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公开(公告)号：CN113570699A
公开(公告)日：2021-10-29
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：CN116071788A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310117583.5
申请日：2023-01-30
Applicant: 清华大学
IPC: G06V40/12 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于稠密估计的指纹二维姿态估计方法与系统，该方法包括：给定各种指纹采集设备上采集的指纹图像，预测出指纹的2D姿态，包括指纹中心位置以及朝向，该姿态信息可以用于图像中的指纹定位，并可以辅助后续的指纹识别任务，提高识别算法的效率与精度。指纹的2D姿态估计问题被分解到单个像素点上，将指纹图像通过特定的稠密姿态估计模型后，输出单个像素点上的估计结果，最后在指纹有效区域内整合稠密估计的结果，获得2D的指纹姿态估计。本发明的指纹2D姿态的估计系统可以通过稠密估计的方式，有效提高指纹2D姿态估计算法在多种图像模态下的泛化能力。
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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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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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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN109272510B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201810817960.5
申请日：2018-07-24
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种三维医学图像中管状结构的分割方法。属于医学图像处技术领域。该方法在离线时期中包括获取训练图像并对训练图像进行人工标注；估计管状结构的空间概率密度得到管状结构空间概率密度图像；三维全卷积网络参数训练；在线时期中包括获取待分割图像；估计管状结构的位置先验分布；基于三维全卷积网络的管状结构分割得到分割结果。本发明中，三维医学图像中管状结构的分割方法的输入是三维医学图像，输出为对应的特定管状结构分割结果。本发明的管状结构分割方法可以有效抑制图像中其他结构的影响、提高在非正常管状结构区域的分割性能。
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公开(公告)号：CN109272510A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201810817960.5
申请日：2018-07-24
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种三维医学图像中管状结构的分割方法。属于医学图像处技术领域。该方法在离线时期中包括获取训练图像并对训练图像进行人工标注；估计管状结构的空间概率密度得到管状结构空间概率密度图像；三维全卷积网络参数训练；在线时期中包括获取待分割图像；估计管状结构的位置先验分布；基于三维全卷积网络的管状结构分割得到分割结果。本发明中，三维医学图像中管状结构的分割方法的输入是三维医学图像，输出为对应的特定管状结构分割结果。本发明的管状结构分割方法可以有效抑制图像中其他结构的影响、提高在非正常管状结构区域的分割性能。
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公开(公告)号：CN114356102B
公开(公告)日：2024-12-03
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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