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基于“视觉词袋模型”的场景分类方法研究的任务书
任务书
一、研究背景和意义
随着计算机视觉领域的不断发展，利用计算机对图像和视频进行处理和分析已经成为了热门的研究方向之一。场景分类是图像和视频处理中的重要问题之一，它指的是对图像或视频进行分类标注，例如将一张图像分类为“海滩”、“山脉”或“城市”等，或将视频分类为“运动”、“电影”或“新闻”等。
传统的场景分类方法主要基于局部特征的提取，例如SIFT和SURF算法，然后类别识别采用SVM等机器学习算法对特征进行分类。然而，这种方法在处理大规模场景分类任务时面临着许多问题，如计算效率、特征的选择和可扩展性等。
为解决这些问题，近年来提出了基于“视觉词袋模型”的场景分类方法。该方法将图像或视频表示为一个词袋，并将每个词视为图像中出现的局部特征的集合，然后采用k-means算法实现以视觉词汇表为基础的统计模型，进而实现图像或视频的场景分类。
本研究旨在探讨基于“视觉词袋模型”的场景分类方法，有望帮助提高计算机视觉系统的准确性和可扩展性。
二、研究内容和任务
1.综述“视觉词袋模型”的基本原理和实现方法。包括对视觉词汇表的构建、词汇表的训练、向量量化、协方差线性判别分析（CovarianceLinearDiscriminativeAnalysis，简称CLDA）等方面的详细介绍。
2.实现基于“视觉词袋模型”的场景分类算法。在数据集上对算法进行训练和测试，获取模型的分类准确率、精确率、召回率等指标。
3.分析实验结果。通过对实验结果进行分析，探究算法的优劣之处，及其适用范围和改进方向。同时，对基于视觉词袋模型的场景分类方法在实际应用中存在的问题和解决方案进行探讨。
三、研究设计和方法
1.数据准备：收集和准备足够的图像或视频数据，以充分反映不同的场景和分类问题。同时，为了防止过拟合，需要对数据进行随机化，划分为训练集、验证集和测试集等。
2.特征提取：使用SIFT、SURF或其他局部特征提取算法来提取图像或视频的特征。将特征存储为矢量，并建立高维特征空间。
3.词袋模型构建：将高维特征空间转化为一个词典集合，每个特征对应于集合中的某个词。
4.词汇表的训练：使用k-means或其他聚类算法对特征向量进行聚类，进而生成视觉词汇表。
5.向量量化：将每张图像或视频转换为相应的词袋，通过将每个图像或视频上的特征向量投影到视觉词汇表中最近的词上来实现。
6.场景分类：采用CLDA或其他分类方法进行场景分类，根据训练集的标注信息来完成分类任务，并计算分类指标。
四、任务时间表
1.第1-2周：调研和阅读相关文献，了解基础理论和实际应用情况。
2.第3-4周：数据收集和整理，准备数据集。
3.第5周：提取局部特征。
4.第6周：构建视觉词汇表。
5.第7周：训练和测试场景分类算法。
6.第8-9周：实验结果分析和讨论，确定改进方向。
7.第10周：撰写研究报告和论文。
五、参考文献
1.AbbasCheddad,JoanCondell,KevinCurran,andPaulMcKevitt.Anewbenchmarkforvision-basedplacerecognitionusingsequenceminingtechniques.PatternRecognitionLetters,2012,33(8):1001-1007.
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