一种基于神经辐射场的手指新视角图像生成方法技术

本发明专利技术公开了一种基于神经辐射场的手指新视角图像生成方法，包括以下步骤：获取包含轴向旋转的图像，作为图像样本；扩增图像数据；提取扩增得到的图片数据的相对外参数；生成轴向旋转新视角的图像；利用扩增图像数据和生成轴向旋转新视角的图像训练识别模型。本方法通过传统数据扩增方法模拟手指采集过程中在各个方向上偏移的情况，增强样本数据的多样性，提升识别系统的鲁棒性，利用基于神经辐射场的方法，为每个手指生成了多张轴向旋转的手指图像，丰富了手指轴向旋转数据的多样性，提升系统的鲁棒性，向窗口内采样的像素加入梯度信息、结构相似性信息以及深度平滑信息的约束，提升新视角生成的质量，提升识别系统的性能。提升识别系统的性能。提升识别系统的性能。

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经辐射场的手指新视角图像生成方法


[0001]本专利技术涉及计算机视觉特征识别领域，具体涉及一种基于神经辐射场的手指新视角图像生成方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着信息化时代中信息安全要求逐渐提升以及计算机技术逐渐成熟和普及，生物特征识别技术在身份认证领域占据了越来越大的份额。相比于密码、ID信息等传统身份验证方式，生物特征信息通常具备普遍性、独特性、持久性、可采集性等明显的优势。因此，生物特征识别适合用于对身份识别精度要求相对较高的场所，如门禁、银行等。其中，指纹信息处于人体特征中相对不敏感的区域，且具备易于采集的特性，在近年来一直被广泛研究且投放适用于各类场景当中。
[0003]指部特征信息主要包含指纹信息以及指静脉信息，指纹作为近年来使用最多的生物特征之一，被广泛运用于手机解锁、门禁解锁、刑侦破案等邻域当中，具备一定的法律效应。除此之外，用户的指纹在相当长一段时间内固定的，而且在实际使用场景中易于获取指纹样本，使得指纹识别具有非常高的实用性。
[0004]指部特征识别技术主要分为基于特征工程的技术以及基于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于神经辐射场的手指新视角图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取包含轴向旋转的原始图像，作为图像样本；2)扩增图像数据；3)提取原始图像数据之间的相对外参；4)利用步骤1)采集得到的原始图像以及步骤3)得到的图像之间的相对外参生成轴向旋转新视角的图像；5)利用步骤2)的扩增图像数据和步骤4)生成的轴向旋转新视角的图像训练识别模型。2.根据权利要求1所述的一种基于神经辐射场的手指新视角图像生成方法，其特征在于，步骤1)具体包括：将手指在轴向
‑
30
°
至30
°
的范围内旋转后进行拍摄，从而得到多个旋转角度下的图片。3.根据权利要求1所述的一种基于神经辐射场的手指新视角图像生成方法，其特征在于，步骤2)具体包括：采用包括随机平移、随机缩放、随机裁剪的数据扩增模拟实际采集场景中可能发生的情况。4.根据权利要求1所述的一种基于神经辐射场的手指新视角图像生成方法，其特征在于，经过步骤1)获取的多张图片后，通过基于运动恢复结构方法的COLMAP提取多张包含轴向旋转的图片之间的相对内外参数以及粗糙的三位点云信息，其中三维点云信息用于约束后续新视角重建过程中的深度的预测范围；在得到多张图像对应相机坐标系之间的相对内外参数后，用于后续的新视角生成任务。5.根据权利要求1所述的一种基于神经辐射场的手指新视角图像生成方法，其特征在于，步骤2)具体为：通过多视角立体几何神经辐射场的新视角生成方法根据包含轴向旋转样本的原始图像对手指的隐式三维模型进行建模，并且在此基础上得到其余视角的图像。6.根据权利要求5所述的一种基于神经辐射场的手指新视角图像生成方法，其特征在于，根据包含轴向旋转样本的原始图像对多视角立体几何神经辐射场建模得到手指的隐式三维模型，具体包括：通过采样N
w
个边长为w的正方形窗口，并使w
×
w
×
N
w
＝N
p
，N
p
为采样像素的总数量，从而加强新视角生成过程中的局部信息约束；在训练的过程中增加如下的梯度损失结构相似性损失以及深度平滑损失进行约束：进行约束：
其中，W
ipred
表示第i个窗口的预测颜色，W
igt
表示第i个窗口的真实颜色，表示在x方向上的梯度，表示在y方向上的梯度，表示窗口W
ipred
的平均值，表示窗口W
...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈卓明，康文雄，王伟民，赵学艳，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：