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摘 要:本发明公开了基于孪生卷积网络和特征混合的sift误匹配检测方法,具体为:首先,采用sift算法将待匹配的两幅原始图像进行处理,得到训练集和测试集;并得到样本对应特征点的领域图像,输入到孪生卷积网络,提取领域图像的特征图;然后获取样本对应的sift描述子数据的特征和对应特征点的Harris矩阵,并用全连接层和交叉熵损失函数对融合后的特征进行二分类判断,反向传播更新网络参数,保存训练网络的权重偏置参数;最后将权重偏置参数载入到sift误匹配检测网络中,将待检测的样本数据输入到检测网络,并得出待测样本的预测结果。本发明的方法,大大改善了现有技术中容易出现误判的问题,同时提高了误匹配检测的准确率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110339794.4 | 专利名称: | 基于孪生卷积网络和特征混合的 sift 误匹配检测方法 |
申请日: | 2021-03-30 | 申请/专利权人 | 西安理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市碑林区金花南路5号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/776搜分类 互联网 计算机图像处理 卷积网络搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |