场景预测是指根据图像中的内容信息对物体可能出现的场景进行预测的过程,由于其体现出的现实意义和广阔的应用前景,使其具有非常重要的研究价值。本文从物体的相似性出发,依据物体与场景的关联度,预测未知物体可能出现的场景,主要工作如下：提出了基于物体间的相似性对未知物体所处场景进行预测的方法。使用Object Bank方法对图像中的物体进行检测,计算未知物体与已知物体的相似度,通过统计已知物体出现在对应场景中的概率,利用贝叶斯定理和概率传递原理,预测未知物体可能出现的场景。仿真结果表明,该方法具有较高的识别率。给出了一种改进的信息熵值对物体探子进行评价的方法。为了更高效地使用Object Bank中的物体探子对图像进行物体检测,提出了基于信息熵值的探子评价方法,使用该方法选择出的物体探子,在建立物体之间的相似度上,具有更强的表现能力。仿真结果表明,利用改进的信息熵值选择出的物体探子比一般的选择方法更加有效。提出了一种基于高斯混合模型的预测物体在场景中出现位置的方法。根据物体图像对Object Bank中各个探子的响应值,通过高斯混合模型对物体可能出现的位置进行似然性分析,再结合已知物体在场景中出现的先验概率,计算得到未知物体在场景中出现位置的后验概率。仿真结果表明,该算法可以有效预测物体出现在场景中的位置。