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公开(公告)号：CN103984929A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410214949.1
申请日：2014-05-20
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00067 , G06F16/51 , G06K9/00087 , G06K9/6206 , G06T5/001
Abstract: 本发明提出一种扭曲指纹的校正方法及系统，其中方法包括以下步骤：获得多组扭曲参考指纹及与该扭曲参考指纹对应的正常指纹，得到每个扭曲参考指纹的稠密扭曲场及特征，以此来生成扭曲参考指纹库；提取待校正扭曲指纹的特征；在扭曲参考指纹数据库中搜索与待校正扭曲指纹的特征匹配的扭曲参考指纹的特征；获得与特征匹配的扭曲参考指纹对应的稠密扭曲场，并根据该稠密扭曲场对待校正扭曲指纹进行校正。根据本发明的方法，通过生成扭曲参考指纹库，并利用所提取的扭曲指纹的特征在扭曲参考指纹库得到其对应的稠密扭曲场，以对扭曲指纹进行有效地校正，从而方便进一步的分析，同时具有良好的可移植性。
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公开(公告)号：CN103886296A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410114499.9
申请日：2014-03-25
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于反馈的指纹识别方法及装置，包括以下步骤：S1，对查询指纹进行多通道滤波和二值化处理得到候选细节点集，并分为多个块，以根据多个块的方向场提取查询指纹的细节点；S2，根据指纹细节点和方向场对档案指纹与所选查询指纹进行配准确定配准参数；S3，根据配准参数配准的档案指纹方向场对查询指纹方向场进行校正，并选择查询指纹的细节点；S4，计算所选取的细节点与档案指纹的细节点的匹配分数，其中迭代执行S2至S4，以确定查询指纹的细节点。根据本发明实施例的方法，通过多个块的方向场选择查询指纹的细节点，并根据档案指纹对查询指纹的细节点进行迭代配准和校正，提高查询指纹方向场估计精度，从而提高查询指纹的识别率。
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公开(公告)号：CN102999750A
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201210594247.1
申请日：2012-12-31
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种去除背景干扰的现场指纹增强方法，其特征在于，包括：采集现场指纹并显像，并对显像前图像和显像后图像进行图像对应点和指纹区域的标定；对现场指纹的图像进行分割，得到背景子图集和对应的指纹子图集；对背景子图集中的低频背景分区对应的指纹子图进行自适应指纹增强；以及对背景子图集中的边缘分区对应的指纹子图进行增强；低频分区增强结果与边缘分区增强结果合并，得到最终的指纹增强图像。本发明利用指纹显像前的背景图像和显像后的含有背景的指纹图像进行指纹图像的背景去除，得到高质量的现场指纹图像，从而使得指纹特征更易于提取。
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公开(公告)号：CN118799925A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410871027.1
申请日：2024-07-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及生物特征识别技术领域，尤其涉及一种基于触控和指纹传感器融合的识别方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取用户手指信息图像；基于手指信息图像获取手指姿态及置信度；提取手指信息图像的特征，利用手指信息图像的特征、手指姿态及置信度生成特征模板，并将特征模板与身份建立对应关系并进行存储；当用户使用时，获取用户的手指信息，将手指信息与所述特征模板进行比对，完成身份识别。通过结合触控传感器得到的手指的模糊轮廓与指纹传感器得到的局部清晰脊线纹理，实现了较低成本下较高精度的手指姿态估计，实现较高精度的指纹识别性能，引入手指按压时的姿态作为额外约束信息，实现更高精度的身份识别，提高使用安全性。
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公开(公告)号：CN118781666A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410937568.X
申请日：2024-07-12
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及生物特征识别技术领域，尤其涉及一种基于指纹姿态的指纹录入人机交互方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取手指触控图像及指纹图像；基于所述手指触控图像和所述指纹图像获取手指姿态信息；基于所述手指姿态信息判断手指注册姿态是否满足注册要求，若不满足注册要求，则对用户进行操作引导。通过估计注册时的手指姿态，用于辅助指纹录入时的人机交互方案，对用户提供反馈和导引。本申请能够直接获取用户录入指纹时的手指姿态，从而能够检查和提示用户注册的指纹位置是否符合要求，提高了用户注册体验。另一方面，本申请提供的录入交互方案能够提升录入指纹的注册位置的审查标准，从而间接提升了识别精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114578989B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210053627.8
申请日：2022-01-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提出了一种基于指纹变形的人机交互方法，涉及人机交互技术领域，其中，该方法包括：采集指纹图像序列；提取指纹图像序列中相邻两帧的指纹图像的特征点，对相邻两帧的指纹图像的特征点进行匹配以获取对应的指纹变形信息；根据指纹变形信息生成对应的控制指令，并根据控制指令进行交互控制。采用上述方案的本申请实现对手指输入的精准控制，以及对传统交互方式的拓展。
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公开(公告)号：CN114356103B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210114729.6
申请日：2022-01-30
Applicant: 清华大学
IPC: G06F3/01 , G06F3/0346 , G06F3/038 , G06V40/13
Abstract: 本发明提出一种基于指纹图像的三维位姿增量控制方法及装置，其中方法包括，实时采集当前手指的指纹图像；对指纹图像进行预处理，去除背景噪声并对指纹脊线进行增强；根据邻近的若干张指纹图像预测当前手指的三维姿态变化量；将当前手指三维姿态变化量映射为输入信号，根据输入信号控制目标物体在三维空间中的位姿变化。本发明的三维位姿增量控制方法可以有效拓展现有的人机交互方式，为三维空间中的物体位姿控制提供便利。
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公开(公告)号：CN113192069B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202110618838.7
申请日：2021-06-03
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提出了一种三维断层扫描图像中树状结构的语义分割方法，涉及医学图像处理技术领域，其中，该方法包括：获取一张待测试的三维断层扫描图像；对图像进行预处理，得到预处理后的图像，其中，预处理包括统一图像分辨率、将图像裁剪至统一尺寸、图像灰度值归一化；将预处理后的图像输入树状结构语义分割网络中，得到图像对应的语义分割预测结果。本发明使用多任务全卷积网络与图卷积网络共同完成特征提取，进而得到树状结构的语义分割结果，建模了空间上下文信息，显式引入结构先验知识，能够实现良好的分割性能。
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公开(公告)号：CN113570699B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202110703117.6
申请日：2021-06-24
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提出了一种三维指纹重建的方法和装置，涉及指纹识别技术领域，其中，该方法包括：采集手指在滚动按压中的指纹图像序列；采集指纹图像序列中每帧指纹图像对应的手指三维空间姿态；对每帧指纹图像进行指纹区域分割，并对指纹区域内的手指表面深度进行估计得到每帧指纹图像中各点上手指表面法向量的近似估计；根据每帧指纹图像中指纹区域内各点的表面法向量以及手指三维空间姿态进行帧间信息融合，计算完整手指表面上各点的表面法向量；将手指表面上各点的表面法向量转换为三维空间中梯度的表达形式，以对手指指纹进行三维指纹表面的重建。本发明降低三维指纹的获取难度，促进三维指纹的应用，提高指纹识别算法在困难场景下的效率和性能。
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公开(公告)号：CN116959040A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311000556.6
申请日：2023-08-09
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了基于指纹局部表示的指纹识别方法及系统，该方法，首先对采集得到的指纹图像利用卷积神经网络提取定长表示，然后根据提取的特征表示进行指纹比对，并计算相应的相似度分数。本发明中，基于指纹姿态的指纹识别系统的输入为采集的各种类型的指纹图像，输出为指纹间的相似度分数。本发明的基于指纹姿态的指纹识别可以有效应对提取定长描述子时非指纹区域中的背景信息干扰，并且降低在不同类型、不同有效区域大小的指纹之间进行比对时非重叠区域对识别性能的影响。
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