图像特征提取方法
基本信息
| 申请号 | CN202210098537.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114429545A | 公开（公告）日 | 2022-05-03 |
| 申请公布号 | CN114429545A | 申请公布日 | 2022-05-03 |
| 分类号 | G06V10/25（2022.01）I;G06V10/26（2022.01）I;G06V10/30（2022.01）I;G06V10/40（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 杨淼;谢宏 | 申请（专利权）人 | 成都云盯科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京细软智谷知识产权代理有限责任公司 | 代理人 | 付登云 |
| 地址 | 610000四川省成都市中国（四川）自由贸易试验区成都高新区世纪城南路599号7栋8层803号、804号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本申请涉及一种图像特征提取方法，包括：对待处理图像进行预处理，得到第一预处理图像和第二预处理图像；其中，第一预处理图像为ROI彩色图像，第二预处理图像为基于第一预处理图像得到的ROI灰度图像；提取第二预处理图像的特征点集合；基于特征点集合，对第一预处理图像进行采样，生成采样图像；基于DL2‑net网络结构对采样图像进行图像特征提取，生成与特征点集合对应的特征向量集。由于本申请中的DL2‑net网络结构包括多层卷积层和多层深度分离卷积层，采用卷积层和深度分离卷积层相互结合的方式，对比传统的仅采用卷积层的L2‑net网络结构，在精度差距不明显的前提下，降低了模型参数量，提高了运算效率。 |
