[发明专利]一种基于CNN的图像局部特征检测与描述方法有效
| 申请号： | 201911307649.7 | 申请日： | 2019-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN111652240B | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 黎宁;李亚红;宋子昂;徐帆;梅劲松;朱江;夏宝前 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/46;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 贺翔 |
| 地址： | 211106 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN的图像局部特征检测与描述方法。首先生成简单几何图形，标记其角点为关键点，形成合成数据集，然后改进MagicPoint基础网络，使用合成数据集训练关键点检测器。为弥补合成图像数据集与真实图像数据集的差距，对真实图像(COCO数据集)进行多次单应变换并用关键点检测器预测关键点，将多次单应变换结果合并，最终得到真实图像的关键点标签。使用有标签的真实图像数据集对关键点和描述符进行端到端的训练，对一张输入图像，可同时完成关键点检测与描述符生成。该技术能够在光照变化大的场景下依旧检测出较多鲁棒性好的关键点，提高后期图像匹配等任务的准确性，具有较强的实用性和广阔的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn 图像 局部 特征 检测 描述 方法 | ||
【主权项】：
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