RGB-D Hand-Held Object Recognition Based on Heterogeneous Feature Fusion

摘要

对象识别在人机器的相互作用和多媒体检索有许多应用程序。由于大 intra 班可变性和年级之间的类似，然而，精确识别仅仅依靠红绿蓝数据仍然是大挑战。与便宜 RGB-D 设备的出现，最近，这挑战能被利用另外的深度信息更好探讨。目标识别的一个很特殊的还重要的盒子是手持的目标识别，因为用手操作目标在人人、人机器的相互作用普通、直觉。在这份报纸，我们学习这个问题并且介绍一个有效框架探讨它。这个框架首先由利用与深度信息相结合的骨骼信息检测并且分割手持的目标。在目标识别阶段，这个工作利用从不同形式提取的异构的特征并且熔化他们改进识别精确性。特别地，我们合并手工制作、深的有学问的特征并且学习几多步熔化变体。试验性的评估验证建议方法的有效性。