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公开(公告)号：CN103996026A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410206169.2
申请日：2014-05-15
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出一种指纹特征提取方法，包括以下步骤：初始方向场提取步骤，客户端采集指纹图像，提取指纹图像的初始方向场，并将初始方向场发送至服务器端；最终方向场估计步骤，服务器端根据初始方向场和指纹方向场分布的先验知识估计最终方向场，并将最终方向场发送至客户端；特征提取步骤，客户端利用最终方向场进行指纹增强和细节点提取，将提取出的细节点作为特征提取最终结果。根据本发明的方法，能够高效、安全可靠地提取出指纹特征。本发明还提出一种指纹特征提取装置及指纹特征提取系统。
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公开(公告)号：CN103996025A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410206168.8
申请日：2014-05-15
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出一种指纹扭曲度估计方法，包括以下步骤：选取输入指纹和参考指纹，并计算参考指纹的扭曲度；分别对输入指纹和参考指纹进行配准以获取输入指纹的特征向量和参考指纹的特征向量；根据扭曲度和参考指纹的特征向量得到扭曲度估计器；将输入指纹的特征向量输入到扭曲度估计器，以得到输入指纹的扭曲度。本发明提出的方法，具有较高的分辨能力，能够准确地估计指纹的扭曲度，且该方法适用性强，能够很好地适用于现有的指纹识别系统。本发明还提供了一种指纹扭曲度估计系统。
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公开(公告)号：CN103927351A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410142493.2
申请日：2014-04-10
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于姿态校正的指纹检索方法及系统，其中，检索方法包括以下步骤：获取指纹库中多个指纹图像的姿态信息；对每个指纹图像进行姿态校正；通过训练指纹图像得到姿态校正算法的误差；根据误差将每个指纹图像分为多个区域，并为多个指纹图像中的同一区域建立对应的倒排索引表、指纹库及训练指纹的倒排索引表；学习关键字对应的细节点个数和权重间的映射，建立权重函数；对查询指纹进行姿态校正，并通过权重函数与指纹库的倒排索引表进行检索。根据本发明实施例的指纹检索方法，通过对指纹库中多个指纹图像进行姿态校正，并对每个指纹图像进行分区，其次，在对查询指纹进行姿态校正之后，从指纹库中进行检索，提高了检索精度和效率。
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公开(公告)号：CN103902970A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410074692.4
申请日：2014-03-03
Applicant: 清华大学
CPC classification number: G06K9/001 , G06K9/0008 , G06K9/6212 , G06K9/66
Abstract: 本发明提出一种自动指纹姿态估计方法，包括以下步骤：建立检测指纹的分类器；对输入的指纹图像在所有的中心位置及方向上提取特征，并使用分类器对特征进行打分，然后选取分类器输出分数最高的中心位置和方向作为指纹姿态估计结果。本发明的方法，提高了分辨能力，降低了指纹姿态的估计误差，从而提高采集姿势不标准时指纹识别的准确性和效率。本发明还提出一种自动指纹姿态估计系统。
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公开(公告)号：CN103077377A
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201210592867.1
申请日：2012-12-31
Applicant: 清华大学
CPC classification number: G06K9/00087 , G06K9/00067 , G06K9/0008
Abstract: 本发明提供了一种基于方向场分布的指纹校正方法，该方法通过聚类学习的方式对指纹脊线方向的局部模式和空间分布进行了统计，通过局部模式对比的方式寻找目标图像中与指纹模式类似的区域，再结合各局部模式的空间位置分布消除出现在不合理位置的局部模式的影响，最终估计指纹的位置和方向，并依据位置和方向信息对指纹进行切割和校正。本发明可以将采集姿势不标准的指纹校正为标准姿势的指纹，以提高指纹比对和查询时的效率；还可以从包含多个指纹的背景复杂的现场指纹图像中自动检测和切割出所有指纹，并将其姿势进行校正，具有计算效率高，准确率高的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102968614A
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201210383338.0
申请日：2012-10-10
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种纸币上潜指纹的识别方法，包括：在输入纸币图像和参考纸币图像的每个图像块上估计多个最强的方向；利用所述图像块的块方向场和点梯度场对所述输入纸币图像和所述参考纸币图像进行对准；将所述输入纸币图像和已对准的参考纸币图像的方向信息进行对比，获取指纹的方向信息；利用Gabor滤波器对指纹进行增强。本发明具有自动化程度高，准确率高，适用范围广的优点。
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公开(公告)号：CN102938153A
公开(公告)日：2013-02-20
申请号：CN201210476205.8
申请日：2012-11-21
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明涉及计算机视觉、图像处理及模式识别等技术领域，具体涉及一种基于约束谱聚类和马尔科夫随机场的视频图像分割方法。本发明利用图像静态特征计算像素间的相似度矩阵，将运动特征作为约束加入谱聚类框架中，相比传统的简单加权的方法，本发明的处理方法更好的利用了这两种不同可靠度的信息；此外，由于将运动信息编码作为约束，只需要稀疏的点运动轨迹，因此可以利用可靠的长时运动信息，得到准确稠密的分割结果；进一步的，本发明通过构建一个马尔科夫随机场模型，将像素的空间平滑信息编码成相应的约束，使视频图像分割效果更加精准。
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公开(公告)号：CN117707361A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311864937.9
申请日：2023-12-29
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供了一种基于手指指纹识别的符号输入方法，涉及符号输入技术领域，该方法应用于符号输入系统，所述符号输入系统包括：指纹图像采集模块、手指定位模块、符号映射模块和反馈模块，所述方法包括：通过所述指纹图像采集模块，采集敲击在触控屏上的用户手指的指纹图像；利用所述手指定位模块，将采集到的指纹图像与已存储的指纹模板进行比对，识别得到所述指纹图像的手指信息和敲击位置信息；通过所述符号映射模块，根据预定义的符号映射关系，将所述手指信息和所述敲击位置信息映射为符号；通过所述反馈模块，基于所述符号形成视觉反馈，在显示屏上显示所述符号。
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公开(公告)号：CN116311390A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310019777.1
申请日：2023-01-06
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于纹理匹配的手掌触摸定位方法与装置。本发明通过对小型接触式图像传感器接触手掌时获取的图像与提前注册的图像进行纹理匹配，实现对接触位置的精准定位，进而实现类似键盘和触控版的功能。不同于触摸板和键盘等传统输入电子设备，本发明使用用户自身的肢体作为交互输入的接口，充分利用人触摸自己身体的感知力，尤其是在盲操作和移动交互中有更高效的输入方式。
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公开(公告)号：CN116030497A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310034672.3
申请日：2023-01-10
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提出了一种基于多视角图像和稀疏点云的三维人体姿态估计方法，涉及3D视觉领域，包括：对多视角RGB信息与初始点云数据进行体素化预处理，确定第一模态体素数据与第二模态体素数据；根据三维卷积对第一模态体素数据与第二模态体素数据进行初步特征提取，确定第一模态初始特征信息与第二模态初始特征信息；将第一模态初始特征信息与第二模态初始特征信息进行融合，并对融合信息进行特征提取，确定三维姿态热图结果；根据三维姿态热图结果，确定三维人体姿态关节点坐标。本申请通过利用体素空间的表示方法，将多视角二维姿态信息与点云信息统一到同一体素空间下进行特征融合，进而确定出三维姿态表示，提升精度与准确度。
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