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本发明涉及一种基于偏好引导过滤的深度学习图像特征匹配方法,包括以下步骤:步骤1:对于给定的图像对I和I,采用SIFT算法建立初始特征匹配集S;步骤2:通过偏好引导过滤网络进行误匹配剔除,得到匹配为内点的概率集W;步骤3:将步骤2得到的概率集W视为权重集,通过加权八点算法估计本质矩阵;步骤4:根据步骤3得到的本质矩阵恢复准确的相对姿态。该方法及系统有利于提高图像特征匹配的准确性。