场景图像分类的算法研究主要关注如何通过计算机视觉技术对图像中的场景内容进行自动识别和分类。该领域的研究涉及多种算法，包括传统的特征提取方法（如SIFT、HOG）与机器学习模型（如SVM、随机森林）的结合，以及近年来广泛应用的深度学习方法（如CNN、ResNet、VisionTransformer）。研究重点包括提升分类精度、优化模型效率、解决小样本学习问题以及增强模型对复杂场景的泛化能力。此外，多模态融合、自监督学习和迁移学习等新兴技术也为场景图像分类提供了新的研究方向。