基于RGB-D物体识别的深度学习算法研究

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基于RGB-D物体识别的深度学习算法研究

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基于RGB-D物体识别的深度学习算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-9页
引言	第9-10页
1 绪论	第10-16页
· 基于深度学习的RGB-D图像识别概述	第10-11页
· 基于深度学习的RGB-D图像识别研究现状	第11-12页
· 基于深度学习的RGB-D图像识别方法目前存在的问题	第12-13页
· 本文的主要研究内容	第13-15页
· 本文的组织	第15-16页
2 基于深度学习的RGB-D图像识别关键技术	第16-27页
· 深度学习概述	第16-21页
· 浅层学习和深度学习	第16-17页
· 深度学习的常用模型	第17-21页
· RGB-D图像的特点	第21-22页
· RGB-D图像的预处理	第22-23页
· 基于深度学习的RGB-D图像特征提取算法研究	第23-26页
· 本章小结	第26-27页
3 KSAE-SPMP深度学习算法	第27-33页
· 特征提取算法概述	第27-28页
· KSAE-SPMP算法	第28-31页
· KSAE算法提取浅层特征	第28-30页
· 空间金字塔最大池化算法提取高维特征	第30-31页
· Softmax分类器完成分类	第31页
· 实验结果及分析	第31-32页
· 实验过程	第31-32页
· 实验结果对比	第32页
· 本章小结	第32-33页
4 RGB特征与深度特征原始图像层融合算法	第33-46页
· 多模态特征融合概述	第33-34页
· 多模态稀疏自编码算法	第34-37页
· RGB信息与深度信息原始图像层融合算法	第37-40页
· 单独的基于RGB信息和深度信息的物体识别	第38-39页
· RGB特征与深度特征原始图像层融合	第39-40页
· 实验验证	第40-45页
· RGB-D数据库	第40-42页
· 2D3D数据库	第42-45页
· 本章小结	第45-46页
5 RGB特征与深度特征的决策层融合算法	第46-54页
· 决策层特征融合概述	第46-47页
· 基于线性组合的决策层特征融合算法	第47-50页
· 特征提取	第47-49页
· 线性组合系数选取	第49-50页
· 多分类器融合	第50页
· 实验验证	第50-53页
· RGB-D数据库	第51-52页
· 2D3D数据库	第52-53页
· 本章小结	第53-54页
6 结论与展望	第54-56页
· 工作总结	第54页
· 未来的展望	第54-56页
参考文献	第56-60页
在学研究成果	第60-61页
致谢	第61页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。

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