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基于三维彩色点云的物体识别算法
引用本文:吴婷璇,谢 刚,赵 婕. 基于三维彩色点云的物体识别算法[J]. 电视技术, 2016, 40(9): 122-126. DOI: 10.16280/j.videoe.2016.09.025
作者姓名:吴婷璇  谢 刚  赵 婕
作者单位:太原理工大学智能控制与智能信息处理实验室,山西太原,030024
基金项目:太原市科技项目人才专项基金项目(120247-28);山西省研究生教育创新项目(2015BY23);
摘    要:随着新一代深度传感器的出现,使用三维(3-D)数据成为物体识别研究的热点,而且提出了很多点云特征描述子.针对传统的采用点云形状特征描述子在目标描述方面的不足,提出了一种基于三维彩色点云的物体识别算法.首先提取点云数据的视点特征直方图(VFH)和颜色直方图(CH),然后对提取的形状特征和颜色特征分别通过支持向量机(SVM)进行预分类,最后将上述2个识别结果进行决策级融合.提出的算法在Washington RGB-D数据集进行训练和测试.结果表明,该方法与传统的采用点云形状特征描述子相比,其物体的正确识别率有了显著的提高.

关 键 词:三维彩色点云  VFH  颜色直方图  特征融合  SVM
收稿时间:2015-11-17
修稿时间:2015-12-28

An object recognition algorithm based on 3D color point-cloud
WU Ting-xuan,XIE Gang and ZHAO Jie. An object recognition algorithm based on 3D color point-cloud[J]. Ideo Engineering, 2016, 40(9): 122-126. DOI: 10.16280/j.videoe.2016.09.025
Authors:WU Ting-xuan  XIE Gang  ZHAO Jie
Affiliation:Laboratory on Intelligent Control and Intelligent Information Processing,Taiyuan University of Technology,Laboratory on Intelligent Control and Intelligent Information Processing,Taiyuan University of Technology,Laboratory on Intelligent Control and Intelligent Information Processing,Taiyuan University of Technology
Abstract:
Keywords:3D point cloud   VFH   color histogram   feature fusion   SVM
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