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公开(公告)号：CN114578989A
公开(公告)日：2022-06-03
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：CN113744215A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110975331.7
申请日：2021-08-24
Applicant: 清华大学 , 强联智创(北京)科技有限公司
Abstract: 本发明提出一种三维断层扫描图像中树状管腔结构中心线的提取方法和装置，涉及图像处理领域，该方法包括获取待处理的三维断层扫描图像，并分别进行过分割预处理和特征提取预处理，将过分割预处理后的图像通过过分割网络得到第一过分割的图像，并对其进行细化以获得第一中心线图像；将特征提取预处理后的图像通过特征提取网络提取图像中每个像素点对应的深度特征；以第一中心线图像上的每个像素点为结点，根据每个结点的空间特征和深度特征构建第一图模型，并将其通过图卷积网络获得初始中心线，并通过最小生成树算法进行优化，输出树状管腔结构中心线的提取结果。通过本发明能够准确地提取中心线，提升了中心线提取的稳定性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113569638A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110703121.2
申请日：2021-06-24
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提出了一种由平面指纹估计手指三维姿态的方法，涉及人机交互和触摸屏幕交互技术领域，其中，由平面指纹估计手指三维姿态的方法包括：采集待测试的平面指纹图像；将待测试的平面指纹图像输入预设的深度神经网络模型中，输出预测的姿态角。采用上述方案的本发明解决了现有方法传感器分辨率低，姿态估计精度有限的技术问题，也解决了现有方法需要额外引入硬件，给实际应用场景带来阻碍的问题，同时还解决了现有方法需要采集完整的展开指纹，给方案实际落地带来困难的问题，实现了增强指纹识别应用安全性和可靠性，丰富触屏信息输入，提高用户体验，促进指纹交互式应用的目的。
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公开(公告)号：CN113569631A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110667459.7
申请日：2021-06-16
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提出了一种单目非接触指纹透视扭曲矫正方法，该方法包括：获取非接触指纹图像，对非接触指纹图像进行预处理，得到预处理后的图像和掩膜；将预处理后的图像和掩膜输入梯度估计网络中，输出预测的表面梯度值；通过双线性插值将梯度值恢复为原始大小，得到正常的梯度值；使用正常的梯度值进行深度图的重建，得到三维手指模型；根据三维手指模型对非接触指纹图像进行展开以进行扭曲矫正。本申请解决了投影成像造成的透视扭曲降低非接触指纹识别率的技术问题，通过单幅非接触指纹图像进行三维重建和透视扭曲校正，不需要复杂的采集设备或者多次采集结果，大大降低了对设备硬件的要求，提升了非接触指纹的识别性能，更适用于实际生产生活中。
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公开(公告)号：CN112581503A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011558911.8
申请日：2020-12-25
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种多视角下的多目标检测与跟踪方法，属于计算机视觉领域。本发明实现多摄像机同步对公共区域内的多目标进行检测与跟踪，一方面对目标在单个摄像机下的监控进行逐帧在线跟踪，生成置信度很高的跟踪轨迹片段；另一方面对不同视角下的同一目标进行无监督方式的聚类，根据聚类结果以及每个相机下的跟踪轨迹片段来生成更加准确的跟踪轨迹。本发明在给定多摄像机公共监控的一片区域，能够对公共区域内的目标进行联合检测与跟踪，方法简便，跟踪效果好，有很高的应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107066961B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201710210304.4
申请日：2017-03-31
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00087
Abstract: 本发明提出一种指纹配准方法及装置，其中，方法包括：获取待配准指纹和目标指纹，提取待配准指纹和目标指纹的指纹特征，其中指纹特征包括脊线特征和相位特征，利用两个指纹的脊线特征进行粗配准，然后获取两个指纹的相位特征在相位重合区域内的相位差异信息，根据相位差异信息对粗配准结果进行调整，得到两个指纹的最终配准结果。本实施例中，不再单纯地依赖脊线特征进行指纹配准，在脊线特征的基础上还增加了相位特征，并且进行两次配准操作，可以提高指纹配准的精度。
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公开(公告)号：CN109214246A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201710538778.1
申请日：2017-07-04
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供了一种基于全局方向信息的指纹检索方法，包括：A、建立指纹全局方向信息特征表示模型；B、提取指纹数据库的以及输入的指纹图像的全局方向信息，利用所述全局方向信息特征表示模型构造特征向量，然后进行检索。本发明可提高指纹信息的利用率，提升指纹检索效率。
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公开(公告)号：CN108388893A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810480553.X
申请日：2018-05-18
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种指纹采集仪，包括外壳、光源、图像采集器，所述外壳上具有容纳手指的容纳空间，所述容纳空间的底面为透明的平面，所述光源和所述图像采集器置于所述外壳内并位于所述透明的平面的下方，所述容纳空间用于供手指的指纹面以非接触的方式在所述透明的平面上方滑动，所述光源用于照亮手指的指纹面以使所述图像采集器采集手指的指纹。
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公开(公告)号：CN104268522B
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201410490632.0
申请日：2014-09-23
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出一种指纹细节点集合的向量化描述方法，包括以下步骤：从原始指纹图像中选取参考点；根据参考点将原始指纹图像转化到预定坐标系下的矫正图像；从预定坐标系中提取预定邻域内的矫正图像的多个指纹细节点，并根据多个指纹细节点得到指纹细节点集合；对预定坐标系下预定邻域内的矫正图像进行采样，以获取多个采样点；对每个采样点利用预定长度的描述向量表示；将多个采样点的描述向量按照预定的次序组合以获取最终的指纹细节点集合的向量化描述。本发明的方法，具有高区分度的、运算效率高、鲁棒性强的优点。本发明还提出一种指纹细节点集合的向量化描述系统。
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公开(公告)号：CN103902970B
公开(公告)日：2017-09-22
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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