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J-GLOBAL ID：201602289936211000   整理番号：16A0321390

RGBと奥行き特徴の融合に基づく3D物体認識法【Powered by NICT】

3D object recognition method based on the fusion of RGB and depth feature

著者 (5件)： Hu Liangmei (Lab. of Image Information Processing, School of Computer and Information,Hefei Univ. of Technol., Hefei) ,  Yang Hui (Lab. of Image Information Processing, School of Computer and Information,Hefei Univ. of Technol., Hefei) ,  Zhang Xudong (Lab. of Image Information Processing, School of Computer and Information,Hefei Univ. of Technol., Hefei) ,  Dong Wenjing (Lab. of Image Information Processing, School of Computer and Information,Hefei Univ. of Technol., Hefei) ,  Chen Zhonghai (Lab. of Image Information Processing, School of Computer and Information,Hefei Univ. of Technol., Hefei)
資料名： Dianzi Celiang Yu Yiqi Xuebao  (Dianzi Celiang Yu Yiqi Xuebao)
巻： 29  号： 10  ページ： 1431-1439  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2677A  ISSN： 1000-7105  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： クラス内およびクラス間類似性問題の違いを解く,RGB画像と深さ画像のそれぞれの利点を組み合わせるために,3D物体から抽出したRGBと深度特徴により提案された多重カーネル学習(MKL)を用いてRGBと奥行き特徴の融合に基づく新しい3次元物体認識法である。次に,クラス内及びクラス間の類似性の平均と分散に基づいて,異なる重量は,2の特性の認識結果の寄与度に応じて適応的に帰属した。最後に,MKLを用いた重み付き特徴融合を達成し,サポートベクトルマシン(SVM)分類器を用いた3次元物体の認識を実現する。最後に,実験は,Kinectカメラによって収集されたRGB-Dデータセットで行った。その結果,提案した手法は,RGBと深さの特徴を結合し,3D物体の認識に及ぼすクラス内およびクラス間類似性問題の差を解決し,3D物体認識率を改善できることを検証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 多重化 ,  *物体認識 ,  カメラ ,  類似性 ,  画像 ,  サポートベクトルマシン ,  *三次元
準シソーラス用語： データセット ,  特徴融合 ,  Kernel法 ,  *奥行 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： RGB ,  奥行き ,  融合 ,  3D物体