基于RGB特征与深度特征融合的物体识别算法

RGB图像和深度图像的同时使用能有效提高物体识别的准确率。然而,已有研究仅将RGB图像和深度图像的特征进行简单的线性连接,没有根据RGB特征和深度特征的差异性进行特征提取和融合,充分发挥RGB-D图像的优势。为此,提出一种多模态稀疏自编码算法,在进行差异性特征提取的同时完成RGB特征和深度特征的有效融合。结合多模态稀疏自编码算法和空间金字塔最大池化算法,给出一个全新的深度学习模型。该模型能够提取有辨别力的特征并完成基于RGB-D图像的物体识别工作。在2个标准的RGB-D数据库上的实验结果表明,与基于RGB-D的物体识别算法相比,该算法能够有效融合RGB特征和深度特征,取得更高的识别准确率。