| 基于卷积神经网络的直线描述方法研究 |
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| 引用本文： | 霍占强,刘玉洁,付苗苗,乔应旭.基于卷积神经网络的直线描述方法研究[J].计算机工程,2021,47(5):251-259. |
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| 作者姓名： | 霍占强 刘玉洁 付苗苗 乔应旭 |
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| 作者单位： | 河南理工大学 计算机科学与技术学院, 河南 焦作 454000 |
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| 基金项目： | 河南省高校科技创新团队支持计划 |
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| 摘 要： | 为提高直线特征匹配的可靠性，提出一种基于卷积神经网络（CNN）学习的直线特征描述方法。构建用于网络学习的大规模直线数据集，该数据集包含约20.8万对匹配直线对，每条直线用其周围的局部图像块表征。将图像块输入CNN，利用HardNet网络结构提取特征，使用三元组损失函数进行训练，输出强鲁棒性的直线特征描述子。实验结果表明，与手工设计的描述子MSLD和IOCD相比，该描述子在视角、模糊、尺度和旋转变化下均具有较好的区分性，在图像拼接应用中同样表现出良好的描述性能。
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| 关 键 词： | 直线匹配 直线特征描述子 深度学习 大规模直线数据集 卷积神经网络 |
| 收稿时间： | 2020-03-11 |
| 修稿时间： | 2020-04-21 |
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