[发明专利]一种基于语义信息的局部特征匹配方法及系统有效
| 申请号： | 201910356650.2 | 申请日： | 2019-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN110147828B | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 陈凯锐;叶培楚 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/75 | 分类号： | G06V10/75;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 张金福 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于语义信息的局部特征匹配方法及系统，该方法的步骤包括：S1.获取图像，包括预先注册的标准图像和待匹配的目标图像；S2.通过卷积神经网络提取所述图像的卷积特征图，构建所述图像的深度学习特征向量；S3.对所述图像的深度学习特征向量进行特征匹配，确定最优的匹配对，将所述匹配对映射到所述图像的对应区域；S4.对所述映射的对应区域提取手工特征向量；S5.对所述手工特征向量进行基于语义信息的特征匹配，得到匹配分数，基于分数阈值条件对所述匹配分数进行筛选得到匹配结果。本发明通过结合语义信息进行特征匹配，将特征匹配的搜索范围大大缩小，提高了匹配的效率和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 语义 信息 局部 特征 匹配 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于语义信息的局部特征匹配方法，其特征在于，包括：S1.获取图像，包括预先注册的标准图像和待匹配的目标图像；S2.通过卷积神经网络提取所述图像的卷积特征图，构建所述图像的深度学习特征向量；S3.对所述图像的深度学习特征向量进行特征匹配，确定最优的匹配对，将所述匹配对映射到所述图像的对应区域；S4.对所述映射的对应区域提取手工特征向量；S5.对所述手工特征向量进行基于语义信息的特征匹配，得到匹配分数，基于分数阈值条件对所述匹配分数进行筛选得到匹配结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广东工业大学，未经广东工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910356650.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 信息记录介质、信息记录方法、信息记录设备、信息再现方法和信息再现设备
- 信息记录装置、信息记录方法、信息记录介质、信息复制装置和信息复制方法
- 信息记录装置、信息再现装置、信息记录方法、信息再现方法、信息记录程序、信息再现程序、以及信息记录介质
- 信息记录装置、信息再现装置、信息记录方法、信息再现方法、信息记录程序、信息再现程序、以及信息记录介质
- 信息记录设备、信息重放设备、信息记录方法、信息重放方法、以及信息记录介质
- 信息存储介质、信息记录方法、信息重放方法、信息记录设备、以及信息重放设备
- 信息存储介质、信息记录方法、信息回放方法、信息记录设备和信息回放设备
- 信息记录介质、信息记录方法、信息记录装置、信息再现方法和信息再现装置
- 信息终端，信息终端的信息呈现方法和信息呈现程序
- 信息创建、信息发送方法及信息创建、信息发送装置
