| 题名 | 基于无监督的增量式三维物体识别与物体语义网络的构建; Unsupervised and Incremental Based 3D General Object Recognition and Object Semantic Network |
| 作者 | 王丁杰 |
| 答辩日期 | 2013 ; 2013 |
| 导师 | 周昌乐 |
| 关键词 | 无监督 增量式 一般物体识别 扩展陆地移动距离 物体类型语义网络 unsupervised learning incremental general object recognition extended EMD object types semantic network |
| 英文摘要 | 摘要 物体识别一直是计算机图像处理和机器人学的热点之一。它在很多领域有着广泛的应用。然而，无论是基于二维图像的物体识别还是基于三维模型的物体识别，所采用的方法大都依赖有监督学习，只能针对特定类型的物体进行识别。一般物体识别是人认识世界的基本手段，也是强人工智能研究不可或缺的一个信息处理能力，它为强人工智能的后续研究提供了信息基础。 本论文以结构化的室内环境为背景，提出了一种基于无监督和增量式学习的三维场景中一般物体的识别与语义网络构建的框架。系统假设场景中的物体由支撑体和被支撑体组成，通过抽取支撑体再用空间聚类提取物体。然后用基于几何基元的拟合方法分割物体，构建物体的图模型。再用图嵌入技术...; Abstracts Object recognition is one of the hot-spot of computer image processing and robotics. It has been applied in many fields. However, most object recognition systems dealing with two or three dimension data rely on supervised learning, which can only detect particular objects. General object recognition is a basic way that how people know the world, and it’s also an indispensable informatio...; 学位：工学硕士; 院系专业：信息科学与技术学院_计算机技术; 学号：31520101153192 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=41629 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/79440]  |
| 专题 | 信息技术－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王丁杰. 基于无监督的增量式三维物体识别与物体语义网络的构建, Unsupervised and Incremental Based 3D General Object Recognition and Object Semantic Network[D]. 2013, 2013. |
| 个性服务 |
| 查看访问统计 |
| 相关权益政策 |
| 暂无数据 |
| 收藏/分享 |
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。
修改评论