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. 查阅相关资料15篇以上（其中近五年英文文献不少于3篇）

2. 完成开题报告

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

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

2018年2月-2018年3月15日：查阅相关资料并完成开题报告。

2018年3月15日-2018年3月30日：完成场景图像自动分类方法的研究与算法实现。

2018年4月1日-2018年4月30日：完成场景图像自动分类设计方法的仿真。

4. 主要参考文献

[1]谢可. 场景图像分类的若干问题研究[d].东南大学,2016.

[2] 李群. 场景图像不变特征提取及分类方法的研究[d].北京邮电大学,2013.

[3]苑露. 用于场景图像分类的特征提取算法优化与实现[d].北京邮电大学,2015.