骆健

作品数：3被引量：14H指数：3
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供职机构：武汉科技大学更多>>
发文主题：RGB卷积递归神经网络描述子多模态更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
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所获基金：国家自然科学基金更多>>
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多尺度卷积递归神经网络的RGB-D物体识别被引量：6
《计算机应用研究》2017年第9期2834-2837,2870,共5页骆健 蒋旻 刘星 周龙 
国家自然科学基金面上项目(41571396);国家创新训练项目(201410488017)
为充分利用RGB-D图像提供的潜在特征信息,提出了多尺度卷积递归神经网络算法(multi-scale convolutional-recursive neural networks,Ms-CRNN)。该算法对RGB-D图像的RGB图、灰度图、深度图及3D曲面法线图进行不同尺度分块形成多个通道,...
关键词：多尺度 3D曲面法线 递归神经网络 RGB—D物体识别 
基于多模态深度学习的RGB-D物体识别被引量：6
《计算机工程与设计》2017年第6期1624-1629,共6页骆健 蒋旻 刘星 周龙 
国家自然科学基金面上基金项目(41571396);国家创新训练基金项目(201410488017);省级大学生创新创业训练计划基金项目(201410488038);校级大学生科技创新基金项目(14ZRA079;14ZRC093)
针对现有RGB-D物体识别方法存在图像特征学习不全面、类间相似的物体识别精度不高等问题,联合稀疏自编码(sparse auto-encoder,SAE)及递归神经网络(recursive neural networks,RNNs)提出多模态稀疏自编码递归神经网络(multi-modal spars...
关键词：多模态 稀疏自编码 递归神经网络 卷积及池化 3D曲面法线 
基于RGB-D图像核描述子的物体识别方法被引量：3
《计算机应用》2017年第1期255-261,共7页骆健 蒋旻 
国家自然科学基金面上项目(41571396);国家创新训练项目(201410488017)~~
针对传统的颜色-深度(RGB-D)图像物体识别的方法所存在的图像特征学习不全面、特征编码鲁棒性不够等问题,提出了基于核描述子局部约束线性编码(KD-LLC)的RGB-D图像物体识别方法。首先,在图像块间匹配核函数基础上,应用核主成分分析法提...
关键词：RGB-D图像 物体识别 局部约束线性编码 核描述子 空间池化 
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