一种基于CLM的服务机器人室内功能区分类方法

来源：机器人杂志2018年第2期北京时间：

作者：吴培良, 李亚南, 杨芳, 孔令富, 侯增广

摘要：基于CLM（无码本模型）提出一种规避码本的室内功能区表示与建模方法．首先，在灰度级图像的基础上提取SURF（加速鲁棒特征）描述子；然后，运用空间金字塔方法将图像分成规则区域，在向量空间引入高斯流形，将每个区域用单高斯模型表示，并将其联合构成混合高斯模型以表示整幅图像；最后，将图像的高斯模型与改进的SVM（支持向量机）分类器联合使用，实现室内功能区的分类．在Scene 15数据集上的实验结果表明，本文方法相较于传统的构建码本方式在分类识别精度上提升约20%，同时对方向变化、光照不均匀等情况具有较好的鲁棒性，有效提升了服务机器人对室内功能区的认知能力．

关键词：服务机器人, SURF特征提取, CLM模型, 功能区分类