一种基于RGB-D物体识别分类器构造方法

摘要

本发明提出一种新的基于RGB‑D物体识别分类器构造方法，主要解决现有的RGB‑D数据库规模小的问题以及训练的RGB‑D分类器对于数据库中存在的稀有物体识别准确率不高的问题，包括：采集物体的RGB模态图片以及同一位姿下的depth模态图片，依次提取出RGB模态图片的特征以及相应的depth模态图片的特征，然后依次人工对采集的RGB模态图片以及depth模态图片进行分析，并加之标签。通过将RGB模态特征以及depth模态特征结合起来一同构建物体分类器。本发明可以应用在物体识别应用上，通过对当前物体进行RGB和depth模态数据采样，可以有效的对当前物体进行类别识别。