摘要
本申请实施例提供了一种基于单目深度引导多模态融合的生物识别方法及系统,通过获取待识别生物的图像;通过单目深度模型对所述待识别生物的图像进行深度估计,得到伪深度图;对所述伪深度图和所述待识别生物的图像进行多种分辨率的特征的提取,得到多层级特征;分别针对每一层级特征,通过卷积层进行采样位置的预测,并根据预测的采样位置进行采样和融合,得到多尺度特征;通过所述图像特征和所述深度特征,进行方向特异特征的提取和特征增强,得到增强特征;根据所述多尺度特征和所述增强特征,进行上采样和边界特征的增强,得到解码特征;根据所述解码特征进行像素级预测,得到所述待识别生物的类别。本申请可以提高生物类别预测的准确度。
技术关键词
多尺度特征
多层级特征
单目深度模型
生物识别方法
深度图
解码器
边界特征
上采样
特异
注意力
多模态
分辨率
生物识别系统
像素
图像获取模块
可读存储介质
特征提取模块
系统为您推荐了相关专利信息
融合特征
卷积特征
池化特征
多尺度特征提取
平衡特征
模拟系统
分析模块
微观结构特征
数据采集模块
多尺度特征提取
可控源电磁
二维图像数据
离散小波变换
通道注意力机制
强干扰
电器开关状态
多尺度特征融合
多通道特征融合
邻域特征
识别方法