【摘 要】
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如何选择合适的特征表示一般物体类间差异和类内共性至关重要,因此,本文在2D SIFT（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）的基础上,提出了基于点云模型的3D SIFT特征描述子,
【机 构】
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东南大学自动化学院复杂工程测量与控制教育部重点实验室,底特律大学电子与计算机工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60804063,No.61175091);航空基金(No.20140169002);江苏省“青蓝工程”资助计划;江苏省“六大高峰人才”资助计划
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如何选择合适的特征表示一般物体类间差异和类内共性至关重要,因此,本文在2D SIFT（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）的基础上,提出了基于点云模型的3D SIFT特征描述子,进而提出一种基于2D和3D SIFT特征级融合的一般物体识别算法.分别提取物体2维图像和3维点云的2D和3D SIFT特征描述子,利用＂词袋＂（Bag of Words,Bo W）模型得到物体特征向量,根据特征级融合将两个特征向量进行融合实现物体描述,运用有监督分类器支持向量机（Suppo
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