一种基于RGBD图像的似物性采样算法_方帅.pdfVIP

2015 年 12 月 图 学 学 报 December 2015 第 36 卷 第6 期 JOURNAL OF GRAPHICS Vol.36 No.6 一种基于 RGBD 图像的似物性采样算法 1,2 1 1 2 方 帅 ， 金 忍 ， 于 磊 ， 刘永进 (1. 合肥工业大学计算机与信息学院，安徽 合肥 230009 ； 2. 光电控制技术重点实验室，河南 洛阳 471009) 摘 要：近年来，图像的似物性采样研究成为一个热门的研究领域。似物性采样是提取一 幅图像中可能成为任意目标的窗口，用于减少目标识别的有哪些信誉好的足球投注网站窗口。但目前有关似物性采样的 研究都是基于RGB 图像的，本文基于RGBD 图像的似物性采样算法，结合了目前RGB 图像似 物性采样最好的方法，并利用D 图的深度似物性特征，提出了基于贝叶斯框架的RGBD 图像的 似物性采样方法。在NYU Depth 数据集上实验证明了这些似物性描述方法的结合要比单独使用 任一种描述结果更优。最后，与目前流行的基于RGB 图像的似物性采样方法进行了对比实验， 证明了深度图的加入可以更好的优化似物性采样的结果。 关 键 词：似物性采样；RGBD ；目标检测；目标识别 中图分类号：TP 391.4 文献标识码：A 文 章 编 号：2095-302X(2015)06-0931-06 Object Proposals from RGBD Images 1,2 1 1 2 Fang Shuai , Jin Ren , Yu Lei , Liu Yongjin (1. College of Computer and Information, Hefei University of Technology, Hefei Anhui 230009, China; 2. Science and Technology on Electro-Optical Control Laboratory, Luoyang Henan 471009, China) Abstract: In recent years, object proposals has become a major research area. Object proposals define and train a measure of objectness generic over classes. But the current research about objectness is based on RGB image. We give a measure of objectness via RGBD images. It combines current state-of-the-art RGB objectness, and design two objectness cues based on depth image, then use a Bayesian framework to combine them. At NYU Depth dataset we demonstrate that the combined objectness measure performs better than any c