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公开(公告)号：CN111914616B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202010505303.4
申请日：2020-06-05
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种指静脉识别与防伪一体化方法、装置、存储介质和设备；其中，方法包括：对指静脉图像进行预处理；将预处理后的指静脉数据输入至指静脉识别防伪任务卷积神经网络模型，得到防伪任务分类概率p和识别任务特征向量v；在注册模式下，当防伪任务分类概率p≤概率阈值s1，则将识别任务特征向量v输出并保存；在识别模式下，通过对防伪任务分类概率p与概率阈值s1进行比较，以及对识别任务特征向量v与各个注册样本识别任务特征向量的余弦距离与距离阈值s2进行比较，输出判定结果。本发明将指静脉识别和指静脉防伪两个任务整合到统一算法中，可在保证识别和防伪精度的同时，提升了静脉识别效率和系统实时性。
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公开(公告)号：CN113012271B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202110306178.9
申请日：2021-03-23
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明提供了一种基于UV贴图的手指三维模型纹理映射方法，包括如下步骤：从手指三维网格模型中，获取组成手指轮廓的所有顶点的坐标集合和三角面片集合；选取其中任意三个摄像机坐标系原点组建出空间平面，求出所有摄像机所在的空间平面方程；从三维到二维映射模型的三角面片纹理并做插值和平均灰度值处理；再将得到的二维纹理信息以UV贴图的方式写回到无纹理的手指模型中，得到带有纹理信息的手指三维网格模型。该方法重建出的手指三维网格模型基本保留了完整的指部纹理，贴合实际的人体手指，能够较少丢失手指特征信息，可有效解决因手指姿态和位置而造成手指识别的影响，对于指部识别精度的提高有着很大的作用。
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公开(公告)号：CN113076921A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110428854.X
申请日：2021-04-21
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明提供了一种三维指部生物特征模型的多光谱纹理同步映射方法，首先读取三维指部网络模型顶点信息，然后获取顶点拍摄摄像机，接着将三维顶点坐标映射至二维的图像平面的二维像素坐标上，然后利用双线性插值求得二维像素坐标对应的皮肤纹理灰度值和静脉纹理灰度值，最后将皮肤纹理灰度值和静脉纹理灰度值与三维顶点一一对应写回到无纹理的三维指部网络模型中，得到带有多光谱纹理信息的三维指部生物特征模型。该方法过程清晰，处理效率高，重建出的手指模型带有丰富的纹理，效果理想，贴合实际的人体手指。
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公开(公告)号：CN112164119B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202010919789.6
申请日：2020-09-04
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明提供了一种适用于狭小空间的环绕放置多摄像机系统标定方法，包括如下步骤：S1、各个摄像机分别采集棋盘格标定图像；S2、用张氏标定法对各个摄像机内部参数进行标定；S3、采用点光源作为目标物在公共视野内移动，各个摄像机同步采集包含所述点光源的图像；S4、基于欧几里得分层求解进行迭代优化得到基于世界坐标下的多摄像机旋转矩阵与摄像机中心向量；S5、利用多摄像机旋转矩阵与摄像机中心向量反求摄像机外部参数；S6、完成多摄像机系统标定。该方法可解决现有多摄像机标定与校正方法复杂的技术问题，使用简单，能够快速准确地实现低重叠视野或狭窄空间的多摄像机之间的标定。
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公开(公告)号：CN113076921B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110428854.X
申请日：2021-04-21
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明提供了一种三维指部生物特征模型的多光谱纹理同步映射方法，首先读取三维指部网络模型顶点信息，然后获取顶点拍摄摄像机，接着将三维顶点坐标映射至二维的图像平面的二维像素坐标上，然后利用双线性插值求得二维像素坐标对应的皮肤纹理灰度值和静脉纹理灰度值，最后将皮肤纹理灰度值和静脉纹理灰度值与三维顶点一一对应写回到无纹理的三维指部网络模型中，得到带有多光谱纹理信息的三维指部生物特征模型。该方法过程清晰，处理效率高，重建出的手指模型带有丰富的纹理，效果理想，贴合实际的人体手指。
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公开(公告)号：CN113012271A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110306178.9
申请日：2021-03-23
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明提供了一种基于UV贴图的手指三维模型纹理映射方法，包括如下步骤：从手指三维网格模型中，获取组成手指轮廓的所有顶点的坐标集合和三角面片集合；选取其中任意三个摄像机坐标系原点组建出空间平面，求出所有摄像机所在的空间平面方程；从三维到二维映射模型的三角面片纹理并做插值和平均灰度值处理；再将得到的二维纹理信息以UV贴图的方式写回到无纹理的手指模型中，得到带有纹理信息的手指三维网格模型。该方法重建出的手指三维网格模型基本保留了完整的指部纹理，贴合实际的人体手指，能够较少丢失手指特征信息，可有效解决因手指姿态和位置而造成手指识别的影响，对于指部识别精度的提高有着很大的作用。
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公开(公告)号：CN112164119A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010919789.6
申请日：2020-09-04
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明提供了一种适用于狭小空间的环绕放置多摄像机系统标定方法，包括如下步骤：S1、各个摄像机分别采集棋盘格标定图像；S2、用张氏标定法对各个摄像机内部参数进行标定；S3、采用点光源作为目标物在公共视野内移动，各个摄像机同步采集包含所述点光源的图像；S4、基于欧几里得分层求解进行迭代优化得到基于世界坐标下的多摄像机旋转矩阵与摄像机中心向量；S5、利用多摄像机旋转矩阵与摄像机中心向量反求摄像机外部参数；S6、完成多摄像机系统标定。该方法可解决现有多摄像机标定与校正方法复杂的技术问题，使用简单，能够快速准确地实现低重叠视野或狭窄空间的多摄像机之间的标定。
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公开(公告)号：CN111009007A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911139785.X
申请日：2019-11-20
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明提供一种指部多特征全面三维重建方法，包括：第一步，对多视角多光谱手指采集装置进行标定；第二步，采用多视角立体重建算法对手指的表面纹理图像进行特征匹配得到手指表面的稀疏三维点云，完成多视角立体重建；第三步，采用光度立体法实现对手指表面进行三维重建得到稠密深度信息；第四步，将多视角立体重建的三维点云与光度立体法得到的稠密深度信息进行融合，得到融合后的三维Mesh模型；第五步，将手指的表面纹理图像和内部静脉纹理图像映射得到融合后的三维Mesh模型中，得到指部多特征全面三维模型。本发明采用多视角立体重建和光度立体法重建相融合得到稠密三维模型，从而降低三维建模方法导致的识别准确率降低的情况。
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公开(公告)号：CN111914616A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010505303.4
申请日：2020-06-05
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明提供了一种指静脉识别与防伪一体化方法、装置、存储介质和设备；其中，方法包括：对指静脉图像进行预处理；将预处理后的指静脉数据输入至指静脉识别防伪任务卷积神经网络模型，得到防伪任务分类概率p和识别任务特征向量v；在注册模式下，当防伪任务分类概率p≤概率阈值s1，则将识别任务特征向量v输出并保存；在识别模式下，通过对防伪任务分类概率p与概率阈值s1进行比较，以及对识别任务特征向量v与各个注册样本识别任务特征向量的余弦距离与距离阈值s2进行比较，输出判定结果。本发明将指静脉识别和指静脉防伪两个任务整合到统一算法中，可在保证识别和防伪精度的同时，提升了静脉识别效率和系统实时性。
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公开(公告)号：CN211124067U
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201922010443.X
申请日：2019-11-20
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本实用新型提供一种多视角多光谱手指采集装置，包括多视角采集模块和底座模块；多视角采集模块由多边形支架、无滤波片摄像头模组、多光谱光源电路板和螺丝螺母组成；无滤波片摄像头模组与多光谱光源电路板连接后，通过螺丝螺母固定于多边形支架的内壁上，实现以围绕的方式对手指进行图像采集；多光谱光源电路板上设置有近红外发光二极管灯和可见光发光二极管；底座模块包括底座支架、光源控制电路板和用于手指放置的手指支架；光源控制电路板设置在底座支架的内部，并分别与无滤波片摄像头模组和多光谱光源电路板信号连接。本实用新型体积小型化，可实现对手指进行多视角多光谱的采集。
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