基于Kinect的物体分割与识别算法研究主要利用Kinect传感器获取的深度信息与彩色图像信息，结合计算机视觉和机器学习技术，实现对场景中物体的准确分割与识别。该研究的关键在于如何有效利用Kinect提供的多模态数据，通过深度信息克服传统RGB图像在复杂场景下的分割局限性，同时结合物体特征提取与分类算法，提升识别精度。研究内容通常包括深度图像预处理、背景去除、物体分割、特征提取以及分类器设计等环节，可应用于人机交互、智能监控、机器人导航等领域。