《多空间域场景识别与分析》针对多空间域场景识别与分析中的关键问题展开深入研究，通过挖掘不同空间域场景数据所蕴含的特性和规律，探索面向不同场景的、有效的图像内容抽象表达与智能分析识别模型构建方法，旨在丰富场景识别与分析机制，提高场景识别与分析方法的性能和智能化水平。该研究不仅有望为场景识别与分析任务探索新的研究思路，而且还将对其他相关图像、视频理解任务提供借鉴与支持，具有重要的理论研究意义和实际应用价值。

目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 场景识别与分析研究现状 3
1.2.1 天气场景识别 5
1.2.2 自然场景识别 6
1.2.3 天文场景物体检测 8
1.3 本书主要内容 9
参考文献 11
第2章 场景识别与分析的相关方法介绍 15
2.1 场景图像描述的相关方法 17
2.1.1 底层特征 17
2.1.2 中层语义特征 20
2.2 场景识别模型的相关方法 21
2.2.1 基于有监督学习的识别方法 21
2.2.2 基于半监督学习的识别方法 23
2.2.3 基于主动学习的识别方法 24
2.3 天文场景物体检测的相关方法 27
2.4 本章小结 29
参考文献 29
第3章 基于主动判别字典学习的场景识别 36
3.1 引言 36
3.2 基于ADDL的天气场景识别 37
3.2.1 多特征提取 37
3.2.2 投影字典对学习算法 39
3.2.3 ADDL模型 40
3.2.4 实验设置与数据库 44
3.2.5 实验结果与分析 46
3.3 基于M-ADDL的自然场景识别 51
3.3.1 多重样本评价准则 52
3.3.2 M-ADDL模型 54
3.3.3 实验设置与数据库 55
3.3.4 实验结果与分析 57
3.4 本章小结 61
参考文献 61
第4章 基于半监督多特征回归的自然场景识别 65
4.1 引言 65
4.2 SSMFR模型 66
4.2.1 模型构建 67
4.2.2 模型优化策略及识别准则 70
4.2.3 模型收敛性分析 75
4.3 实验设置与结果分析 77
4.3.1 实验设置与数据库 77
4.3.2 实验结果对比 79
4.3.3 参数敏感性测试 81
4.3.4 模型收敛性验证 84
4.4 本章小结 85
参考文献 86
第5章 基于全局与局部信息融合的天文场景物体检测 89
5.1 引言 89
5.2 基于全局与局部信息融合的物体检测方法 90
5.2.1 全局物体检测模型 92
5.2.2 局部物体检测模型 92
5.3 实验设置与结果分析 99
5.3.1 实验数据库 99
5.3.2 模拟数据库的检测结果与分析101
5.3.3 真实数据库的检测结果与分析 106
5.4 本章小结 112
参考文献 112
第6章 总结与展望 114