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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