【摘 要】
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针对家庭服务机器人对分割精度的要求，研究了基于Kinect的场景分割问题。设计了一种融合Kinect获取的深度信息与颜色信息的场景分割方案。将Kinect获取的深度图像与颜色图像分
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11172047);北京市属高等学校人才强教深化计划资助项目(PHR201106131)
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针对家庭服务机器人对分割精度的要求，研究了基于Kinect的场景分割问题。设计了一种融合Kinect获取的深度信息与颜色信息的场景分割方案。将Kinect获取的深度图像与颜色图像分别用一维向量和三维向量表示，并进行归一化，通过一个平衡系数将二者融合到一起形成场景的四维向量描述；再将基于Nystr6m方法的NormalizedCuts谱聚类算法应用于四维向量，从而实现场景分割。实验结果表明，该算法的分割结果优于单独基于颜色或深度信息的场景分割算法，能达到家庭服务机器人对场景分割精度的要求。
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