[发明专利]一种基于深度学习的图像匹配方法在审
| 申请号： | 201911356244.2 | 申请日： | 2019-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN111199558A | 公开（公告）日： | 2020-05-26 |
| 发明（设计）人： | 许文渊;祝露峰;任卓恒;何韵 | 申请（专利权）人： | 北京自行者科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人： | 田黎绒 |
| 地址： | 102200 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种基于深度学习的图像匹配方法，包括如下步骤，步骤1，预先训练VGG‑16网络；步骤2，使用预先训练的VGG‑16网络中卷积层的输出来构建卷积特征描述符；步骤3，基于构建好的卷积特征描述符进行特征匹配：步骤4，根据匹配的结果，设定阈值，选定出匹配对；步骤5，当选出匹配对以后，计算出仿射矩阵；步骤6，根据匹配对和反射矩阵，剔除掉不符合的匹配对，从而得到最终的结果。本发明使用深度学习的方法提取图像特征，该特征能够适应图像噪声，相比于传统的特征匹配方法，正确率得到提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 图像 匹配 方法 | ||
【主权项】：
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