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公开(公告)号：CN118506411B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410969840.2
申请日：2024-07-19
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V40/12 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于滑动窗口变换器的深浅特征融合的掌纹识别方法，包括获取预处理后的掌纹图像，并输入至训练好的掌纹识别模型中，得到掌纹图像的特征；将掌纹图像的特征分别与数据库中所有参考掌纹图像的特征进行比对，将比对成功的参考掌纹图像筛选出作为匹配成功的掌纹。结合Swin Transformer网络和多尺度特征增强模块，实现了对掌纹图像的高效特征提取和自适应融合，将Swin Transformer网络中的第一阶段模块、第二阶段模块和第四阶段模块的输出，经过多尺度特征增强模块不仅将深层信息和浅层特征信息进行融合，而且强化了各层特征的空间信息，以提高对低分辨率掌纹图像的适应能力，从而实现更高的掌纹识别准确率。
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公开(公告)号：CN118552988B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410993925.4
申请日：2024-07-24
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V40/12 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于OCT的内部指纹快速提取方法，包括采集内部指纹数据，且内部指纹数据包括预设数量的输入帧，将各输入帧划分为第一类帧、第二类帧、第三类帧或第四类帧，其中第一类帧属于第二类帧的一种，对所有输入帧设置索引值。本方法无需每个输入帧都需要经过分割模型进行计算得到分割结果，第二类帧在通过分割模型计算分割结果时，无需通过骨干网络提取第二特征块和第三特征块，直接采用最新的第一类帧经过骨干网络输出得到的该最新第一类帧的第二特征块和第三特征块进行代替，因此省去提取时间，加快了分割计算速度，同时第三类帧直接采用第二类帧的分割结果进行重建，无需采用分割模型进行计算，进而实现内部指纹的快速提取。
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公开(公告)号：CN117686479A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410074926.9
申请日：2024-01-18
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种单激光器的位移激发差分光谱仪，包括光路、温控模块、控制模块和显示交互模块，光路通过温控可调节波长近红外激光光源产生780～790nm近红外光，通过激发聚焦收集光路实现拉曼散射光的激发和采集，通过对称式交叉式Czerny‑Turner光路结构作为分光光路得到原始拉曼光谱，通过温控系统完成激光波长调整后输入多组同物质不同激发光的拉曼光谱至ZYNQ芯片进行差分、重建及基线校正得到样品的位移激发差分拉曼光谱。通过HDMI多媒体接口与显示模块连接完成与用户的交互显示。本发明装置便携方便，减少了差分拉曼光谱仪在激光器上的复杂设计及成本，使用位移激发差分拉曼技术满足现场实时检测的需要，能完成对样品实时拉曼光谱检测。
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公开(公告)号：CN116758595A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310585371.X
申请日：2023-05-23
Applicant: 浙江工业大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 基于光学相干层析成像的图像点精度和采集深度测试方法，包括：1)将采集梯形测试卡置于OCT三维皮下结构图像采集窗中；2)从梯形测试卡锐角边起沿直角边由薄变厚方向做二维图像截面扫描，采集二维图像数据；3)生成三维OCT图像，将采集的线对标定板图样放大至垂直充满显示屏，检查线对标定板图样清晰分辨率线所在行列位置；4)采集距梯形测试卡锐角边纵向深度像素数，计算三维纵向图像点精度值；5)采集距梯形测试卡锐角边横向深度像素数，计算三维横向图像点精度值；6)采集距梯形测试卡锐角边的清晰分辨率线最大距离，计算清晰分辨率线最大深度，得出有效采集深度值；本发明能计算出OCT系统所测的图像点精度和有效采集深度。
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公开(公告)号：CN114565947A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210095583.5
申请日：2022-01-26
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V40/12
Abstract: 一种基于OCT内外部指纹匹配防伪方法，包括：1)使用OCT设备采集手指得到手指OCT数据；2)分别获取外部指纹图像和内部指纹图像：包括手指截面数据曲率自动展平，内外指纹提取区域定位，分别获取内外部指纹，图像线性拉伸，图像增强，最终得到外部指纹图像和内部指纹图像；3)分别判断是否具有外部指纹图像和内部指纹图像，即使用指纹细节点提取器自动检查外部指纹图像和内部指纹图像的细节点，若图像不存在(细节点为0)即判断为假体伪造攻击，否则进入下一步骤；4)使用指纹匹配器进行匹配，得分高于阈值则认为是真实手指，否则判断为假体攻击。本发明提供一种安全性较高、具有高防伪能力和强适应性的基于OCT内外部指纹匹配防伪方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111812061A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010603294.2
申请日：2020-06-29
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G01N21/41
Abstract: 一种折射率测量方法，包括以下步骤：1)全反射光束在不同相位角的图像采集；2)不同偏振态光束信号采集；3)光强信息计算和光斑质心坐标计算数据处理。一种折射率测量系统，所述高度稳定激光光源SLD是光源发生器；840nm单模光纤传用于输光信号；消色差准直透镜对入射光束进行准直；直角棱镜和溶液流道用于放置待测样本；前选/后选偏振器实现对光偏振态的选择；二分之一波片组调整光的相位；CCD模块负责采集光斑信息；计算机用于实现光强信号的光强及质心坐标分析，对比不同溶液得到折射率的变化。本发明利用简单的光路结构和未镀膜的普通光学棱镜进行测量，并通过测量NaCl溶液折射率证明了其可行性。
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公开(公告)号：CN119470390A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510047999.3
申请日：2025-01-13
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G01N21/65 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的拉曼光谱自动调节与重建方法，应用于拉曼光谱系统，所述基于神经网络的拉曼光谱自动调节与重建方法包括：按照预设的第一温度、预设的第一积分时间、预设的第一增益和预设的第一偏置采集得到第一拉曼光谱信号。本基于神经网络的拉曼光谱自动调节与重建方法通过自动调节模型，自动调节积分时间、偏置和增益，无需手动操作，有效提升了拉曼光谱系统的动态范围和信噪比，使弱拉曼光谱信号更容易被识别，增强了检测灵敏度，也提升了检测的动态范围；并且自动调节模型中通过对宽度模块与深度模块的加权，提升了自动调节模型输出的准确性和灵活性。
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公开(公告)号：CN118135616B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410262213.5
申请日：2024-03-07
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V40/12 , G06T7/40 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督低光照非接触式指纹增强方法和装置，首先构建并训练无监督低光照非接触式指纹增强网络模型，所述无监督低光照非接触式指纹增强网络模型包括图像分解模块和纹理增强模块；然后非接触式采集指纹图像，输入到图像分解模块，获取指纹图像的光照分量、反射分量和噪声分量；最后重建反射分量，并将重建后的反射分量作为纹理增强网络模块的输入，获得纹理增强后的反射分量，对光照分量进行伽马变换，然后与纹理增强后的反射分量相乘，重建指纹图像。本发明提高非接触式指纹的照度，同时更加关注指纹的纹理结构，从而使增强后的指纹图像边缘区域纹理更加明显。
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公开(公告)号：CN118351601A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410513939.1
申请日：2024-04-26
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V40/40 , G06V10/44 , G06T7/136 , G06V10/25 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及图像处理和指纹活体防伪技术领域，特别涉及一种基于散斑方差的光学相干层析成像的手指活体防伪方法。本发明通过B‑scan扫描获取样本的时序B‑scan图像；对时序B‑scan图像进行特征区域提取，保留感兴趣区域；使用散斑方差技术去除时序B‑scan图像中静止的结构信息的干扰，提取其中的活体信息，经过阈值分割，去除残留的无效信息；将阈值分割的结果与设定的活体阈值进行比较，得出样本的活体防伪结果。本发明运行速度快，不会增加额外的计算负担，且具有高度的通用性和灵活性。
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公开(公告)号：CN118090699A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410093578.X
申请日：2024-01-23
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G01N21/65 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/52 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及到差分拉曼光谱技术，特别涉及一种结合差分拉曼光谱和SE‑Res2Net的黄曲霉素检测方法。测得含有黄曲霉素以及不含有黄曲霉素的待测物的差分拉曼光谱；构建模型，初始化模型参数；将黄曲霉素的差分拉曼光谱和待测物的差分拉曼光谱输入模型得到特征图X；将特征图X输入Res2Net模块，得到特征图Y5；将特征图Y5输入SE模块，得到特征图f'；通过跳跃连接的方式将特征图X连接到特征图f'上，得到特征图f；得到待测物中是否含有黄曲霉素的概率，完成模型的训练；验证模型并更新参数。本发明有效去除拉曼光谱中的荧光、环境光等干扰，增强拉曼光谱中的特征峰，提高检测准确率。
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