【摘 要】
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传统的日用商品识别流程通常使用较为经典的图像识别和机器学习算法,如支持向量机(SVM)、随机森林或AdaBoost,然后利用目标图像的梯度、纹理或颜色的基本特征来对日用商品进
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11672044,11172047);北京信息科技大学教改项目(2016JGYB09);2018北京信息科技大学研究生科技创新项目
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传统的日用商品识别流程通常使用较为经典的图像识别和机器学习算法,如支持向量机(SVM)、随机森林或AdaBoost,然后利用目标图像的梯度、纹理或颜色的基本特征来对日用商品进行识别,可以在比较简单的背景中得到应用,但是在复杂的背景环境中很难有比较突出的表现,并且难以达到较高的准确率。目前在目标识别中表现比较优异的是卷积神经网络(CNN),并成为很多目标识别场景中的首选。考虑到服务机器人的硬件配置成本,将基于区域的卷积神经网络(R-CNN)的快速算法Faster R-CNN引入系统中,并以CPU计算的方式进
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