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公开(公告)号：CN104408730B
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201410742470.5
申请日：2014-12-08
Applicant: 北京市新技术应用研究所 , 北京北科慧识科技股份有限公司
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了鱼眼镜头的标定装置,包括,标定箱体,标定板、鱼眼图像采集器及标定处理器;鱼眼图像采集器对标定板的图像进行采集,鱼眼图像采集器的输出端与标定处理器的输入端连接,标定处理器从鱼眼图像采集器接收当前标定板图像,根据当前标定板图像的多条经线及纬线信息,对当前标定板图像信息标定。从而解决了鱼眼图像标定精度低,标定失真大的问题。本发明中的鱼眼镜头的标定装置,操作简单、方便、快捷,每次对鱼眼镜头进行标定仅需用数据线连接电路板并固定即可次完成,处理过程快,适合于大批量生产及使用中的鱼眼镜头标定。
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公开(公告)号：CN103714324B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201310741480.2
申请日：2013-12-27
Applicant: 北京市新技术应用研究所 , 北京北科慧识科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于散列算法的快速掌纹辨识方法，包括基于可调控滤波器的掌纹特征提取，一致方向模式的定义和构造，以及基于一致方向模式的散列表的构建和搜索三个阶段，本发明提供的一种基于散列算法的快速掌纹辨识方法提供既能保证辨识精度又能大幅提高辨识速度，大大优于已有的掌纹辨识方法，其辨识准确率与逐一匹配几乎保持一致，同时该方法的辨识速度相比于逐一匹配提升了15倍以上。
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公开(公告)号：CN102567707B
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201010607047.6
申请日：2010-12-27
Applicant: 北京北科慧识科技股份有限公司
IPC: G06K9/00 , G06K9/20 , A61B5/1171 , A61B5/1172
Abstract: 本发明提供了一种生物识别传感器及生物识别系统，其中生物识传感器包括：发射可见光及近红外光的主动光源、单个成像镜头、分光部件、红外图像采集装置和可见光图像采集装置；所述分光部件位于所述成像镜头的后方，所述红外图像采集装置和可见光图像采集装置均位于所述分光部件的后方；其中，所述分光部件，用于将从所述成像镜头透射的光波分成一路可见光和一路近红外光。本发明提供的生物识别传感器不仅实现了非接触式图像采集，而且利用分光部件简化了图像采集装置的结构，有效提高了生物识别的精度和效率。
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公开(公告)号：CN102402679A
公开(公告)日：2012-04-04
申请号：CN201010276401.1
申请日：2010-09-07
Applicant: 北京北科慧识科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种非接触式掌纹掌脉识别系统，包括：主动光源，用于为图像采集提供可见光和近红外光；图像采集装置，用于根据所述可见光和近红外光照射到手掌上的反射光，采集掌纹图像和掌脉图像；数据传输控制器，用于将所述掌纹图像和掌脉图像发送至核心处理装置；所述核心处理装置，与所述数据传输控制器相连接，用于对所述掌纹图像和掌脉图像进行预处理，然后将预处理后的图像与保存的预留样本进行特征比对，进行身份识别。本发明实现了非接触式的手掌图像采集与识别，提高了手掌识别的精度，节约能耗的同时延长了系统的使用寿命，且安全卫生，使用方便。
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公开(公告)号：CN110909757A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201910767514.2
申请日：2019-08-20
Applicant: 北京北科慧识科技股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明生物识别系统模板的选取和更新方法，涉及生物识别中的数字图像处理，包括基于样本重要性评估的候选模板选取和样本通过表更新过程以及基于最近邻分类器的生物识别系统模板选取过程两个阶段，其中基于样本重要性评估的候选模板选取和样本通过表更新过程包括建立样本通过表As、候选模板选取和样本通过表更新，基于最近邻分类器的生物识别系统模板选取过程包括根据联合通过表选取新模板集T*和模板候选空间TM中离群点的去除，本发明方法克服了现有的生物识别系统模板的选取和更新方法所存在的不具有普适性，并且因模板类内变化造成的生物识别系统的误拒率比较高的缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102542242B
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201010607029.8
申请日：2010-12-27
Applicant: 北京北科慧识科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种非接触式采集图像的生物特征区域定位方法和装置，所述非接触式采集图像包括近红外图像，所述方法包括：对该近红外图像进行二值化处理，获得去除图像背景后的二值化图像；对二值化图像进行去噪处理，获得所述生物特征区域的边缘点信息；根据所述边缘点信息，获得生物特征区域的关键点，并依此确定近红外图像的生物特征区域。本发明非接触式采集的近红外图像的主体是较为明亮的生物特征图像，而背景因近红外反射光较弱而在图像中显示为黑暗区域，采用简单的阈值分割算法，即可实现图像的快速分割和二值化，可解决现有技术为排除外界光源干扰，只能在封闭环境下采用接触式生物特征采集方式，导致系统设备体积较大的问题。
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公开(公告)号：CN102567708A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201010607049.5
申请日：2010-12-27
Applicant: 北京北科慧识科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种生物特征提取方法、装置及生物识别方法、系统。其中，生物特征提取方法包括：采用多尺度多方向迭代滤波器对原始掌纹图像的ROI区域和原始掌脉图像的ROI区域滤波，进行纹理提取；根据所述滤波器的最大响应进行竞争编码，将获得的编码图像分别作为手掌掌纹的识别特征和手掌掌脉的识别特征。使用本发明提供的生物特征提取方法，可以有效减小生物识别技术中生物特征提取的计算量，节约生物特征提取时间，进而提高整个生物识别系统的识别效率。
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公开(公告)号：CN103714324A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201310741480.2
申请日：2013-12-27
Applicant: 北京市新技术应用研究所 , 北京北科慧识科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于散列算法的快速掌纹辨识方法，包括基于可调控滤波器的掌纹特征提取，一致方向模式的定义和构造，以及基于一致方向模式的散列表的构建和搜索三个阶段，本发明提供的一种基于散列算法的快速掌纹辨识方法提供既能保证辨识精度又能大幅提高辨识速度，大大优于已有的掌纹辨识方法，其辨识准确率与逐一匹配几乎保持一致，同时该方法的辨识速度相比于逐一匹配提升了15倍以上。
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公开(公告)号：CN102567708B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201010607049.5
申请日：2010-12-27
Applicant: 北京北科慧识科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种生物特征提取方法、装置及生物识别方法、系统。其中，生物特征提取方法包括：采用多尺度多方向迭代滤波器对原始掌纹图像的ROI区域和原始掌脉图像的ROI区域滤波，进行纹理提取；根据所述滤波器的最大响应进行竞争编码，将获得的编码图像分别作为手掌掌纹的识别特征和手掌掌脉的识别特征。使用本发明提供的生物特征提取方法，可以有效减小生物识别技术中生物特征提取的计算量，节约生物特征提取时间，进而提高整个生物识别系统的识别效率。
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公开(公告)号：CN102542281B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201010607025.X
申请日：2010-12-27
Applicant: 北京北科慧识科技股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种非接触式生物特征识别方法和系统，所述方法包括：提取以非接触式方式采集的可见光图像和近红外图像的生物特征；计算可见光图像的生物特征与预存的可见光生物特征模板的相似度x1，以及近红外图像的生物特征与预存的近红外光生物特征模板的相似度x2；将上述x1和x2组成的被检测样本x＝(x1 x2)与训练样本进行比较，判断被检测样本是否属于类内样本，若是，则识别成功。采用本发明实施例方法，识别精度大大高于单一生物特征识别方式，可解决现有采用单独的掌脉身份识别方式特征信息少且鉴别精度不高，以及，采用单独的掌纹身份识别方式防伪能力较差的问题。
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