RGB-D传感器能够同时获取图像的彩色信息和深度信息,深度信息的引入有效提高了图像分类的精度。文章提出了一种基于稀疏联结卷积神经网络的RGB-D图像目标识别方法。该方法以卷积递归神经网络(convolutional and recursive neural networ...RGB-D传感器能够同时获取图像的彩色信息和深度信息,深度信息的引入有效提高了图像分类的精度。文章提出了一种基于稀疏联结卷积神经网络的RGB-D图像目标识别方法。该方法以卷积递归神经网络(convolutional and recursive neural networks,CNN-RNN)深度学习网络为基础,利用一种尺度归一化方法对图像进行处理,并且对CNN滤波器层进行改进;在CNN滤波器层,通过加速稳健特征(speeded up robust features,SURF)算子得到归一化图像中特征点的位置;然后以特征点为中心选取图像块,对所有训练图像的图像块进行训练,从而获取CNN滤波器组层的卷积核;以归一化图像的SURF点为中心确定滤波器层在图像的感受野,所得感受野与卷积核形成局部联结网络,构成了CNN的滤波器组层。实验结果表明,该方法有效地提高了图像的识别精度,具有较强的鲁棒性。展开更多
文摘RGB-D传感器能够同时获取图像的彩色信息和深度信息,深度信息的引入有效提高了图像分类的精度。文章提出了一种基于稀疏联结卷积神经网络的RGB-D图像目标识别方法。该方法以卷积递归神经网络(convolutional and recursive neural networks,CNN-RNN)深度学习网络为基础,利用一种尺度归一化方法对图像进行处理,并且对CNN滤波器层进行改进;在CNN滤波器层,通过加速稳健特征(speeded up robust features,SURF)算子得到归一化图像中特征点的位置;然后以特征点为中心选取图像块,对所有训练图像的图像块进行训练,从而获取CNN滤波器组层的卷积核;以归一化图像的SURF点为中心确定滤波器层在图像的感受野,所得感受野与卷积核形成局部联结网络,构成了CNN的滤波器组层。实验结果表明,该方法有效地提高了图像的识别精度,具有较强的鲁棒性。
