Abstract Nyligen introducerade RGB-D kameror kan ge hög kvalitet synkroniserade videor av både färg och djup. Med sin avancerade avkänningsförmåga utgör denna teknik en möjlighet att dramatiskt öka kapaciteten hos objektigenkänning. Det ökar också problemet med att utveckla expressiva funktioner för färg och djup kanaler av dessa sensorer. I detta dokument introducerar vi hierarkisk matchningsjakt (HMP) för RGB-D-data. HMP använder sparse kodning för att lära hierarkiska funktioner representationer från rå RGB-D-data på ett oövervakat sätt. Omfattande experiment på olika dataset visar att de funktioner som vi lärt oss med vårt tillvägagångssätt möjliggör överlägsna objektigenkänningsresultat med linjära vektormaskiner.
al REF har presenterat en ram för oövervakad objektigenkänning med hjälp av hierarkiska funktionsrepresentationer från RGB-D-data.
Unsupervised Feature Learning for RGB-D Based Object Recognition
{'venue': 'In ISER', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}