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本发明公开了一种基于RGBD数据的局部描述子学习方法，包括设计卷积神经网络模型，使用随机梯度下降方法训练卷积神经网络，使用训练完成的卷积神经网络构造描述子。其中卷积神经网络模型包含两部分：第一部分为特征提取层，第二部分为特征融合层；其中特征提取层分为两个子网络：二维卷积子神经网络和三维卷积子神经网络；特征融合层为全连接神经网络；二维卷积子神经网络和三维卷积子神经网络是平行网络。本发明解决了RGBD数据融合方式提取特征点描述子的问题，相对于其他同类方法，本方法鲁棒性更强，匹配准确率更高。
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Type： 发明授权
Patent No.： CN201810083376.1
Filing Date： 2018-01-29
Publication Date： 2022-03-08
Pub. No.： CN108171249B
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 授权
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30 Days PV： 2
