【技术实现步骤摘要】
一种指部多特征全面三维重建方法
本专利技术涉及生物特征识别
,更具体地说,涉及一种指部多特征全面三维重建方法。
技术介绍
在信息技术和网络技术高度发达的今天,鉴定个人身份及个人信息安全已经成为一个亟待解决的关键社会问题,生物特征识别作为一种身份认证和信息安全技术,已大量应用到通关检查、安防监控、金融银行、刑事侦查及户籍管理等各个领域。生物特征识别技术利用生物特征进行身份鉴定,所采用的生物特征主要可分为生理特征,如人脸、指纹、虹膜、指静脉、指形等;及行为特征,如步态、签名、声纹等。相比于传统的基于身份证件或密码等的身份鉴定方式,生物特征识别具有安全性高、不易伪造及不会遗失等优点。指部生物特征作为生物特征识别领域应用最广泛的一类特征,主要包括指纹、指静脉、指肚横纹、指背横纹、指甲床、指形等特征。指部生物特征具有使用方便、设备易于小型化的特点,且由于需要用户主动配合,从而极大降低了生物特征未经本人允许而被采集甚至盗用的风险,这是人脸、步态、声纹等特征所难以具备的。但是目前的指部生物特征识别系统往往只使用二维特征或单一 ...
【技术保护点】
1.一种指部多特征全面三维重建方法,其特征在于:包括以下步骤:/n第一步,对多视角多光谱手指采集装置进行标定;/n第二步,采用多视角立体重建算法对手指的表面纹理图像进行特征匹配得到手指表面的稀疏三维点云,完成多视角立体重建,以获得手指准确轮廓信息;/n第三步,采用光度立体法实现对手指表面进行三维重建得到稠密深度信息,以可获得手指表面细节信息的优势;/n第四步,将多视角立体重建的三维点云与光度立体法得到的稠密深度信息进行融合,即采用匹配点对在三维空间中的均方差损失和平滑项损失进行迭代优化,得到融合后的三维Mesh模型;/n第五步,将手指的表面纹理图像和内部静脉纹理图像映射至三 ...
【技术特征摘要】
1.一种指部多特征全面三维重建方法,其特征在于:包括以下步骤:
第一步,对多视角多光谱手指采集装置进行标定;
第二步,采用多视角立体重建算法对手指的表面纹理图像进行特征匹配得到手指表面的稀疏三维点云,完成多视角立体重建,以获得手指准确轮廓信息;
第三步,采用光度立体法实现对手指表面进行三维重建得到稠密深度信息,以可获得手指表面细节信息的优势;
第四步,将多视角立体重建的三维点云与光度立体法得到的稠密深度信息进行融合,即采用匹配点对在三维空间中的均方差损失和平滑项损失进行迭代优化,得到融合后的三维Mesh模型;
第五步,将手指的表面纹理图像和内部静脉纹理图像映射至三维Mesh模型得到融合后的三维Mesh模型中,即为指部多特征全面三维模型。
2.根据权利要求1所述的指部多特征全面三维重建方法,其特征在于:所述多视角多光谱手指采集装置包括上位机和与上位机连接的手指三维采集机构;
所述手指三维采集机构包括相互连接的多视角采集模块和底座模块;所述多视角采集模块由六边形支架、6个无滤波片摄像头模组、6个多光谱光源电路板及用于配套可调节位置的螺丝螺母组成;所述多光谱光源电路板与无滤波片摄像头模组通过螺丝螺母固定于六边形支架的内侧面上,以围绕的方式对手指进行图像采集;所述多光谱光源电路板上设置有红外发光二极管和可见光发光二极管;所述底座模块由与六边形支架连接的底座支架及光源控制电路板组成;
所述上位机包括三维重建系统及身份识别系统;所述三维重建系统由图像采集控制模块和三维重建算法模块组成,三维重建算法模块应用光度立体法和多视角立体重建算法实现指部多特征全面三维模型重建;所述身份识别系统使用已重建的指部多特征全面三维模型进行身份识别。
3.根据权利要求2所述的指部多特征全面三维重建方法,其特征在于:在第一步中,所述对多视角多光谱手指采集装置进行标定是指:分别对多相机系统、相机响应函数和可见光发光二极管光源位置进行标定;所述多相机系统标定是为获取6个无滤波片摄像头模块,即相机A,B,C,D,E,F的内参Ki和外参Ri,ti,其中i=A,B,C,D,E,F。
4.根据权利要求3所述的指部多特征全面三维重建方法,其特征在于:对可见发光二极管光源位置进行标定是指:将手指三维采集机构放置于黑暗环境下,相机D侧的多光谱光源电路板上的一颗可见光发光二极管点亮,记为点光源Pk(xPk,yPk,zPk,1),k=1…K,其中K为所有可见光发光二极管灯的个数;相机D正对面的相机是相机A及相机A邻近的一个相机B共两个相机拍摄到有该可见光发光二极管的图片IA,Pk和IB,Pk,两相机A,B内外参由多相机标定步骤已标定,故A,B相机内外参已知为KA,RA,tA,KB,RB,tB,由于图片IA,Pk和IB,Pk在黑暗环境下拍摄所以直接使用全局灰度值阈值可精确地获得该可见光发光二极管灯在图片坐标系下的位置pA,Pk(uA,Pk,vA,Pk,1)和pB,Pk(uB,Pk,vB,Pk,1),相机模型采用透射投影相机模型,在齐次坐标系下有:
sp=K[Rt]P(1)
其中P是相机坐标系下三维点坐标位置,K,R,t分别是相机内外参,p是三维点对应图片坐标系上点的二维坐标位置,s是尺度因子,为1/z,z为相机坐标系下该三维点的深度;将已知的A,B相机内外参已知为KA,RA,tA,KB,RB,tB,图片坐标系下的位置pA,Pk(uA,Pk,vA,Pk,1)和pB,Pk(uB,Pk,vB,Pk,1)已知,代入式(1)得到三维欧式坐标系下两条直线:
求两直线之间垂线段的中点作为该点光源Pk的坐标(xPk,yPk,zPk);对同一点光源拍摄多次图像,得到多组该点光源Pk的坐标(xPk,yPk,zPk),求其平均值作为该点光源Pk的实际坐标
将上述步骤对6个多光谱光源电路板上的每颗可见光发光二极管进行标定,得所有可见光发光二极管的三维坐标
5.根据权利要求2所述的指部多特征全面三维重建方法,其特征在于:在第二步中,所述采用多视角立体重建算法对手指的表面纹理图像进行特征匹配得到手指表面的稀疏三维点云,完成多视角立体重建,以获得手指准确轮廓信息是指:
首先采集手指表面纹理图像,图像采集控制模块通过串口发送指令控制6个多光谱光源电路板上的每个可见光发光二极管依次轮流闪烁,在每次可见光发光二极管亮期间,该可见光发光二极管所处六边形支架该边上及邻近两边上共三个无滤波片摄像头模块分别采集一张手指表面纹理图像IAi,IBi,IFi,i=1…K;
然后进行多视角立体重建,对三张图片IAi,IBi,IFi提取SIFT特征,两两图片之间进行特征匹配找出匹配的SIFT特征匹配点对,使用极线几何得到手指表面的稀疏三维点云,即完成多视角立体重建。
6.根据权利要求5所述的指部多特征全面三维重建方法,其特征在于:在第三步中,所述采用光度立体法实现对手指表面进行三维重建得到稠密深度信息是指:6个无滤波片摄像头模块A,B,C,D,E,F均会拍摄可视范围内6个多光谱光源电路板上的每个可见光发光二极管照射手指表面的图片;每张图片对应光源三维坐标已标定,是其中M是摄像头A可视范围内可见光发光二极管个数;手指表面反射模型采用兰伯特反射模型:
Ik(p)=Φ(Mk(p))=ρ(P){sk(P)·n(P)}(3)
其中P是手指表面的三维空间点;k=1…M是摄像头A可视范围内可见光发光二极管个数;ρ(P)为手指表面点P处的表面反射率;s(P)是光源向量,该向量方向为从表面点P指向点光源,长度为照射至表面点P的光强度;n(P)为手指表面空间点P处的表面法向量,为待求对象;M(p)是三维空间点P处的反射光通过透镜到达相机图像...
【专利技术属性】
技术研发人员:康文雄,杨伟力,钟飞,
申请(专利权)人:华南理工大学,
类型:发明
国别省市:广东;44
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