一种基于优化自适应度量学习的图像匹配方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于优化自适应度量学习的图像匹配方法及系统，提出了一种对类内类间距离可感知的惩罚系数，分别作为两类距离的额外优化系数，构建出优化自适应的损失函数形式。同时，采用分治的算法思想，先对样本进行粗粒度的样本分类，将三元组内的样本的相似关系从二元扩展至四元，细化了不同样本间的空间分布关系，进而提升整个网络对样本分类的准确性，最终实现在不引入新的网络模型的前提下提升图像匹配精准度的效果。
基本信息
专利标题 ：
一种基于优化自适应度量学习的图像匹配方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114463569A
申请号 ：
CN202210097534.5
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2022-01-27
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
何政朱玟谦叶刚王中元傅佑铭邹勤
申请人 ：
武汉大学
申请人地址 ：
湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
代理机构 ：
武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
肖明洲
优先权 ：
CN202210097534.5
主分类号 ：
G06V10/75
IPC分类号 ：
G06V10/75 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/75
申请日 : 20220127
申请日 : 20220127
2022-05-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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