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公开(公告)号：CN110309699B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201910219874.9
申请日：2019-03-22
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于OCT的皮下汗孔图提取方法，包括如下步骤：1)对每张OCT图像的每个像素进行灰度值差分运算，并选择结果大于阈值的点作为初始特征点集；2)应用霍夫变换，将角质层特征点集从初始特征点集中分离出来，并对其进行二次多项式拟合得到角质层轮廓，同时去除位于角质轮廓周围附近以及上方的特征点；3)由远及近地去除乳头层轮廓外的特征点，得到准确的乳头层特征点集，并对其进行三次插值拟合得到乳头层轮廓；4)据两条轮廓的位置获得汗腺切线，然后将所有OCT图像中获得的汗腺切线拼接成大小为W×N皮下汗孔图，再经过图像增强获得最后结果。本发明能够得到正确的汗腺切线，最后获得清晰的皮下汗孔图。
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公开(公告)号：CN111597895A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010293470.7
申请日：2020-04-15
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于resnet50神经网络的OCT指纹防伪方法，包括如下步骤：第一步：制取多种类型的指纹样本，采集与之对应的OCT体数据；第二步：对采集得到的数据做数据预处理；第三步：对采集得到的OCT体数据中取切片图进行一阶纵向差分运算，求取出每一列特征点所在位置，连通域去噪拟合之后得到角质层，选择角质层位置上的某一特征点，取局部小块，作为网络训练样本；第四步：构建resnet50网络模型；第五步：随机在鉴别OCT体数据中，将局部小块输入到训练好的resnet50网络模型，确定其所属类别，对此进行防伪。本发明通过网络学习到的手指深层次的信息，对测试数据进行一个数据分类，从而达到指纹防伪。
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公开(公告)号：CN110309699A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910219874.9
申请日：2019-03-22
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于OCT的皮下汗孔图提取方法，包括如下步骤：1)对每张OCT图像的每个像素进行灰度值差分运算，并选择结果大于阈值的点作为初始特征点集；2)应用霍夫变换，将角质层特征点集从初始特征点集中分离出来，并对其进行二次多项式拟合得到角质层轮廓，同时去除位于角质轮廓周围附近以及上方的特征点；3)由远及近地去除乳头层轮廓外的特征点，得到准确的乳头层特征点集，并对其进行三次插值拟合得到乳头层轮廓；4)据两条轮廓的位置获得汗腺切线，然后将所有OCT图像中获得的汗腺切线拼接成大小为W×N皮下汗孔图，再经过图像增强获得最后结果。本发明能够得到正确的汗腺切线，最后获得清晰的皮下汗孔图。
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