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針對傳統(tǒng)的顏色一深度（RGB-D）圖像物體識別的方法所存在的圖像特征學(xué)習(xí)不全面、特征編碼魯棒性不夠等問題，提出了基于核描述子局部約束線性編碼（ KD-LLC）的RGB-D圖像物體識別方法。首先，在圖像塊間匹配核函數(shù)基礎(chǔ)上，應(yīng)用核主成分分析法提取RGB-D圖像的3D形狀、尺寸、邊緣、顏色等多個互補(bǔ)性核描述子；然后，分別對它們進(jìn)行LLC編碼及空間池化處理以形成相應(yīng)的圖像編碼向量；最后，把這些圖像編碼向量融合成具有魯棒性、區(qū)分性的圖像表示。基于RGB-D數(shù)據(jù)集的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，作為一種基于人工設(shè)計(jì)特征的RGB-D圖像物體識別方法，由于所提算法綜合利用深度圖像和RGB圖像的多方面特征，而且對傳統(tǒng)深度核描述子的采樣點(diǎn)選取和緊湊基向量的計(jì)算這兩方面進(jìn)行了改進(jìn)，使得物體類別識別率達(dá)到86. 8%，實(shí)體識別率達(dá)到92. 7%，比其他同類方法具有更高的識別準(zhǔn)確率。
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