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本发明提供一种基于联邦学习的模型融合方法及系统，包括：提取关键点及其描述符，生成初始对应关系集合并进行坐标归一化处理，得到稳健基础特征；初始化联邦学习架构客户端，对本地图像数据进行归一化、裁剪预处理，提取特征描述符，基于卷积神经网络训练局部...
该专利属于暨南大学所有，仅供学习研究参考，未经过暨南大学授权不得商用。

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