與傳統(tǒng)的基于二維圖像的識別相比,三維的圖像識別由于其引入的深度信息,使得其具有更高的準(zhǔn)確率和魯棒性。這是因?yàn)槿S的RGB-D圖像不僅包含了二維圖像的顏色、紋理信息,其中的深度圖像還包含了目標(biāo)的表面幾何信息。隨著Kinect、Xtion等三維體感設(shè)備的興起,RGB-D圖像的獲取越來越便捷,RGB-D圖像的識別技術(shù)也越來越成為機(jī)器視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。另一方面,近年來機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識別領(lǐng)域取得了令人矚目的成績,特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在大規(guī)模數(shù)據(jù)集的圖像識別任務(wù)中取得了突破性的進(jìn)展�；跈C(jī)器學(xué)習(xí)算法的RGB-D圖像識別成為了機(jī)器視覺中的熱點(diǎn)問題。針對以往RGB-D圖像的特征提取算法存在計(jì)算復(fù)雜、特征提取不充分以及特征信息冗余等問題,本文提出了一種RGB-D圖像的彩色-深度局部Gist特征提取算法。首先將RGB圖分解為R、G、B三個(gè)通道的圖,分別提取三個(gè)通道圖的局部Gist特征,同時(shí)提取深度圖的局部Gist特征,通過按行融合的方式組成RGB-D圖像的彩色-深度局部Gist特征。對彩色-深度局部Gist特征使用主成分分析法降維后,用K-means++算法聚類構(gòu)建RGB-D圖像的視覺詞典,最后基于支持... 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

橋梁的點(diǎn)云圖

Kinect獲取的RGB-D圖

GB-D 圖像的獲取與表示GB-D 圖像是由彩色的 RGB 圖像與深度圖像組合而成，其中 RGB 圖像是一種，RGB 表示一種紅、綠、藍(lán)三通道的映射空間[30]。三個(gè)顏色通道的定的函數(shù)關(guān)系，疊加組合可以產(chǎn)生豐富的色彩顯示。RGB 圖像中包含豐理、邊緣、色彩等信息，目前基于 RGB 圖像的識別算法也取得了很高的，但是由于 RGB 圖像的獲取方式限制，導(dǎo)致其成像時(shí)受光照明暗、顏色很大，在不同環(huán)境下對同一物體獲取的 RGB 圖像差別可能很大，這就導(dǎo)GB 圖像的識別算法魯棒性不高，抗干擾能力弱。GB-D 圖像的另一組成對象是深度圖，深度圖像的存儲形式是二維圖像，點(diǎn)的值是圖像中每點(diǎn)到深度傳感器的實(shí)際距離的映射。深度圖不包含物息，而是包含著物體表面的幾何信息與物體在場景的位置信息，通過深很快地將幾何結(jié)構(gòu)較復(fù)雜的物體區(qū)分開來，深度圖像是一種與彩色圖像。如下圖 2-1 是某茶杯的 RGB-D 圖中彩色圖與深度圖。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3577545