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公开(公告)号：CN101464947B
公开(公告)日：2011-04-20
申请号：CN200910071283.8
申请日：2009-01-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于指纹和手指静脉的双模态生物图像采集装置。它包括外壳，外壳的上表面中间有一平底凹槽，凹槽的顶部有一斜面，凹槽前后端安装电极，凹槽的两个侧壁安装静脉图像采集红外光源，外壳底部与凹槽的顶部的斜面部分相对应的位置安装有指纹图像采集红光源和指纹图像采集器，外壳底部与凹槽相对应的位置安装有红外接收器和静脉图像采集器，外壳内设置为电极、温度传感器、红光源、红外光源、红外接收器、图像采集器供电或提供信号传递的电源和控制电路。本发明的装置进行图像信息采集的生物特征识别系统，其性能好于仅基于指纹或静脉的单模态生物特征识别系统。采用同时对指纹和手静脉进行图像采集的双光路系统，提高采集速度。
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公开(公告)号：CN101571917B
公开(公告)日：2011-03-16
申请号：CN200910072299.0
申请日：2009-06-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于视频的正面步态周期检测方法。包括行人目标轮廓的获取和正面步态的周期检测；首先从视频中提取单帧图像进行灰度变换，然后选择不含人体的图像作为整个视频的原始背景图像，采用背景实时更新的背景减除法提取人体目标，Kapur熵阈值法对图像序列进行二值化处理，用数学形态学填补二值化图像的空洞、单连通分析提取人的侧影，使人体居中，将图像的大小统一为64*64像素，最后对分割出的人体进行检测，将包含不完整人体的冗余帧去除；根据肢体占身高比例关系，将下臂的摇摆区域像素点的数目变化情况作为判断正面步态周期的依据。本发明针对正面步态周期检测十分有效，计算量小，节省大量的存储空间，为实时的步态识别提供了可能。
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公开(公告)号：CN101488185B
公开(公告)日：2010-10-20
申请号：CN200910071284.2
申请日：2009-01-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06K9/00348
Abstract: 本发明提供的是一种基于分块矩阵的步态识别方法。首先从视频中提取单帧图像进行灰度变换，采用背景减除法提取人体目标，用数学形态学填补二值化图像的空洞、单连通分析提取人的侧影，使人体居中统一大小为64*64像素；根据步态视频序列中每帧图像标准中心化后图形区域拟合的椭圆短轴和离心率来观测步态的周期性变化情况；从而在一个周期中采用步态能量图提取步态的整体特征，采用分块矩阵的方式对GEI进行子块划分，自适应地去掉对分类无用的子块，运用子块模式的二维主成分分析结合子块模式的二维线性判别分析的方法进一步局部特征提取；在分类识别时将每个有效子块的特征合为整体，采用最近邻分类器进行身份判别。本发明对背包变化的步态的识别有效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101794375A
公开(公告)日：2010-08-04
申请号：CN201010032426.7
申请日：2010-01-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供的是一种高速高精度的指纹身份验证方法。包括指纹信息数据库和指纹验证数据库，还包括指纹信息加载模块、指纹信息验证模块和验证结果确认模块；指纹信息加载模块将识别人的指纹识别信息从指纹信息数据库中读出并加载入指纹验证数据库；指纹信息验证模块根据指纹验证数据库中的指纹识别信息对识别人进行指纹生物特征识别，并将识别结果在指纹验证数据库中进行标记；验证结果确认模块从指纹验证数据库中读取有标记的记录并将验证结果存入指纹信息数据库中，同时将该记录从指纹验证数据库中删除。本发明具有指纹验证快速准确的特点，能够有效在验证人数多、验证时间紧的情况下，高速高精度地实现身份指纹验证。
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公开(公告)号：CN101789076A
公开(公告)日：2010-07-28
申请号：CN201010101233.2
申请日：2010-01-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种提取相位及方向特征的手指静脉识别方法。包括对手指静脉图像滤波、纹理特征提取、特征匹配、二维Gabor滤波器的参数的设置；对读入的手指静脉原图先采用二维Gabor滤波器进行滤波，分别提取相位和方向的纹理信息，并在特征级上进行融合，形成编码；最后采用改进的Hamming距离来衡量不同编码之间的相似性。本发明所提供的方法不要求对静脉图像做前期处理和定位，简单易行，更有利于提取静脉特征。并且本发明具有一定的抗平移和旋转性，能够快速准确的进行身份识别。
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公开(公告)号：CN101661554A
公开(公告)日：2010-03-03
申请号：CN200910073004.1
申请日：2009-09-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种远距离视频下的正面人体自动身份识别方法。包括步态模块和人脸模块；首先读入视频文件，用Adaboost方法检测行人，若检测到便自动开启人脸模块和步态模块，分别对步态和人脸采用核主成分分析进行特征提取，最后采用人脸特征辅助步态特征在决策级的融合方法进行识别。本发明为远距离身份识别提出新的解决思路，采用人脸特征辅助步态特征在决策级融合方法。在单样本的步态识别中辅助人脸特征的优点在于，即使步态训练样本是单样本，而人脸图像是多个的，这样便从另外一个角度扩充了训练样本的数目，有助于身份识别，融合人脸特征可以提高2.4％的识别精度。
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公开(公告)号：CN101615246A
公开(公告)日：2009-12-30
申请号：CN200910072575.3
申请日：2009-07-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种用于大型考试中考生身份验证的指纹身份验证系统。指纹信息采集子以高效采集考生指纹信息；指纹信息管理子系统将考生报名信息作为密钥对其指纹信息进行加密，并生成带有唯一性条码的准考证用于验证；指纹信息验证子系统采用一对多快速指纹验证模块为主，一对一高精度指纹验证模块为辅的考生身份指纹复合验证方法，快速准确地进行考生指纹身份验证；考场核查子系统在考试现场指纹验证结束后，依据指纹验证结果进行考场缺考考生核查；指纹验证信息上报子系统可将验证通过的考生指纹信息发至考生招收院校。本发明具有指纹采集易行性，信息管理安全性，指纹验证快速准确等特点，能够有效实现大型考试中考生身份指纹验证。
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公开(公告)号：CN101488185A
公开(公告)日：2009-07-22
申请号：CN200910071284.2
申请日：2009-01-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06K9/00348
Abstract: 本发明提供的是一种基于分块矩阵的步态识别方法。首先从视频中提取单帧图像进行灰度变换，采用背景减除法提取人体目标，用数学形态学填补二值化图像的空洞、单连通分析提取人的侧影，使人体居中统一大小为64*64像素；根据步态视频序列中每帧图像标准中心化后图形区域拟合的椭圆短轴和离心率来观测步态的周期性变化情况；从而在一个周期中采用步态能量图提取步态的整体特征，采用分块矩阵的方式对GEI进行子块划分，自适应地去掉对分类无用的子块，运用子块模式的二维主成分分析结合子块模式的二维线性判别分析的方法进一步局部特征提取；在分类识别时将每个有效子块的特征合为整体，采用最近邻分类器进行身份判别。本发明对背包变化的步态的识别有效。
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