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文檔簡介
1、物體識別一直是計算機視覺及模式識別領(lǐng)域的核心課題之一。隨著深度傳感技術(shù)的迅猛發(fā)展，利用RGB-D圖像信息來解決物體識別問題已成為計算機視覺領(lǐng)域的研究熱點。本文以提取魯棒性的特征為目的，從特征提取及表達、特征學(xué)習(xí)兩個方面著手，展開了基于RGB-D圖像信息的物體識別的研究工作，主要的內(nèi)容如下:
(1)提出了一種基于核描述子的RGB-D圖像物體識別方法。首先，在對原有深度核描述子中的采樣點選取和緊湊基向量的計算進行改進的基礎(chǔ)上，提取
2、RGB-D圖像的形狀、尺寸、邊緣、顏色等多個互補性核描述子特征以及SIFT描述子特征;然后依次進行局部約束線性編碼、空間池化和特征融合等處理得到物體圖像最終的特征向量;最后，采用線性SVM進行物體分類。在RGB-D數(shù)據(jù)集上的實驗表明，與其它傳統(tǒng)方法相比，該方法在一定程度上能有效地提升了物體的識別精度。
(2)提出了一種基于多模態(tài)卷積遞歸網(wǎng)絡(luò)的RGB-D圖像物體識別方法。鑒于從深度圖中提取的三維曲面法線特征可以較好地反映物體3D
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