[发明专利]一种基于多尺度邻居深度神经网络的图像匹配方法有效
| 申请号： | 202010293038.8 | 申请日： | 2020-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN111488937B | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 肖国宝;钟振;汪涛 | 申请（专利权）人： | 闽江学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多尺度邻居深度神经网络的图像匹配方法。该方法通过分析输入需要匹配的匹配对，通过新型神经网络训练自适应地输出匹配好的图像对，具体来说，给定两个视图特征点的匹配数据，设计了一个端到端的神经网络框架，该神经网络将图像匹配问题表述为二分类问题，它使用基于特异相容的距离度量每个匹配对之间的距离，再使用多尺度邻居将匹配对与其邻居组合成图。本发明方法可以充分挖掘匹配对的局部信息；本发明方法与其他匹配算法相比，在基准数据集取得了最先进的性能，具备较好的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 邻居 深度 神经网络 图像 匹配 方法 | ||
【主权项】：
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