融合RGB特征和Depth特征的3D目标识别方法

• 作者: 张旭东 杨慧 胡良梅 董文菁 陈仲海
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 3D目标识别 多核学习 特征融合 自适应加权 Kinect相机
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1431-1439
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 6147字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.2015.10.003

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡良梅	合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室	44	683	13.0	25.0
2	张旭东	合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室	61	574	15.0	21.0
3	杨慧	合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室	7	83	5.0	7.0
4	董文菁	合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室	4	36	3.0	4.0
5	陈仲海	合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室	4	36	3.0	4.0