基于双特征匹配层融合的步态识别方法

来源 :2018第12届全国计算机图形学大会Chinagraph 2018 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hqianhua
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本文旨在研究如何将面向二维图像的CNN应用于三维点云的分类中.针对点云模型的特点,提出了一种基于CNN的通用三维点云模型分类框架;并设计了三种三维点云数据的有序化方法、三种有序点云数据的二维图像化方法、适用于二维点云图像分类的卷积神经网络PCI2CNN.本文方法在ModelNet10和ModelNet40上分别取得了93.97%和89.75%的分类准确率,和当前最好的方法相当.实验结果充分表明,将
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图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,是图像处理的关键步骤.RGB-D 图像因其包含着深度数据而被普遍用于场景重建和场景表示中.本文提出了一种针对于室内场景 RGB-D 图像的分割方法.该方法以超像素作为处理单元,在基于密度的空间数据聚类算法?(DBSCAN)的基础上定义了新的距离度量来衡量超像素之间的相似性,距离度量函数不仅考虑到了颜色信息,还增加了几何信息.首先,经过?RGB-D 图像
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