26、城市场景分类与移动平台统计无偏背景建模技术解析

城市场景分类与移动平台统计无偏背景建模技术解析

在计算机视觉和遥感领域，城市场景分类以及移动平台下的背景建模是两个重要的研究方向。本文将深入探讨条件随机场（CRF）在城市场景分类中的应用，以及移动平台下统计无偏背景建模的方法。

1. 条件随机场在城市场景分类中的应用

1.1 分类性能对比

为了评估CRF模型在城市场景分类中的有效性，将其与支持向量机（SVM）和马尔可夫随机场（MRF）这两种先进的分类器进行了对比。以下是Bonnland和Kiel两个数据集的分类性能，包括完整性和正确性比率（%）：
| | Bonnland | | | Kiel | | |
| — | — | — | — | — | — | — |
| | SVM | MRF | CRF | SVM | MRF | CRF |
| 地面 - 正确性 | 97.4 | 94.5 | 95.5 | 78.2 | 86.6 | 91.1 |
| 地面 - 完整性 | 85.5 | 95.6 | 95.5 | 93.1 | 94.4 | 93.5 |
| 建筑物 - 正确性 | 28.9 | 94.3 | 88.1 | 52.5 | 93.1 | 8