基于卷积神经网络的SIFT特征描述子降维方法

来源 :激光与光电子学进展 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ws2005102
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传统SIFT图像局部特征点提取方法得到的图像局部特征描述子在旋转、尺度等仿射变换情况下具有良好的匹配性能,但是由于SIFT特征描述子是个128维的向量,匹配时间过长,因此在三维重建等需要进行特征点配准的场景下应用存在一定的局限性。针对上述问题并结合发展迅速的深度学习方法,提出了一种基于卷积神经网络的SIFT特征描述子降维方法,利用卷积神经网络强大的学习能力来实现对SIFT特征描述子进行降维的同时保留其良好的仿射变换不变性。实验结果表明:在使用经过训练的卷积神经网络把SIFT特征描述子降至32维的情况下,得到的新的特征描述子在旋转、尺度、视点以及光照等仿射变换下均有不错的匹配效果,最关键的是其匹配效率较传统SIFT特征描述子提高了5倍。
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