[发明专利]基于RGB特征与深度特征的原始图像层融合方法及系统在审
| 申请号： | 201611038709.6 | 申请日： | 2016-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN106778810A | 公开（公告）日： | 2017-05-31 |
| 发明（设计）人： | 袁家政;刘宏哲;郭燕飞 | 申请（专利权）人： | 北京联合大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京驰纳智财知识产权代理事务所(普通合伙)11367 | 代理人： | 谢亮 |
| 地址： | 100101 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于RGB特征与深度特征的原始图像层融合方法及系统，其中所述方法包括如下步骤第一步，分别采集同一物体同一时刻同一场景的RGB图像与深度图像；第二步，获取单独的基于RGB图像的物体识别准确率与基于深度图像的物体识别准确率；第三步通过决策树算法为MMSAE算法初始化参数；第四步MMSAE算法获取融合图像的识别准确率；第五步判断所述融合图像的识别准确率是否高于系统设定阈值，若所述识别准确率不高于设定阈值，则返回第三步，若所述识别准确率高于设定阈值，则输出识别后的物体图像。本发明根据不同种类的特征对不同类别的物体的识别贡献差异性，完成了特征的有效融合，提高了物体识别的准确率，提高了运算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 rgb 特征 深度 原始 图像 融合 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于RGB特征与深度特征的原始图像层融合方法，包括如下步骤：第一步，分别采集同一物体同一时刻同一场景的RGB图像与深度图像；第二步，获取单独的基于RGB图像的物体识别准确率与基于深度图像的物体识别准确率；第三步：通过决策树算法为MMSAE算法初始化参数；第四步：MMSAE算法有差异性地提取RGB图像和深度图像的有效特征并将所述有效特征融合，获取融合图像的识别准确率；第五步：判断所述融合图像的识别准确率是否高于系统设定阈值，若所述识别准确率不高于设定阈值，则返回第三步，若所述识别准确率高于设定阈值，则输出识别后的物体图像。
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