Abstract-Consumer djupkameror, såsom Microsoft Kinect, kan ge ramar med täta djup värden i realtid. En grundläggande fråga när man använder djupkameror är hur man bäst extraherar funktioner från djupramar. Motiverade av lokala deskriptorer på bilder, särskilt kärndeskriptorer, utvecklar vi en uppsättning kärnfunktioner på djupbilder som modellstorlek, 3D-form och djupkanter i ett enda ramverk. Genom omfattande experiment om objektigenkänning visar vi att (1) våra lokala funktioner fångar olika aspekter av signaler från en djupram/vy som kompletterar varandra; (2) vår kärna har betydligt bättre än traditionella 3D-funktioner (t.ex. Spin bilder); och (3) vi avsevärt förbättra kapaciteten för djup och RGB-D (färg + djup) erkännande, uppnå 10 - 15% förbättring i noggrannhet över toppmodern.
Bo m.fl. REF utvecklade en uppsättning kärnan funktioner på punktmoln och djup bilder som innehöll storlek, form och kant funktioner.
Depth kernel descriptors for object recognition
{'venue': '2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}