神经元重识别方法、系统、存储介质及电子设备

本发明揭示了一种神经元重识别方法、系统、存储介质及电子设备，其中识别方法在获取待识别神经元图像后；通过双通道神经网络模型提取待识别神经元图像的全局特征向量和局部特征向量；将待识别神经元图像的全局特征向量及局部特征向量输入门控融合单元确定待识别神经元图像对应的神经元的统一特征描述符；根据待识别神经元图像及每张候选神经元图像对应的神经元的统一特征描述符确定待识别神经元图像与每张候选神经元图像的几何距离并基于确定的几何距离进行神经元重识别。本发明能够学习到一种对巨大模态域差和非线性几何形变具有高度鲁棒性的模态不变特征表示，在神经元重识别，尤其是跨模态神经元重识别中取得了优异的效果。