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針對傳統的顏色一深度（RGB-D）圖像物體識別的方法所存在的圖像特征學習不全面、特征編碼魯棒性不夠等問題，提出了基于核描述子局部約束線性編碼（ KD-LLC）的RGB-D圖像物體識別方法。首先，在圖像塊間匹配核函數基礎上，應用核主成分分析法提取RGB-D圖像的3D形狀、尺寸、邊緣、顏色等多個互補性核描述子；然后，分別對它們進行LLC編碼及空間池化處理以形成相應的圖像編碼向量；最后，把這些圖像編碼向量融合成具有魯棒性、區分性的圖像表示。基于RGB-D數據集的仿真實驗結果表明，作為一種基于人工設計特征的RGB-D圖像物體識別方法，由于所提算法綜合利用深度圖像和RGB圖像的多方面特征，而且對傳統深度核描述子的采樣點選取和緊湊基向量的計算這兩方面進行了改進，使得物體類別識別率達到86. 8%，實體識別率達到92. 7%，比其他同類方法具有更高的識別準確率。
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