1. 毕业设计（论文）主要内容：

针对单独利用RGB信息和深度信息进行目标识别存在的局限性以及目标间存在类内差异、类间相似等不确定性问题，结合RGB图像和深度图像的特点，在特征层上，实现一种基于多核学习的雜合RGB特征和深度特征的３Ｄ目标识别方法。

通过在RGB-D数据集上进行多组实验，验证所研究方法在特征层上可以较好的实现RGB特征和深度特征的融合，有效的解决样本类内差异。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇)，了解本研究领域的基本理论、关键技术与研究现状。

（2）完成开题报告。

（3）基于kinect相机系统获取场景目标的rgb图像和深度图像，在特征层研究融合rgb图像和深度图像的3d目标识别方法。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

第1周—第4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需。确定方案，完成开题报告；

第5周—第8周：完成主要研究工作，撰写论文初稿；

第9周—第12周：完成主要研究工作的实验与分析；撰写论文；

4. 主要参考文献

1. s. vongbunyong, s. kara, m. pagnuccobasic behaviour control of thevision-based cognitive robotic disassembly automation assem autom, 33 (1) (2013), pp. 38-56

2. supachai vongbunyong, samikara, maurice pagnucco, learning and revision in cognitive robotics disassemblyautomation, robotics and computer-integrated manufacturing, volume 34, august2015, pages 79-94

3. supachai vongbunyong, samikara, maurice pagnucco, application of cognitive robotics in disassembly ofproducts, cirp annals, volume 62, issue 1, 2013, pages 31-34

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