文献类型：期刊文章

作　　者：胡良梅[1] 杨慧[1] 张旭东[1] 董文菁[1] 陈仲海[1]

机构地区：[1]合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室,合肥230009

出　　处：《电子测量与仪器学报》

基　　金：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

年　　份：2015

卷　　号：29

期　　号：10

起止页码：1431-1439

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2015_2016、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

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。

关 键 词：3D目标识别  多核学习 特征融合  自适应加权 Kinect相机  

分 类 号：TP391.9]