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由于图像成像机理差别较大,现有的算法无法提取可见光与红外异源图像上的共有特征用来匹配,进而无法实现异源图像目标识别.针对此问题,本文提出了一种基于自标签技术的深度学习特征点提取匹配算法.算法通过设计一个粗特征检测器并在合成影像上进行训练,使得该特征检测器在不同图像上都具特征提取能力.利用本文提出的自标签方法将异源图像中共有的特征点进行提取,从而解决了现有算法无法获取异源图像共有特征的问题.并利用自标签结果进行特征点检测器和描述子的训练,最终通过匹配的特征点实现了异源图像间的实例目标识别.本文采集了不