[发明专利]基于深度神经网络的特征点提取方法有效
| 申请号： | 201810299459.4 | 申请日： | 2018-04-04 |
| 公开（公告）号： | CN108564120B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 高成英;张泽昕 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州凯东知识产权代理有限公司 44259 | 代理人： | 罗丹 |
| 地址： | 510000 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的特征点提取方法，包括：数据生成，利用OpenCV随机生成不同基础图形，同时对于有角点的图形记录角点的位置作为后续训练的标签；训练深度神经网络，利用数据生成的训练集训练网络模型，来检测角点的产生；测试，利用深度神经网络训练好的模型，对OpenCV生成的数据集和互联网上下载到的真实数据集进行测试，评估该算法的性能表现。本发明减少了深度学习标注特征点数据集的难度，同时用良好的深度神经网络结构提高了提取的稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络的特征点提取方法，其特征在于包括以下步骤：数据生成，利用OpenCV随机生成不同基础图形，同时对于有角点的图形记录角点的位置作为后续训练的标签；训练深度神经网络，利用数据生成的训练集训练网络模型，来检测角点的产生；测试，利用深度神经网络训练好的模型，对OpenCV生成的数据集和互联网上下载到的真实数据集进行测试，评估该算法的性能表现。
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