基于浅层神经网络的图像局部特征描述子提取研究

基于浅层神经网络的图像局部特征描述子提取 本文研究基于浅层神经网络的图像局部特征描述子提取，以解决图像局部特征描述子的性能亟待增强的问题。当前，图像局部特征描述子在计算机视觉任务中的应用广泛，但已有的方法难以满足复杂多变场景的需求，且对硬件资源的消耗较多。为此，本文提出了使用浅层三分支卷积神经网络结构来提取图像局部特征描述子，并采用新颖的负样例挖掘策略来选择最难区分的负样例，以提高神经网络的预测能力。 本文的研究结果表明，基于浅层神经网络的图像局部特征描述子提取方法在图像匹配、检索以及验证任务中比传统局部特征描述子表现更好，且耗时很短，能满足实时性需求。该方法可以广泛应用于图像检索、物体识别、宽基线匹配、三维重建等计算机视觉任务中。 知识点摘要： 1. 图像局部特征描述子的重要性：图像局部特征描述子是计算机视觉任务的基础，对图像块进行相似性度量是许多计算机视觉任务的基础，广泛应用于图像检索、物体识别、宽基线匹配、三维重建等任务中。 2. 现有的图像局部特征描述子存在的问题：已有的图像局部特征描述子难以满足复杂多变场景的需求，对硬件资源的消耗较多，且运算速度慢。 3. 基于浅层神经网络的图像局部特征描述子提取方法：本文提出了使用浅层三分支卷积神经网络结构来提取图像局部特征描述子，并采用新颖的负样例挖掘策略来选择最难区分的负样例，以提高神经网络的预测能力。 4. 该方法的优越性：基于浅层神经网络的图像局部特征描述子提取方法在图像匹配、检索以及验证任务中比传统局部特征描述子表现更好，且耗时很短，能满足实时性需求。 5. 应用场景：该方法可以广泛应用于图像检索、物体识别、宽基线匹配、三维重建等计算机视觉任务中。 6. 计算机视觉的发展前景：随着计算机视觉的蓬勃发展，计算机视觉任务的应用场景也越来越多元，图像局部特征描述子的研究将继续蓬勃发展。 7. 深度学习在图像局部特征描述子的应用：深度学习在图像局部特征描述子的研究中充分展现出优越性，但是已有网络结构都比较深，在实际应用中对于硬件计算资源的消耗较多，且运算速度慢。 8. 浅层神经网络的优势：浅层神经网络可以满足复杂多变场景的需求，对硬件资源的消耗较少，且运算速度快。