圖像特征提取方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202210098537.0 申請日 -
公開（公告）號 CN114429545A 公開（公告）日 2022-05-03
申請公布號 CN114429545A 申請公布日 2022-05-03
分類號 G06V10/25（2022.01）I;G06V10/26（2022.01）I;G06V10/30（2022.01）I;G06V10/40（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 楊淼;謝宏 申請（專利權(quán)）人 成都云盯科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京細(xì)軟智谷知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 代理人 付登云
地址 610000四川省成都市中國（四川）自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)成都高新區(qū)世紀(jì)城南路599號7棟8層803號、804號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本申請涉及一種圖像特征提取方法，包括：對待處理圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到第一預(yù)處理圖像和第二預(yù)處理圖像；其中，第一預(yù)處理圖像為ROI彩色圖像，第二預(yù)處理圖像為基于第一預(yù)處理圖像得到的ROI灰度圖像；提取第二預(yù)處理圖像的特征點(diǎn)集合；基于特征點(diǎn)集合，對第一預(yù)處理圖像進(jìn)行采樣，生成采樣圖像；基于DL2?net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對采樣圖像進(jìn)行圖像特征提取，生成與特征點(diǎn)集合對應(yīng)的特征向量集。由于本申請中的DL2?net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括多層卷積層和多層深度分離卷積層，采用卷積層和深度分離卷積層相互結(jié)合的方式，對比傳統(tǒng)的僅采用卷積層的L2?net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在精度差距不明顯的前提下，降低了模型參數(shù)量，提高了運(yùn)算效率。