论文研究-基于RGB-D融合特征的图像分类.pdf

时间:2022-09-30 03:50:44
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文件名称:论文研究-基于RGB-D融合特征的图像分类.pdf

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更新时间:2022-09-30 03:50:44

论文研究

当前经典的图像分类算法大多是基于RGB图像或灰度图像,并没有很好地利用物体或场景的深度信息,针对这个问题,提出了一种基于RGB-D融合特征的图像分类方法。首先,分别提取RGB图像dense SIFT局部特征与深度图Gist全局特征,然后将得到的两种图像特征进行特征融合;其次,使用改进K-means算法对融合特征建立视觉词典,克服了传统K-means算法过度依赖初始点选择的问题,并在图像表示阶段引入LLC稀疏编码对融合特征与其对应的视觉词典进行稀疏编码;最后,利用线性SVM进行图像分类。实验结果表明,所提出的算法能有效地提高图像分类的精度。


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