多模态影像的端到端的模板匹配法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110801659.7
IPC分类号：G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-07-15
申请人：
西北工业大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	多模态影像的端到端的模板匹配法
申请号	CN202110801659.7	申请日期	2021-07-15
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-30	公开/公告号	CN113723447A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	西北工业大学	申请人地址	陕西省西安市友谊西路127号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西北工业大学	当前权利人	西北工业大学
发明人	李波;万哲雄;王帅;贾华荣;倪亮;戴玉超
代理机构	西安维赛恩专利代理事务所（普通合伙）	代理人	刘艳霞

摘要

本发明公开了一种多模态影像的端到端的模板匹配法，包括如下步骤：步骤Sc、获取多模态影像，并分为训练样本集和测试样本集；步骤S0、为训练阶段：构建特征提取网络A和B，并训练，得到训练后的特征提取网络A和B；步骤S1、为推理阶段，选取测试样本集中成对的模板图像和参考图像，将模板图像输入训练后的特征提取网络A中，参考图像输入训练后的特征提取网络B中，傅里叶卷积后，得到score map1*图像，对score map1*图像上采样后得到score map2*图像，在score map 2*上选取score值最大的位置作为匹配点。采用该模板匹配法避免了人工设计特征描述子，是一种数据驱动的方式，泛化性强，具有快速性与精确性的优点。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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