[发明专利]一种在困难条件下检测子和描述符同时生成的特征点匹配方法在审
| 申请号： | 202111272552.4 | 申请日： | 2021-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN114067100A | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 罗攀;张晓燕;陈祥;石浩 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V10/44;G06V10/75;G06V10/77;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京百年育人知识产权代理有限公司 11968 | 代理人： | 苗彩娟 |
| 地址： | 361005 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像识别技术领域，且公开了一种在困难条件下检测子和描述符同时生成的特征点匹配方法，在我们提出的方法中，其中单一卷积神经网络发挥双重作用：它同时是密集的特征描述符和特征检测器，即采用单一神经网络，同时获取检测子和描述子。在局部重建任务中的亚琛昼夜数据集上，本方法比所有特征点匹配方法表现更好。结果明显验证了我们的描述符和检测子同时生成的方法的优越性，因为它在这种极富挑战性的情况下显著胜过先检测后描述的方法。我们提出了一种新的方法——检测子和描述符同时生成来提取局部特征进行特征点匹配。已经证明，我们的方法在极具挑战性的条件下的优越性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 困难 条件下 检测 描述 同时 生成 特征 匹配 方法 | ||
【主权项】：
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