一种基于D-S证据理论的融合RGB特征和Depth特征的3D目标识别方法OACSTPCD
A 3D OBJECT RECOGNITION METHOD BASED ON D-S EVIDENCE THEORY AND FUSING RGB AND DEPTH CHARACTERS
针对利用单一特征进行3D目标识别导致识别率低的问题,结合RGB图像和Depth图像的优势,提出一种结合支持向量机(SVM)和D-S证据理论的融合RGB特征和Depth特征的3D目标识别方法.该方法提取目标物体的RGB特征以及Depth特征,分别以这两类单特征的SVM的概率输出作为独立的证据,构造出基于每个证据的基本概率分配函数(BPA),利用D-S证据融合规则进行证据融合,并根据决策准则得到最终的3D目标识别结果.在Kinect相机得到的RGB-…查看全部>>
杨慧;胡良梅;张旭东;陈仲海;董文菁
合肥工业大学计算机与信息学院 安徽合肥230009合肥工业大学计算机与信息学院 安徽合肥230009合肥工业大学计算机与信息学院 安徽合肥230009合肥工业大学计算机与信息学院 安徽合肥230009合肥工业大学计算机与信息学院 安徽合肥230009
信息技术与安全科学
3D目标识别支持向量机(SVM)D-S证据理论Kinect相机
3D object recognitionSupport vector machines (SVM)D-S evidence theoryKinect camera
《计算机应用与软件》 2016 (7)
辅助驾驶车载视频信息的结构场模型与理论研究
162-166,5
国家自然科学基金项目(61273237)安徽省自然科学基金项目(11040606M149).
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