多尺度卷积递归神经网络的RGB—D物体识别 - 骆健 蒋旻 刘星 周龙 (计算机应用研究, 2017)
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（muhi-scale convo-lutional-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，每个通道与相应尺寸的滤波器卷积，提取的特征图经局部对比度标准化和下采样后，作为递归神经网络（recursive neural networks，RNN）层的输入以得到更加抽象的高层特征；融合后的多尺度特征由SVM分类器进行分类。基于RGB—D数据集的仿真实验结果表明，综合利用RGB—D图像的多尺度特征，提出的Ms—CRNN算法在物体识别率上达到88．2％，与先前方法相比有了较大的提高。