四川大学彭玺获国家专利权
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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种针对噪声关联的图匹配方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116030283B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211697682.7，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种针对噪声关联的图匹配方法是由彭玺;林义杰;杨谋星设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种针对噪声关联的图匹配方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种针对噪声关联的图匹配方法，涉及图像匹配技术领域，包括：初始化在线网络和动量网络的参数，获取在线网络的输入图像和关键点，输入在线网络以得到在线网络的关键点表示，更新动量网络的参数，并输入动量网络以得到动量网络的关键点表示，基于在线网络的关键点表示和动量网络的关键点表示计算得到反向传播损失来优化在线网络，重复迭代至在线网络收敛以得到在线网络的结点表示，通过在线网络的结点表示获取结点间的相似性矩阵，通过匈牙利算法计算相似性矩阵得到关键点匹配矩阵以作为最终匹配结果；本发明通过计算图匹配的点对齐与边对齐损失，提升了图像匹配模型对现实噪声关联数据的鲁棒性，并显著地提升了图像匹配的精确度。
本发明授权一种针对噪声关联的图匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种针对噪声关联的图匹配方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、初始化在线网络和动量网络的参数，获取在线网络的输入图像和关键点；其中，所述在线网络和所述动量网络均由VGG16图像编码器、SplineCNN图网络编码器和全连接层构成； S2、将输入图像和关键点输入在线网络以得到在线网络的关键点表示； S3、基于在线网络的参数更新动量网络的参数； S4、将动量网络的参数输入动量网络以得到动量网络的关键点表示； S5、基于在线网络的关键点表示和动量网络的关键点表示计算得到反向传播损失，通过反向传播损失优化在线网络； S6、重复步骤S2-S5至在线网络收敛以得到在线网络的结点表示，通过在线网络的结点表示获取结点间的相似性矩阵； S7、通过匈牙利算法计算相似性矩阵得到关键点匹配矩阵以作为匹配结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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