开放环境下未知材质的识别技术

• 作者: 刘华平 孙富春 王博文 靳少卫
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 开放环境 触觉感知 声音数据 距离度量 支持向量机 k-最近邻 材质识别 分类
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 吴文俊人工智能科学技术奖论坛
• 页码范围: 1020-1027
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201903026

摘要

针对开放环境下未知物体材质识别的问题,本文提出一种利用欧氏距离区分未知类别和已知类别的物体材质识别方法框架,在该框架下利用支持向量机对物体材质进行识别,分类效果显著.该方法利用距离度量中的欧氏距离与阈值进行比较,距离的均值小于阈值的物体判定为已知类别物体材质,并进行分类;距离大于阈值的物体判定为未知类别物体材质,并利用支持向量机算法进行重新学习识别.本文在慕尼黑工业大学的触觉数据集中的声音数据上进行实验,对比了5种距离度量方法,选择了欧氏距离;与开集稀疏表示分类方法对比,显示出本文提出的方法在声音数据集上具有一定的优势;通过实验选出了合理的阈值,并最终实现了开放环境下识别所有物体材质.实验验证了该框架可以很好地解决开放环境下触觉感知信息的物体材质识别问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙富春		116	2389	20.0	47.0
2	刘华平		57	650	12.0	24.0
3	靳少卫		1	0	0.0	0.0
4	王博文		1	0	0.0	0.0