一种基于光场相机的生物特征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光场相机的生物特征3D四维数据识别方法，采用光场相机对目标物体在给定时间内进行数据采集，以光场相机成像原理为基础，结合数字图像处理技术，对目标物体进行四维数据的采集，完成对目标物体的重构，利用目标生物体的身份信息找到数据库中存储的生物特征3D四维数据，并相应的点云比对以识别目标生物体的身份。还提供了一种基于光场相机的生物特征3D四维数据识别系统。本发明专利技术由于光场相机基于光场理论，在一个焦距对物体拍照后可以计算出其他焦距的成像情况，无需对焦，也不需要在不同焦距多次拍照，因此，减少了数据采集时间和后期身份识别计算的数据量，同时降低操作复杂度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于光场相机的生物特征3D四维数据识别方法及系统
本专利技术涉及图像识别
，特别是一种基于光场相机的生物特征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。目前生物特征数据主要是基于可见光、红外光、激光、投影等技术为背景。其中，基于可见光的数据采集设备一般都是普通相机，普通相机拍出照片只有一个焦点，其数据重点只是一个平面，图像细节有限，对后期3D合成算法要求高，运算时间长，且合成3D效果清晰度有限，虽然可通过调整焦距在不同焦点拍摄图片可以改善，但增加了数据获取和数据处理的时间，降低了建模效率，同时要求相机具备变焦功能，每次拍照需要先对焦后拍照，既增加相机成本又增加了操作复杂度。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光场相机的生物特征3D四维数据识别方法及系统。本专利技术提供了一种基于光场相机的生物特征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，通过光场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，扫描或录入以生物体的身份信息(I1、I2…In)，以所述身份信息(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，接收光场相机当前对目标物体进行采集得到的在给定时间内的影像数据；步骤2，对所述影像数据进行多焦点采样并转换为多张预定图片格式的图像数据；步骤3，将所述多张预定图片格式的图像数据进行预处理，其中，所述预处理包括以下至少之一：去除背景处理、降噪处理和细节增强处理；步骤4，将预处理后的所述多张预定图片格式的图像数据融合成一张预定图片格式的图像数据，并对该张预定图片格式的图像数据进行处理，得到点云数据；步骤5，从所述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三维模型数据。进一步的，得到点云数据的步骤进一步包括：将所述多张预定图片格式的图像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；将所述多张预定图片格式的图像数据信息分配到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，所述目标物体包括：人体的面部、虹膜和/或头部。进一步的，在步骤2之前，所述方法还包括：对所述影像数据进行解码，生成预定图片格式的图像数据，对所述预定图片格式的图像数据进行定位识别，确定所述人体的面部、虹膜和/或头部在预定的位置。进一步的，在确定所述人体的面部、虹膜和/或头部不在预定的位置的情况下，所述方法还包括：根据对所述预定图片格式的图像数据进行定位识别的结果，确定承载所述人体的面部、虹膜和/或头部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。进一步的，确定所述人体的面部、虹膜和/或头部在预定的位置，包括：对所述预定图片格式的图像数据进行定位识别，判断所述预定图片格式的图像数据中的人体的面部和/头部的轮廓是否完整，如果完整，则确定所述人体的面部、虹膜和/或头部在预定的位置。进一步的，在对所述影像数据进行解码时，所述方法还包括：对所述影像数据进行解码处理，得到视频信号数据，将所述视频信号数据发送到引导显示屏显示。进一步的，所述目标物体包括：人体的手部。进一步的，所述步骤5包括：对从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；从预处理后的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三维模型的基础尺寸。进一步的，在步骤6之后，所述方法还包括：对所述四维模型数据进行渲染，将渲染后的所述四维模型数据发送纵显示屏显示。本专利技术提供了一种基于光场相机的生物特征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，所述的生物特征采集装置，包括：数据接收模块，用于接收光场相机当前对目标物体进行采集得到在给定时间内的影像数据；格式转换模块，用于对所述影像数据进行多焦点采样并转换为多张预定图片格式的图像数据；预处理模块，用于将所述多张预定图片格式的图像数据进行预处理，其中，所述预处理包括以下至少之一：去除背景处理、降噪处理和细节增强处理；数据融合模块，用于将预处理后的所述多张预定图片格式的图像数据融合成一张预定图片格式的图像数据；点云生成模块，用于对所述一张预定图片格式的图像数据进行处理，得到点云数据；距离标定模块，用于从所述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；数据获取模块，用于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三维模型数据。进一步的，所述目标物体包括：人体的面部、虹膜和/或头部；所述装置还包括：定位识别模块，用于对所述影像数据进行解码，生成预定图片格式的图像数据，对所述预定图片格式的图像数据进行定位识别，确定所述人体的面部、虹膜和/或头部在预定的位置。进一步的，所述装置还包括：移动控制模块，用于在所述定本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于光场相机的生物特征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，通过光场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，扫描或录入以生物体的身份信息(I1、I2…In)，以所述身份信息(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】
1.一种基于光场相机的生物特征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，通过光场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，扫描或录入以生物体的身份信息(I1、I2…In)，以所述身份信息(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，接收光场相机当前对目标物体进行采集得到的在给定时间内的影像数据；步骤2，对所述影像数据进行多焦点采样并转换为多张预定图片格式的图像数据；步骤3，将所述多张预定图片格式的图像数据进行预处理，其中，所述预处理包括以下至少之一：去除背景处理、降噪处理和细节增强处理；步骤4，将预处理后的所述多张预定图片格式的图像数据融合成一张预定图片格式的图像数据，并对该张预定图片格式的图像数据进行处理，得到点云数据；步骤5，从所述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三维模型数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，得到点云数据的步骤进一步包括：将所述多张预定图片格式的图像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；将所述多张预定图片格式的图像数据信息分配到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。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标物体包括：人体的面部、虹膜和/或头部；在步骤2之前，所述方法还包括：对所述影像数据进行解码，生成预定图片格式的图像数据，对所述预定图片格式的图像数据进行定位识别，确定所述人体的面部、虹膜和/或头部在预定的位置；在确定所述人体的面部、虹膜和/或头部不在预定的位置的情况下，所述方法还包括：根据对所述预定图片格式的图像数据进行定位识别的结果，确定承载所述人体的面部、虹膜和/或头部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；确定所述人体的面部、虹膜和/或头部在预定的位置，包括：对所述预定图片格式的图像数据进行定位识别，判断所述预定图片格式的图像数据中的人体的面部和/头部的轮廓是否完整，如果完整，则确定所述人体的面部、虹膜和/或头部在预定的位置；在对所述影像数据进行解码时，所述方法还包括：对所述影像数据进行解码处理，得到视频信号数据，将所述视频信号数据发送到引导显示屏显示。5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述目标物体包括人体的手部；所述步骤5包括：对从所述点云数据进行预处理，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；从预处理后的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三维模型的基础尺寸；在步骤6之后，所述方法还包括：对所述四维模型数据进行渲染，将渲染后的所述四维模型数据...

【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