【摘 要】
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针对常规场景识别方法在室内环境中性能显著下降的问题,提出一种融合全局及显著性区域特征的移动机器人室内场景识别方法.利用改进的Bo W(bag-of-words)模型进行室内场景判别的同时,结合视觉注意方法提取出场景图像的最大及次大显著区域,送入改进的BDBN(bilinear deep belief network)模型来自动学习图像特征,进行类别判断.利用分段判别策略对于两个模型的结果进行融合,
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针对常规场景识别方法在室内环境中性能显著下降的问题,提出一种融合全局及显著性区域特征的移动机器人室内场景识别方法.利用改进的Bo W(bag-of-words)模型进行室内场景判别的同时,结合视觉注意方法提取出场景图像的最大及次大显著区域,送入改进的BDBN(bilinear deep belief network)模型来自动学习图像特征,进行类别判断.利用分段判别策略对于两个模型的结果进行融合,并输出最终场景判别结果.将本方法应用于实际机器人平台及包含67个类别的MIT室内场景数据库,实验结果表明
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