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基于Kinect的无监督图像识别: 2013年; 现有的物体识别方法大都是有监督学习,而且主要处理的是2D图像数据,由于这类数据给出的背景信息和物体信息少于2.5D场景中的信息,传统有监督的学习方法对于非特定物体的识别效果还是不尽如人意,更别说基于无监督学习的识别系统了。随着Kinect设别的出现,获取场景的2.5D信息变得很容易。设计了一个全新的基于无监督物体识别系统。首先用平面拟合和空间聚合把物体从场景中分离以后。然后用几何基元拟合分割技术把物体分割为不同部件,在此基础上构建物体的图模型,最后把图模型嵌入为向量空间上的点集合,使用扩展陆地移动距离算法计算物体间的相似度。从实验结果来看效果不错。; 王丁杰周昌乐; 关键词：KINECT

基于无监督的增量式三维物体识别与物体语义网络的构建: 物体识别一直是计算机图像处理和机器人学的热点之一。它在很多领域有着广泛的应用。然而，无论是基于二维图像的物体识别还是基于三维模型的物体识别，所采用的方法大都依赖有监督学习，只能针对特定类型的物体进行识别。一般物体识别是人...; 王丁杰; 关键词：增量式

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王丁杰