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随着新一代深度传感器的出现，使用三维（3一D）数据成为物体识别研究的热点，而且提出了很多点云特征描述子。针对传统的采用点云形状特征描述子在目标描述方面的不足，提出了一种基于三维彩色点云的物体识别算法。首先提取点云数据的视点特征直方图（VFH）和颜色直方图（CH），然后对提取的形状特征和颜色特征分别通过支持向量机（SVM）进行预分类，最后将上述2个识别结果进行决策级融合。提出的算法在WashingtonRGB—D数据集进行训练和测试。结果表明，该方法与传统的采用点云形状特征描述子相比，其物体的正确识别率有了