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针对自然场景图像,本文提出一种融合空间上下文的场景语义建模和分类方法。针对场景中的局部语义对象,建立了基于贝叶斯网络的语义上下文模型。通过对已标注训练样本集的学习训练,获得局部语义对象在各类场景下的上下文模型。对于待分类的图像,首先利用支持向量机实现分割区域的分类,根据学习得到的语义上下文模型,提取图像中各语义对象的空间上下文信息,形成图像的语义上下文描述,实现场景分类。针对不同场景下的局部语义对象,利用贝叶斯网络自动学习得到不同的空间关系集合用于上下文信息提取,使得场景描述和分类过程更智能和有效。