[发明专利]基于孪生卷积网络和特征混合的sift误匹配检测方法有效
| 申请号： | 202110339794.4 | 申请日： | 2021-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN113128518B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 肖照林;李锐源;金海燕 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/776 | 分类号： | G06V10/776;G06V10/82;G06V10/75;G06N3/0464;G06N3/084;G06V10/80;G06N3/045 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 宁文涛 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于孪生卷积网络和特征混合的sift误匹配检测方法，具体为：首先，采用sift算法将待匹配的两幅原始图像进行处理，得到训练集和测试集；并得到样本对应特征点的领域图像，输入到孪生卷积网络，提取领域图像的特征图；然后获取样本对应的sift描述子数据的特征和对应特征点的Harris矩阵，并用全连接层和交叉熵损失函数对融合后的特征进行二分类判断，反向传播更新网络参数，保存训练网络的权重偏置参数；最后将权重偏置参数载入到sift误匹配检测网络中，将待检测的样本数据输入到检测网络，并得出待测样本的预测结果。本发明的方法，大大改善了现有技术中容易出现误判的问题，同时提高了误匹配检测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 孪生 卷积 网络 特征 混合 sift 匹配 检测 方法 | ||
【主权项】：
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