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基于高层语义的场景分类的开题报告
标题：基于高层语义的场景分类
摘要：
场景分类是计算机视觉领域的重要问题之一，其主要目的是将一幅图像分类为特定的场景类型。传统的场景分类方法通常基于底层特征，如颜色、纹理和形状等。然而，这些底层特征不能很好地反映图像的高层语义信息，因此容易出现分类准确率不高的情况。本文提出基于高层语义的场景分类方法，旨在提高场景分类的准确率。
在本文中，我们使用深度学习方法从图像中学习高层语义信息。我们使用深度卷积神经网络（CNN）作为场景分类的基础框架，用于提取图像的特征表示。我们将使用预先训练好的CNN网络，如VGG-16和ResNet-50，作为我们的基准模型。使用这些预训练模型的原因是它们在大规模图像分类任务中表现出色，并具有较强的泛化能力。在这些模型的基础上，我们将添加全连接层和softmax激活函数来实现场景分类。
除了使用CNN提取特征之外，我们还引入了关键点检测和分割技术，以提高场景分类的准确率。关键点检测可以将物体的局部特征提取出来，例如建筑物的门、窗户等部分；而分割技术可以将图像分成多个区域，并提取每个区域的特征。
在实验部分，我们使用了场景分类数据集进行实验。我们首先使用预训练模型提取图像特征，然后使用支持向量机（SVM）分类器进行分类。然后，我们使用我们提出的基于高层语义的方法进行场景分类，并与传统方法进行比较。实验结果表明，我们提出的方法在场景分类上表现出了很好的性能。
最后，我们总结了本文的贡献和现有工作的不足之处，并指出了未来的研究方向。
关键词：场景分类，深度学习，卷积神经网络，关键点检测，分割技术。