基于RGB特征与深度特征融合的物体识别算法

发布时间：2017-06-14 20:11

  本文关键词：基于RGB特征与深度特征融合的物体识别算法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：RGB图像和深度图像的同时使用能有效提高物体识别的准确率。然而,已有研究仅将RGB图像和深度图像的特征进行简单的线性连接,没有根据RGB特征和深度特征的差异性进行特征提取和融合,充分发挥RGB-D图像的优势。为此,提出一种多模态稀疏自编码算法,在进行差异性特征提取的同时完成RGB特征和深度特征的有效融合。结合多模态稀疏自编码算法和空间金字塔最大池化算法,给出一个全新的深度学习模型。该模型能够提取有辨别力的特征并完成基于RGB-D图像的物体识别工作。在2个标准的RGB-D数据库上的实验结果表明,与基于RGB-D的物体识别算法相比,该算法能够有效融合RGB特征和深度特征,取得更高的识别准确率。
【作者单位】： 宁波大学信息学院;浙江纺织服装职业技术学院;
【关键词】： RGB特征与深度特征融合 稀疏自编码 多模态稀疏自编码 空间金字塔最大池化 深度学习 物体识别
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60902097) 宁波市自然科学基金资助项目(2013A610044) 浙江省重中之重学科开放基金资助项目“信息与通信工程”(xkx11422) 宁波国家高新区海外人才创业基金资助项目
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1概述图像识别作为人工智能的一个重要领域,得到了广大研究者的关注与研究。提高物体识别准确率 的关键点在于如何提取有代表性和有区别力的特征。在过去的研究工作中,研究者在基于RGB图像或者灰度图像的物体识别中取得了显著的研究成果。然而,由于RGB和灰度图像自身包含信息

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