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针对非监督学习方法提取的底层特征用于特征描述时可区分性不强,对图像旋转、尺度等变换敏感的问题,提出了一种改进卷积自编码器的局部特征描述算法(Convolutional Auto-Encoder Descriptor,CAE-D)。CAE-D算法利用信息熵评价卷积核性能,提出在CAE中添加卷积核信息熵约束规则,通过均值化卷积核携带的局部特征信息,提升卷积特征描述的可区分性;在特征描述前使用传统SIFT中主方向分配算法确定局部图像的主方向,并引入降采样操作,进一步提升特征描述的旋转不变性及鲁棒性。图像匹