一种基于激光扫描的生物特征3D四维数据识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于激光扫描的生物特征3D四维数据识别方法，通过获取激光器发射激光束投射到目标物体后反射到变焦相机上，变焦相机拍摄到的目标物体的3D数据，对3D数据进行识别定位，多次向激光扫描模块发送移动指令，指示激光扫描模块变更采集位置，从而获取到变焦相机在给定时间内多个采集位置拍摄到的3D数据，对多个采集位置拍摄到的3D数据进行融合建模，从而得到目标物体在给定时间内的3D模型数据，完成目标物体的重建；并相应的点云比对以识别目标生物体的身份。还提供了一种3D四维数据识别系统。本发明专利技术由于激光扫描模块只采用一个激光器和一个变焦相机，节约成本，并且通过激光对目标物体进行整体反射，无死角，使得变焦相机拍摄出来的照片质量更高，进而使得数据更容易识别，提高准确度。

A four-dimensional data recognition method and system of biometric 3D based on laser scanning

The invention provides a method for identifying biometrics 3D four-dimensional data based on laser scanning. By acquiring the 3D data of the target object captured by the zoom camera after the laser beam is projected onto the target object, the 3D data is identified and positioned, and the moving finger is transmitted to the laser scanning module many times. The laser scanning module is instructed to change the acquisition position so as to acquire the 3D data captured by the zoom camera at multiple acquisition positions in a given time. The 3D data captured by multiple acquisition positions are fused and modeled. Thus the 3D model data of the target object in a given time is obtained and the reconstruction of the target object is completed. The point cloud alignment should be used to identify the identity of the target organism. It also provides a 3D four-dimensional data recognition system. The invention adopts only one laser and one zoom camera in the laser scanning module, which saves cost, and reflects the target object entirely through the laser without dead angle, thus making the photograph taken by the zoom camera higher in quality, thus making the data easier to identify and improving the accuracy.

【技术实现步骤摘要】
一种基于激光扫描的生物特征3D四维数据识别方法及系统
本专利技术涉及图像识别
，特别是一种基于激光扫描的生物特征3D四维数据识别方法及系统。
技术介绍
生物特征即生物固有的生理或行为特征，如指纹、掌纹、虹膜或人脸等。生物特征有一定的唯一性和稳定性，即任何两生物的某种生物特征之间的差异比较大，且生物特征一般不会随着时间发生很大的变化，这就使得生物特征很适合应用在身份认证或识别系统中的认证信息等场景中。目前的生物特征数据都是采用平面的2D数据，以手部的生物特征为例，主要采用2D的方式来识别某一个或者几个手部的特征，部分不法分子根据手部采集到的2D图片，仿制2D手部特征，骗过部分识别系统，给个人信息安全带来了很大的安全隐患；又以头部面部的生物特征为例，有关头部面部的数据应用都停留在简单的图片应用上，即只能从某个特定的角度来对头部面部数据进行处理，而个人的面部表情在识别过程中会存在一些差异(如：微笑或者眨眼)，给信息识别带来一定的困难。因此，亟需针对生物特征提供一种速度快、误差小以及安全可靠的多维数据识别方案。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于激光扫描的生物特征3D四维数据识别方法及系统。本专利技术提供了一种基于激光扫描的生物特征3D四维数据识别方法，其包括如下步骤：S01.采集生物特征信息，通过激光扫描相机采集生物体在给定时间内的多幅生物特征图像，根据所述多幅生物特征图像构建生物特征的四维模型，以实现所述生物体的生物特征3D四维数据采集；S02.存储生物特征四维数据，扫描或录入生物体的身份信息(I1、I2…In)，以生物体的身份信息(I1、I2…In)作为识别标志对采集到的生物特征3D四维数据进行关联存储，形成包括多条生物特征3D四维数据(D1、D2…Dn)的数据库；S03.目标生物体的身份识别，采集目标生物体的生物特征3D四维数据(T1、T2…Tn)，并扫描或录入所述目标生物体的身份信息(I1、I2…In)，通过所述目标生物体的身份信息(I1、I2…In)找到所述数据库中存储的生物特征3D四维数据(D1、D2…Dn)，将所述目标生物体的生物特征3D四维数据(T1、T2…Tn)分别与相应的所述数据库中存储的生物特征3D四维数据(D1、D2…Dn)进行比对，以识别目标生物体的身份。进一步的，步骤S01还包括：步骤1，获取当前采集位置的激光扫描模块的激光器发射的激光束投射到目标物体反射到所述激光扫描模块的变焦相机上，所述变焦相机拍摄到的所述目标物体的3D数据；步骤2，对所述目标物体在给定时间内的3D数据进行识别定位，判断所述目标物体是否在预定的位置；步骤3，在判断所述目标物体在预定的位置的情况下，依次向所述激光扫描模块发送多个移动指令，指示所述激光扫描模块变更采集位置；步骤4，获取所述变焦相机在变更到的各个采集位置拍摄到的所述目标物体的相机数据，根据所述各个采集位置拍摄到的所述目标物体在给定时间内的相机数据，生成所述目标物体的点云数据；步骤5，从所述目标物体的点云数据中提取所述目标物体的特征点云信息，并根据提取的所述特征点云信息，进行特征点距离标定；步骤6，基于所述特征点距离标定得到的标定距离，对所述点云数据进行合成，得到所述目标物体在给定时间内的3D模型数据。进一步的，生成所述目标物体的点云数据的步骤进一步包括：将所述各个采集位置拍摄到的所述目标物体在给定时间内的相机数据传送到具有图像处理器GPU和中央处理器CPU的处理单元；将所述多幅目标生物特征的立体信息数据和颜色信息数据信息分配到GPU的块block中进行运算，并结合CPU的集中调度和分配功能，计算所述多幅生物特征图像各自的特征点。进一步的，在判断所述目标物体不在预定的位置的情况下，所述方法还包括：根据对所述目标物体在给定时间内的3D数据进行识别定位的结果，确定承载所述目标物体的承载设备需要移动的方向；向所述承载设备发送控制指令，指示所述承载设备向所述需要移动的方向移动，返回步骤1。可选的，所述目标物体包括：人体的面部和/或头部。进一步的，步骤2中判断所述目标物体是否在预定的位置，包括：对所述目标物体在给定时间内的3D数据进行识别，判断所述目标物体的3D数据所描述的人体的面部和/头部的轮廓是否完整，如果完整，则确定所述目标物体在预定的位置。进一步的，在步骤1之后，所述方法还包括：将所述变焦相机拍摄到的所述目标物体在给定时间内的3D数据发送到引导显示屏显示。可选的，所述目标物体包括：人体的手部。进一步的，步骤2中判断所述目标物体是否在预定的位置，包括：根据所述目标物体在给定时间内的3D数据对当前的采集部位进行识别，判断所述当前的所述采集部位是否为手部，如果是，则确定所述目标物体在预定的位置。进一步的，依次向所述激光扫描模块发送多个移动指令，指示所述激光扫描模块变更采集位置，包括：依次向所述激光扫描模块发送多个移动指令，指示所述激光扫描模块分别变更多个采集角度对所述采集部位进行扫描采集。可选的，所述步骤5包括：分别对从各个采集位置扫描到的所述点云数据进行预处理，其中，所述预处理包括以下至少之一：降噪处理、平滑处理、和可视化处理；分别从预处理后的各个所述点云数据中提取所述目标物体的特征点云信息；根据所述特征点云信息，标定特征点的距离，得到所述目标物体在给定时间内的3D模型的基础尺寸。本专利技术提供了一种基于激光扫描的生物特征3D四维数据识别系统，包括如下装置：生物特征信息采集装置，用于采集生物体在给定时间内的多幅生物特征图像，并根据所述多幅生物特征图像构建生物特征的四维模型，以实现所述生物体的生物特征3D四维数据采集；生物特征四维数据存储装置，用于扫描或录入生物体的身份信息(I1、I2…In)，以生物体的身份信息(I1、I2…In)作为识别标志对采集到的生物特征3D四维数据进行存储，形成包括多条生物特征3D四维数据(D1、D2…Dn)的数据库；目标生物体的身份识别装置，用于根据扫描或录入的目标生物体的身份信息(I1、I2…In)找到所述数据库中存储的生物特征3D四维数据(D1、D2…Dn)，并将所述目标生物体的生物特征3D四维数据(T1、T2…Tn)分别与相应的所述数据库中存储的生物特征3D四维数据(D1、D2…Dn)进行比对，以识别目标生物体的身份。进一步的，所述的生物特征信息采集装置，包括：数据获取模块，用于获取当前采集位置的激光扫描模块的激光器发射的激光束投射到目标物体反射到所述激光扫描模块的变焦相机上，所述变焦相机拍摄到的所述目标物体的3D数据；识别定位模块，用于对所述目标物体在给定时间内的3D数据进行识别定位，判断所述目标物体是否在预定的位置；移动控制模块，用于在判断所述目标物体在预定的位置的情况下，依次向所述激光扫描模块发送多个移动指令，指示所述激光扫描模块变更采集位置；点云生成模块，用于获取所述变焦相机在变更到的各个采集位置拍摄到的所述目标物体的相机数据，根据所述各个采集位置拍摄到的所述目标物体的相机数据，生成所述目标物体在给定时间内的点云数据；距离标定模块，用于从所述目标物体的点云数据中提取所述目标物体的特征点云信息，并根据提取的所述特征点云信息，进行特征点距离标定；数据合成模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于激光扫描的生物特征3D四维数据识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S01.采集生物特征信息，通过激光扫描相机采集生物体在给定时间内的多幅生物特征图像，根据所述多幅生物特征图像构建生物特征的四维模型，以实现所述生物体的生物特征3D四维数据采集；S02.存储生物特征四维数据，扫描或录入生物体的身份信息(I1、I2…In)，以生物体的身份信息(I1、I2…In)作为识别标志对采集到的生物特征3D四维数据进行关联存储，形成包括多条生物特征3D四维数据(D1、D2…Dn)的数据库；S03.目标生物体的身份识别，采集目标生物体的生物特征3D四维数据(T1、T2…Tn)，并扫描或录入所述目标生物体的身份信息(I1、I2…In)，通过所述目标生物体的身份信息(I1、I2…In)找到所述数据库中存储的生物特征3D四维数据(D1、D2…Dn)，将所述目标生物体的生物特征3D四维数据(T1、T2…Tn)分别与相应的所述数据库中存储的生物特征3D四维数据(D1、D2…Dn)进行比对，以识别目标生物体的身份。

【技术特征摘要】
1.一种基于激光扫描的生物特征3D四维数据识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S01.采集生物特征信息，通过激光扫描相机采集生物体在给定时间内的多幅生物特征图像，根据所述多幅生物特征图像构建生物特征的四维模型，以实现所述生物体的生物特征3D四维数据采集；S02.存储生物特征四维数据，扫描或录入生物体的身份信息(I1、I2…In)，以生物体的身份信息(I1、I2…In)作为识别标志对采集到的生物特征3D四维数据进行关联存储，形成包括多条生物特征3D四维数据(D1、D2…Dn)的数据库；S03.目标生物体的身份识别，采集目标生物体的生物特征3D四维数据(T1、T2…Tn)，并扫描或录入所述目标生物体的身份信息(I1、I2…In)，通过所述目标生物体的身份信息(I1、I2…In)找到所述数据库中存储的生物特征3D四维数据(D1、D2…Dn)，将所述目标生物体的生物特征3D四维数据(T1、T2…Tn)分别与相应的所述数据库中存储的生物特征3D四维数据(D1、D2…Dn)进行比对，以识别目标生物体的身份。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S01还包括：步骤1，获取当前采集位置的激光扫描模块的激光器发射的激光束投射到目标物体反射到所述激光扫描模块的变焦相机上，所述变焦相机拍摄到的所述目标物体的3D数据；步骤2，对所述目标物体在给定时间内的3D数据进行识别定位，判断所述目标物体是否在预定的位置；步骤3，在判断所述目标物体在预定的位置的情况下，依次向所述激光扫描模块发送多个移动指令，指示所述激光扫描模块变更采集位置；步骤4，获取所述变焦相机在变更到的各个采集位置拍摄到的所述目标物体的相机数据，根据所述各个采集位置拍摄到的所述目标物体在给定时间内的相机数据，生成所述目标物体的点云数据；步骤5，从所述目标物体的点云数据中提取所述目标物体的特征点云信息，并根据提取的所述特征点云信息，进行特征点距离标定；步骤6，基于所述特征点距离标定得到的标定距离，对所述点云数据进行合成，得到所述目标物体在给定时间内的3D模型数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，生成所述目标物体的点云数据的步骤进一步包括：将所述各个采集位置拍摄到的所述目标物体在给定时间内的相机数据传送到具有图像处理器GPU和中央处理器CPU的处理单元；将所述多幅目标生物特征的立体信息数据和颜色信息数据信息分配到GPU的块block中进行运算，并结合CPU的集中调度和分配功能，计算所述多幅生物特征图像各自的特征点；在判断所述目标物体不在预定的位置的情况下，所述方法还包括：根据对所述目标物体在给定时间内的3D数据进行识别定位的结果，确定承载所述目标物体的承载设备需要移动的方向；向所述承载设备发送控制指令，指示所述承载设备向所述需要移动的方向移动，返回步骤1。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述目标物体包括：人体的面部和/或头部；步骤2中判断所述目标物体是否在预定的位置，包括：对所述目标物体在给定时间内的3D数据进行识别，判断所述目标物体的3D数据所描述的人体的面部和/头部的轮廓是否完整，如果完整，则确定所述目标物体在预定的位置。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在步骤1之后，所述方法还包括：将所述变焦相机拍摄到的所述目标物体在给定时间内的3D数据发送到引导显示屏显示。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标物体包括：人体的手部；步骤2中判断所述目标物体是否在预定的位置，包括：根据所述目标物体在给定时间内的3D数据对当前的采集部位进行识别，判断所述当前的所述采集部位是否为手部，如果是，则确定所述目标物体在预定的位置；依次向所述激光扫描模块发送多个移动指令，指示所述激光扫描模块变更采集位置，包括：依次向所述激光扫描模块发送多个移动指令，指示所述激光扫描模块分别变更多个采集角度对所述采集部位进行扫描采集；所述步骤5包括：分别对从各个采集位置扫描到的所述点云数据进行预处理，其中，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：左忠斌，淮春芳，左达宇，
申请(专利权)人：北京天目智联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11