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一种基于深度学习的图像匹配方法

基本信息

申请号 CN201911356244.2 申请日 -
公开（公告）号 CN111199558A 公开（公告）日 2020-05-26
申请公布号 CN111199558A 申请公布日 2020-05-26
分类号 G06T7/33;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 分类 计算；推算；计数;
发明人 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
代理机构 北京挺立专利事务所（普通合伙） 代理人 田黎绒
地址 102200 北京市昌平区西三旗新龙大厦A座2006
法律状态 -

摘要

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。