【摘 要】
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针对目标类内差异、类间相似的识别问题,结合RGB图像和Depth图像各自的优势,提出一种基于多核学习的融合RGB特征和Depth特征的3D目标识别方法。该方法提取目标物体的RGB特征
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61273237);安徽省自然科学基金资助课题(11040606M149)资助项目
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针对目标类内差异、类间相似的识别问题,结合RGB图像和Depth图像各自的优势,提出一种基于多核学习的融合RGB特征和Depth特征的3D目标识别方法。该方法提取目标物体的RGB特征和Depth特征;并根据两种特征的类内、类间相似性均值和方差,为特征自适应的分配不同的权重;最后利用多核学习(MKL)的方法对特征进行加权融合,并结合SVM分类器,实现3D目标识别。最后通过在Kinect相机得到的RGB-D数据集上进行实验,验证了该文方法能够有效地实现对RGB特征和Depth特征的融合,很好的解决类内差异、类间相似的3D目标识别问题,提高了3D目标识别的识别率。
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