基于压缩感知理论的 RGB-D 图像分类方法

• 作者: 何金辉 李鸿生 涂淑琴 薛月菊 黄晓琳
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: RGB-D 图像分类 压缩感知 特征提取 稀疏分解
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 195-198
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3432字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.03.051

摘要

三维图像分类能有效克服二维彩色图像分类易受光照变化、阴影、物体遮挡以及环境变化等因素的干扰。利用压缩感知的方法研究 Kinect 相机获取的带深度信息的 RGB-D 图像分类问题。该方法首先利用下采样和 PCA 的方法分别对 RGB 图像和深度图像进行特征提取；再将所提取的特征信息融合；然后利用压缩感知方法对融合后的特征信息进行稀疏分解并分类。最后，利用该方法对6类蔬菜、7类水果及文件夹和相机等共15类 RGB-D 图像进行分类实验，比较了压缩感知方法和 SVM分类器的 RGB-D 图像分类精度，并对比分析了深度信息对图像分类精度的影响。实验表明，压缩感知方法对 RGB-D 图像分类精度高于 SVM的精度，且加入深度信息的 RGB-D 图像分类精度高于 RGB 图像的精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛月菊	华南农业大学信息学院	38	416	12.0	19.0
2	涂淑琴	华南农业大学信息学院	16	84	4.0	9.0
3	黄晓琳	华南农业大学工程学院	4	18	2.0	4.0
4	李鸿生	华南农业大学工程学院	4	29	3.0	4.0
5	何金辉	华南农业大学信息学院	3	19	2.0	3.0