中文摘要：

物体识别是人工智能领域中的一项核心技术，是机器人感知环境的必备功能。目前无论基于二维图像，还是基于三维点云的物体识别技术，都面临一些难以克服的困难。最近出现了一种新型传感器（微软Kinect），它可以同步采集二维彩色图像和三维深度图像。利用这种新型传感器来识别物体具有其他传感器所没有的优势。本项目将研究二维图像与三维深度数据融合的特征提取方法，借鉴人脑的认知规律，设计出具有区分能力的特征；同时针对融合的数据，设计机器学习方法，使之能够根据二维和三维信息，自动学习出物体的姿态，以及物体之间的关系，提升物体识别的性能，提升计算机对环境的理解能力。为物体识别这一经典问题提出新的解决方案，这将为家庭服务机器人、无人驾驶汽车等应用提供理论指导和技术基础。