基本信息:
- 专利标题： 一种基于卷积神经网络的特征匹配方法
- 专利标题（英）：A feature matching method based on a convolutional neural network
- 申请号：CN201811571581.9 申请日：2018-12-21
- 公开(公告)号：CN109711454A 公开(公告)日：2019-05-03
- 发明人： 杨波 , 向龙海 , 闫新童 , 刘珊 , 曾庆川 , 刘婷婷 , 郑文锋
- 申请人： 电子科技大学
- 申请人地址： 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
- 专利权人： 电子科技大学
- 当前专利权人： 电子科技大学
- 当前专利权人地址： 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
- 代理机构： 成都行之专利代理事务所
- 代理人： 温利平
- 主分类号： G06K9/62
- IPC分类号： G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
本发明公开了一种基于卷积神经网络的特征匹配方法，利用内窥镜初始视频序列获得训练数据，再利用训练数据构造用于后续帧特征点分类的卷积神经网络模型，并利用训练数据训练卷积神经网络模型，最后，后续帧特征通过网络输出分类结果实现特征匹配，具有简单、适用性好等特点，符合当前临床医疗发展的需要。
摘要（英）：
The invention discloses a feature matching method based on a convolutional neural network. The method comprises the steps of obtaining training data by utilizing an endoscope initial video sequence; constructing a convolutional neural network model for subsequent frame feature point classification by using the training data, training the convolutional neural network model by using the training data, and finally outputting a classification result by using subsequent frame features through a network to realize feature matching, has the characteristics of simplicity, good applicability and the like, and meets the requirements of current clinical medical development.
公开/授权文献:
- CN109711454B 一种基于卷积神经网络的特征匹配方法 公开/授权日：2020-07-31
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06K | 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理 |
| ------G06K9/00 | 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置 |
| --------G06K9/62 | .应用电子设备进行识别的方法或装置 |