基于HOG的物体分类方法

摘要：

　　研究了利用梯度方向直方图(HOG)特征实现物体分类的方法，并且将该特征结合深度图像分割和支持向Igt(SVM)分类器。实现了一个物体分类系统。该系统基于新型传感器Kinect，可以提供实时的彩色图和高精度的深度图。利用其深度图做图像分割并且还原物体的三维信息，提出了依据物体距离自适应放缩分割出的物体区域窗口尺寸的方法，解决了检测中的尺度问题。实验证明：该系统具有很高的准确度,并且在一定距离范围内具有较强的鲁棒性。

关键词： 物体分类 梯度方向直方图 图像分割 深度传感器 支持向量机

作者: 胡仕玲 顾爽 陈启军

作者单位: 同济大学机器人与智能系统实验室,上海 201804

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届中国智能机器人学术研讨会

会议地点: 深圳

会议语种:中文

页码: 124-126,130

在线出版日期: 2011-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）