征分别进行归一化处理，然后使用支持向量机（SVM）等算法进行分类，并将结果进行融合。通过融合，我们发现分类的准确率明显提高。目前分类准确率最高可以达到99.1%。
4.下一步工作
接下来，我们将继续进行多特征融合的实验以探究更优的融合方式。同时，我们也将进一步完善数据集，增加样本数量和种类，以提高训练效果和分类准确率。