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公开(公告)号：CN117883768A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311500418.4
申请日：2023-11-10
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及人机交互及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于皮肤纹理匹配的摇杆控制方法、装置及电子设备，其中，方法包括：采集用户手指或手掌不同位置的纹理图像，并将采集的纹理图像或提取的特征模版存储至纹理库；获取触摸皮肤纹理时该位置的纹理图像，并提取所述纹理图像的特征，与所述纹理库中特征模板进行图像匹配后，得到触控点的定位信息；将所述触控点定位的信息映射为控制命令，基于所述控制命令对目标进行控制。通过实时获取手指或者手掌图像，与提前采集的指纹或者掌纹图像进行纹理匹配，实现对当前接触的皮肤位置的精准定位，进而实现便携、高效的虚拟摇杆控制技术。
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公开(公告)号：CN112541893B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202011446025.6
申请日：2020-12-11
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种三维断层扫描图像中树状结构分叉关键点的检测方法，涉及医学图像处理领域。该方法在离线阶段获取包含解剖学树状结构的三维断层扫描图像并预处理，对图像进行标注后根据结果生成对应的分叉关键点检测、树状结构分割、分支向量场的预测目标，最终组成训练数据对用于对深度学习网络进行训练，得到训练完毕的网络；在线阶段，获取一张相同类型的图像，利用训练完毕的网络输出该图像对应的分叉关键点热图、树状结构分割概率图与分支向量场的预测结果，应用热图与分割概率图的预测结果计算最终的关键点检测位置。本发明可以广泛应用于多种解剖学树状结构中分叉关键点的检测，如气管、动脉、静脉等，均能实现较好的检测效果。
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公开(公告)号：CN112560865B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202011532812.2
申请日：2020-12-23
Applicant: 清华大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种室外大场景下点云的语义分割方法，属于3D点云图像处理领域。本发明的语义分割网络，采用编码器‑解码器方式处理大场景下语义分割任务，能够一次性处理所有点云，首先在共享的全连接层提取输入点特征后，通过带有降采样的编码器学习对输入点云进行特征聚合，而后利用解码器将抽象后的特征进行特征恢复和上采样，再通过一层共享的全连接层，得到每个点云的分割结果。本发明可以广泛应用于各种大场景下的点云图像语义分割任务，方法简单，分割效果好，有很高的应用价值。
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公开(公告)号：CN114356103A
公开(公告)日：2022-04-15
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：CN114356102A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210114014.0
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物体绝对姿态控制方法及装置，其中方法包括，实时采集当前手指的指纹图像；根据序列图像，推测出当前手指的三维姿态；将当前手指的三维姿态映射为三维输入信号，根据三维输入信号控制目标物体在三维空间中的绝对姿态；将经过控制后得到的绝对姿态作为目标姿态，计算将被控制物体变换至目标姿态的变换路径。本发明的三维绝对姿态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姿态控制提供便利。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113192069A
公开(公告)日：2021-07-30
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：CN109886212A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910138632.7
申请日：2019-02-25
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提出一种从滚动指纹合成现场指纹的方法和装置，其中，方法包括：通过多对配对的滚动指纹与现场指纹，学习得到从滚动指纹到现场指纹的变换规律集合；利用变换规律集合对第一滚动指纹进行合成，获取与第一滚动指纹对应的合成现场指纹。该方法实现了高效准确地合成同一手指的多个现场指纹，大大降低了现场指纹的获取难度。
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公开(公告)号：CN103927351B
公开(公告)日：2017-06-06
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：CN104268542B
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201410484330.2
申请日：2014-09-19
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种掌纹采集仪以及生成全掌纹图像的方法：包括棱镜、光源模块、图像采集模块、存储模块和图像处理模块；棱镜具有手掌接触面、与手掌接触面平行的底面以及多个侧面，手掌接触面用于供手掌按压以使图像采集模块获取正面掌纹图像和全反射掌纹图像；光源模块用于提供光照，包括设于所述底面下方且倒置的第一光源组和设于多个侧面外围且直射侧面的第二光源组；存储模块与图像采集模块、图像处理模块连接，用于存储掌纹图像；图像处理模块根据正面掌纹图像与全反射掌纹图像间的换算关系，将正面掌纹图像的掌心区域转换成全反射掌心图像以与所述全反射掌纹图像进行融合，弥补全反射掌纹图像的掌心缺失区域，从而恢复出全反射全掌纹图像。
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公开(公告)号：CN103971099B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201410212157.0
申请日：2014-05-19
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出一种扭曲指纹的合成方法，包括以下步骤：选取参考指纹和多个指纹对，每个指纹对包含一个扭曲指纹及其对应的正常指纹，并根据参考指纹对指纹对进行配准；根据已配准的指纹对的扭曲指纹及其对应的正常指纹细节点的对应关系得到扭曲指纹及其对应的正常指纹之间的扭曲场；根据这些扭曲场学习得到扭曲场的统计模型；利用扭曲场的统计模型，对任意给定的正常指纹合成与该任意指定的正常指纹相关联的多个扭曲指纹。本发明提出的方法能够高效、准确、大量地合成扭曲指纹，并可减少资源花销、降低成本。本发明还提供了一种扭曲指纹的合成系统。
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