一种描述子的匹配方法及存储介质组成比例

本发明专利技术公开了一种描述子匹配方法及存储介质，具体包括模型训练步骤，第一分类步骤，第二分类步骤，初步匹配步骤以及再次匹配步骤，将一个描述子分为多种类别，使本方法具有更好的鲁棒性，通过一次与运算，判断两个描述子是否拥有相同类别的分类标签，再通过距离计算，得到与待匹配描述子的最佳匹配对象。本发明专利技术方法简单实用，提高了描述子匹配方法匹配效率，匹配准确率以及重定位的召回率。匹配准确率以及重定位的召回率。匹配准确率以及重定位的召回率。

【技术实现步骤摘要】
一种描述子的匹配方法及存储介质


[0001]本专利技术涉及机器学习领域，尤其涉及一种描述子的匹配方法及存储介质。

技术介绍

[0002]VR设备是一种可以提供虚拟世界沉浸式体验的电子产品。在VR设备中，视觉SLAM(Simultaneous LocalizationandMapping，即时定位与地图构建)是其主要依赖的6DoF技术，指的是设备在自身位置不确定的条件下，在完全未知环境中根据相机采集的图像创建地图，并利用地图进行自主定位。
[0003]目前流行的视觉SLAM中重定位方案主要包括三个阶段，第一阶段是选取候选图像，这一阶段需要在历史图像中找到与查询图像最相似的候选图像；第二阶段是图像特征描述子(以下可简称为描述子)的匹配，这一阶段需要对查询图像与候选图像进行图像特征描述子的匹配，以方便下一步求解位姿；第三阶段是几何验证，这一阶段需要利用上一步的匹配结果来求解位姿，并判断inliers数量。
[0004]在图像特征描述子匹配阶段，现有技术中最直接的方法是暴力匹配，即查询图像的每个描述子都与对应候选图像的所有描述子计算距离本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种描述子匹配方法，其特征在于，具体包括如下步骤：模型训练步骤，离线训练一个分类器模型，所述分类器模型包括多个分类节点组成的节点树结构，每一个分类节点代表一个描述子的类别；第一分类步骤，将至少一第一描述子录入至所述分类器模型，为每个第一描述子都标记至少一分类节点，生成至少一第一描述子标签；第二分类步骤，将一第二描述子录入至所述分类器模型，为所述第二描述子标记至少一分类节点，生成第二描述子标签；初步匹配步骤，分别将每一个第一描述子标签与所述第二描述子标签对比，当一第一描述子的一分类节点与所述第二描述子的一分类节点相同时，判定该第一描述子与所述第二描述子初步匹配；以及再次匹配步骤，计算并比较每一初步匹配的第一描述子与所述第二描述子的距离，将与所述第二描述子距离最近的第一描述子记为所述第二描述子的匹配对象。2.如权利要求1所述的描述子匹配方法，其特征在于，在所述第一分类步骤之前，还包括第一特征提取步骤，对一候选图像进行特征提取，从所述候选图像提取出至少一图像特征描述子，记为第一描述子。3.如权利要求1所述的描述子匹配方法，其特征在于，在所述第二分类步骤之前，还包括第二特征提取步骤，对一待检索图像进行特征提取，从所述待检索图像提取至少一图像特征描述子，记为第二描述子。4.如权利要求1所述的描述子匹配方法，其特征在于，所述第一分类步骤具体包括如下步骤：第一距离计算步骤，计算每一个第一描述子与所述分类器模型中每一个分类节点的距离；以及第一节点标记步骤，将与每一个第一描述子的距离小于预设阈值的所有分类节点皆标记在相应的第一描述子上。5.如权利要求4所述的描述子匹配方法，其特征在于，在所述第一分类步骤中，为每一第一描述子建立一个初始化的二进制的分类标签，所述分类标签的每一数位对应一分类节点；当一第一描述子被标记至少一...

【专利技术属性】
技术研发人员：李卓，张逸伦，张腾，王俊，周子越，
申请(专利权)人：上海鱼微阿科技有限公司，
类型：发明
国别省市：