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作者：郭瑀璐;李占利;
单位：西安科技大学计算机科学与技术学院;
摘要：随着深度学习技术的不断进步，特征匹配算法在计算机视觉领域的重要性日益凸显。传统的SuperGlue算法在特征匹配准确度上已经表现出了优异性能，但在处理低光照和纹理复杂的口腔图像时，其效率和准确性仍有提升的空间。针对上述问题，文中提出一种基于置信度策略优化的SuperGlue口腔特征匹配算法。首先，通过引入一个置信度评分机制，可以更准确地评估特征点对之间的匹配可能性，让算法聚焦于更可能正确的匹配点对；其次，提出动态置信度阈值调整策略，根据口腔图像对的特性和特征点分布自动调整阈值，以达到匹配数量与质量平衡的目的。经过一系列实验验证，改进后的算法在效率和准确性方面都取得了显著提升，尤其是在特征点多样性和图像质量不一的情况下，展现了更好的鲁棒性。设计算法的成功实现，为口腔视觉领域中的特征匹配问题提供了一种新的解决思路，具有重要的理论价值和实际应用前景。
关键词：口腔图像;;特征匹配;;SuperGlue;;置信度评分;;动态阈值调整;;深度学习
