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一种自标签特征点异源图像目标检测算法

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由于图像成像机理差别较大,现有的算法无法提取可见光与红外异源图像上的共有特征用来匹配,进而无法实现异源图像目标识别.针对此问题,本文提出了一种基于自标签技术的深度学习特征点提取匹配算法.算法通过设计一个粗特征检测器并在合成影像上进行训练,使得该特征检测器在不同图像上都具特征提取能力.利用本文提出的自标签方法将异源图像中共有的特征点进行提取,从而解决了现有算法无法获取异源图像共有特征的问题.并利用自标签结果进行特征点检测器和描述子的训练,最终通过匹配的特征点实现了异源图像间的实例目标识别.本文采集了不同场景下的可见光-红外无人机影像作为测试数据.在异源测试数据集上,选择了6种不同的先进算法与本文算法进行了对比试验.实验结果表明,该算法较现有的6种先进算法能够提取到更多、更精确的异源图像共有特征,与其他测试算法相比在异源图像测试数据上的平均精度有了明显提升.
A Self-Labeling Feature Matching Algorithm for Instance Recognition on Multi-Sensor Images

张栩培、贺占庄、马钟、杨一岱

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西安微电子技术研究所,陕西,西安710068

实例检测 异源图像 特征匹配 自标签 深度学习

中国青年科学基金资助项目

61702413

2021

10.15918/j.tbit1001-0645.2020.092

北京理工大学学报
北京理工大学

北京理工大学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.609
ISSN：1001-0645
年,卷(期)：2021.41(5)
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