Trình bày phương pháp nhận diện bề mặt các vật thể sử dụng đám mây điểm thu thập từ camera RGB-D. Các bước thực hiện gồm có tiền xử lý bao gồm phân đoạn, giảm mẫu, lọc bớt nhiễu. Dữ liệu sau đó được tính toán trích xuất đặc trưng điểm và dùng mô hình SVM để nhận diện, phân loại bề mặt vật thể theo các bề mặt hình học trong không gian 3D như mặt cầu, mặt trụ, mặt phẳng và cạnh.Chương trình được viết trên ngôn ngữ C++ và thử nghiệm với dữ liệu đám mây điểm không nhiễu và có nhiễu. Kết quả chương trình có thể nhận dạng được các bề mặt đã biết. Luận văn cũng đã trình bày kết quả thử nghiệm, đánh giá về hiệu năng của chương trình khi thay đổi các thông số trong quá trình xử lý
Readership Map
Content Distribution
Trình bày phương pháp nhận diện bề mặt các vật thể sử dụng đám mây điểm thu thập từ camera RGB-D. Các bước thực hiện gồm có tiền xử lý bao gồm phân đoạn, giảm mẫu, lọc bớt nhiễu. Dữ liệu sau đó được tính toán trích xuất đặc trưng điểm và dùng mô hình SVM để nhận diện, phân loại bề mặt vật thể theo các bề mặt hình học trong không gian 3D như mặt cầu, mặt trụ, mặt phẳng và cạnh.Chương trình được viết trên ngôn ngữ C++ và thử nghiệm với dữ liệu đám mây điểm không nhiễu và có nhiễu. Kết quả chương trình có thể nhận dạng được các bề mặt đã biết. Luận văn cũng đã trình bày kết quả thử nghiệm, đánh giá về hiệu năng của chương trình khi thay đổi các thông số trong quá trình xử lý
