【摘 要】
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RGB图像和深度图像的同时使用能有效提高物体识别的准确率。然而,已有研究仅将RGB图像和深度图像的特征进行简单的线性连接,没有根据RGB特征和深度特征的差异性进行特征提取
【机 构】
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宁波大学信息学院,浙江纺织服装职业技术学院
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金资助项目（60902097）,宁波市自然科学基金资助项目（2013A610044）,浙江省重中之重学科开放基金资助项目“信息与通信工程”（xkx11422）,宁波国家高新区海外人才创业基金资助项目.
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RGB图像和深度图像的同时使用能有效提高物体识别的准确率。然而,已有研究仅将RGB图像和深度图像的特征进行简单的线性连接,没有根据RGB特征和深度特征的差异性进行特征提取和融合,充分发挥RGB-D图像的优势。为此,提出一种多模态稀疏自编码算法,在进行差异性特征提取的同时完成RGB特征和深度特征的有效融合。结合多模态稀疏自编码算法和空间金字塔最大池化算法,给出一个全新的深度学习模型。该模型能够提取有辨别力的特征并完成基于RGB-D图像的物体识别工作。在2个标准的RGB-D数据库上的实验结果表明,与基于RGB-D的物体识别算法相比,该算法能够有效融合RGB特征和深度特征,取得更高的识别准确率。
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