RGB-D图像分类方法研究综述

发布时间：2017-09-09 08:50

  本文关键词：RGB-D图像分类方法研究综述

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【摘要】：采用新型3D传感器能够便捷地同时获取多场景、多视觉和多目标彩色和深度信息的RGB-D图像,利用其在物体重叠和遮挡下深度信息对颜色和亮度的不变特点,有效提高RGB-D图像分类的精度。对微软Kinect设备的发展及原理做详细介绍;介绍了现有的RGB-D数据集;对现有RGB-D图像特征提取与分类方法进行了归纳、分析和比较;阐述RGB-D图像分类的发展趋势。
【作者单位】： 华南农业大学数学与信息学院;华南农业大学电子工程学院;
【关键词】： 图像处理 目标识别 场景分类 特征提取 Kinect RGB-D图像
【基金】：广东省科技计划(2015A020209148;2015A020224038;2015A020209124;2016A050502050)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言RGB图像分类是计算机视觉中重要的基础问题,已广泛应用于国防和民用的许多领域。但在实际应用中,RGB图像在目标重叠、遮挡、光照变化大、阴影和场景复杂等情况下,存在目标识别率低、场景分类效果不佳及稳健性差等问题。为克服这些困难,近几年利用RGB-D图像进行目标识别和

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本文编号：819472