本發明公開了一種基于強化學習的學術圖像復用檢測方法,首先使用強化學習模型迭代地選擇訓練樣本標注并對特征匹配參數進行調整,得到最優匹配參數;之后接收進行復用檢測的圖像,使用SIFT特征提取得到其特征點圖,最后使用最優匹配參數和雙向匹配策略的特征匹配方法對特征點進行匹配、判定匹配結果并輸出特征點匹配圖。該方法在使用中通過主動向用戶接收反饋標注,動態地持續學習以提升檢測性能,可應對數據特點的遷移和新的數據類別,自動適應不同的實際應用場景;采用雙向匹配機制進行特征點篩選,魯棒性更好,特征點匹配置信度更高,檢測結果查準率更高。
聲明:
“基于強化學習的學術圖像復用檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)