【摘 要】
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传统的机器视觉采用二维RGB图像,难以满足三维视觉检测的要求,深度图像能直接反映物体表面的三维特征,正逐渐受到重视。该文提出的方案将RGB和深度信息相结合,分割出物体所在
【机 构】
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沈阳农业大学信息与电气工程学院,中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(611105013)资助
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传统的机器视觉采用二维RGB图像,难以满足三维视觉检测的要求,深度图像能直接反映物体表面的三维特征,正逐渐受到重视。该文提出的方案将RGB和深度信息相结合,分割出物体所在区域,并利用梯度方向直方图（HOG,histograms of oriented gradients）分别提取RGB图像和深度图像特征信息。在分类算法上,该文采用k最邻近节点算法（k-NN）对特征进行筛选,识别出目标物体。试验结果表明,综合利用深度信息和RGB信息,识别准确率很高,此方案能够对物体和手势进行很好识别。
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