本文關鍵詞：RGB-D圖像分類方法研究綜述

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【摘要】：采用新型3D傳感器能夠便捷地同時獲取多場景、多視覺和多目標彩色和深度信息的RGB-D圖像,利用其在物體重疊和遮擋下深度信息對顏色和亮度的不變特點,有效提高RGB-D圖像分類的精度。對微軟Kinect設備的發(fā)展及原理做詳細介紹;介紹了現(xiàn)有的RGB-D數(shù)據(jù)集;對現(xiàn)有RGB-D圖像特征提取與分類方法進行了歸納、分析和比較;闡述RGB-D圖像分類的發(fā)展趨勢。
【作者單位】： 華南農業(yè)大學數(shù)學與信息學院;華南農業(yè)大學電子工程學院;
【關鍵詞】： 圖像處理 目標識別 場景分類 特征提取 Kinect RGB-D圖像
【基金】：廣東省科技計劃(2015A020209148;2015A020224038;2015A020209124;2016A050502050)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言RGB圖像分類是計算機視覺中重要的基礎問題,已廣泛應用于國防和民用的許多領域。但在實際應用中,RGB圖像在目標重疊、遮擋、光照變化大、陰影和場景復雜等情況下,存在目標識別率低、場景分類效果不佳及穩(wěn)健性差等問題。為克服這些困難,近幾年利用RGB-D圖像進行目標識別和

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