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多特征融合的场景分类方法研究的开题报告
一、研究背景
场景分类作为计算机视觉领域的一个研究热点，具有广泛的应用前景。目前，常用的场景分类方法主要是基于图像外观特征或深度学习技术。但是，在应用过程中，由于场景本身的复杂性、光照变化、噪声、遮挡等因素的影响，仅依赖一种特征提取方法难以解决场景分类的问题。因此，如何利用多个特征融合的方法提高场景分类的精度成为了一个研究方向。
二、研究内容
本研究将探讨多特征融合的场景分类方法。首先，将研究常见的特征提取方法，包括HOG、LBP、SIFT等；然后，通过实验分析这些特征在场景分类中的表现，找出各自的优势和缺陷；接着，将尝试将多种特征进行融合，提高分类精度。最后，将进行实验验证，并与其他场景分类方法进行比较，评价多特征融合方法的优劣。
三、研究意义
多特征融合的场景分类方法可以使得分类精度更高，具有应用价值。同时，本研究可以拓展场景分类方法的研究视角，为相关研究提供借鉴和参考。
四、研究计划
(1)理论研究：了解场景分类的背景知识，深入学习多种特征提取方法。
(2)数据集的选取：采用公开的MITIndoorScene数据集和SUN397数据集，进行实验验证。
(3)特征提取与融合：实现常见的特征提取方法，并进行多特征的融合。
(4)实验验证：对比原有的场景分类方法以及其他多特征融合的方法，进行实验评价。
(5)结果分析：分析实验结果，总结多特征融合方法的优缺点，并提出改进建议。
五、研究难点
本研究面临的主要难点是：如何合理地将多种特征融合，选择合适的特征加权策略。
六、预期成果
本研究的预期成果包括：
(1)实现多种特征提取方法，以及多特征的融合。
(2)通过实验验证，评价多特征融合方法的性能。
(3)分析多特征融合方法的优缺点，并提出改进建议。
七、参考文献
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