公开(公告)号：CN112364840B

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN202011430507.2

申请日：2020-12-09

Applicant: 吉林大学

Inventor： 刘帅 ,  刘元宁 ,  朱晓冬 ,  董立岩 ,  刘震 ,  刘静 ,  崔靖威 ,  李海鹏 ,  周智勇 ,  袁一航 ,  孙野 ,  张亚星 ,  董楠

IPC: G06V40/18 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26

Abstract: 本发明公开了一种基于整体端到端非稳态虹膜认知识别的身份确认方法，方法为：步骤一、采集虹膜灰度图像2000张；步骤二、设定该名模板测试人员的眼睛图像特征；步骤三、设定该名模板测试人员的虹膜质量特征；步骤四、转化模板虹膜归一图像；步骤五、设定32位模板特征；步骤六、重复步骤一到步骤五；步骤七、采集虹膜灰度图像1张；步骤八、提取眼睛图像信息；步骤九、提取虹膜质量信息；步骤十、提取模板虹膜特征信息；步骤十一、测试虹膜归一图像；步骤十二、测试虹膜特征信息；步骤十三、提取的模板测试人员的模板特征的匹配值；有益效果：提高了方案的整体性，提高数据特征表达与识别的契合度，提高识别的准确性以及数据的可用性。

公开(公告)号：CN114596622B

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202210264824.4

申请日：2022-03-17

Applicant: 吉林大学

Inventor： 刘元宁 ,  周智勇 ,  朱晓冬 ,  董立岩 ,  李沅峰 ,  刘煜 ,  张天悦 ,  刘帅 ,  崔靖威 ,  张亚星 ,  孙野 ,  袁一航 ,  董楠 ,  杨恩斌 ,  张少强

IPC: G06V40/18 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/094 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种基于对比知识驱动的虹膜与眼周对抗自适应融合识别方法，其方法为：步骤一、建立数据集并划分为训练集和测试集；步骤二、得到模型架构；步骤三、训练模型架构；步骤四、得到卷积编码部分；步骤五、将目标检测模型定位虹膜与眼周区域；步骤六、训练结束后去除最后一层全连接层得到眼周特征提取模型Eper；步骤七、使用虹膜可见光图像训练集和人员身份标签训练；步骤八、将不同模态的特征分布在低维子空间中进行配准；步骤九、设置两个可学习的参数；步骤十、得到模型特征提取器；步骤十一、确定双模态融合识别模型的决策机制。有益效果：提高了系统的可靠性与安全性；提高了小样本数据集上的识别性能；能够提高最终的识别性能。

公开(公告)号：CN114596622A

公开(公告)日：2022-06-07

申请号：CN202210264824.4

申请日：2022-03-17

Applicant: 吉林大学

Inventor： 刘元宁 ,  周智勇 ,  朱晓冬 ,  董立岩 ,  李沅峰 ,  刘煜 ,  张天悦 ,  刘帅 ,  崔靖威 ,  张亚星 ,  孙野 ,  袁一航 ,  董楠 ,  杨恩斌 ,  张少强

IPC: G06V40/18 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种基于对比知识驱动的虹膜与眼周对抗自适应融合识别方法，其方法为：步骤一、建立数据集并划分为训练集和测试集；步骤二、得到模型架构；步骤三、训练模型架构；步骤四、得到卷积编码部分；步骤五、将目标检测模型定位虹膜与眼周区域；步骤六、训练结束后去除最后一层全连接层得到眼周特征提取模型Eper；步骤七、使用虹膜可见光图像训练集和人员身份标签训练；步骤八、将不同模态的特征分布在低维子空间中进行配准；步骤九、设置两个可学习的参数；步骤十、得到模型特征提取器；步骤十一、确定双模态融合识别模型的决策机制。有益效果：提高了系统的可靠性与安全性；提高了小样本数据集上的识别性能；能够提高最终的识别性能。

公开(公告)号：CN112364840A

公开(公告)日：2021-02-12

申请号：CN202011430507.2

申请日：2020-12-09

Applicant: 吉林大学

Inventor： 刘帅 ,  刘元宁 ,  朱晓冬 ,  董立岩 ,  刘震 ,  刘静 ,  崔靖威 ,  李海鹏 ,  周智勇 ,  袁一航 ,  孙野 ,  张亚星 ,  董楠

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明公开了一种基于整体端到端非稳态虹膜认知识别的身份确认方法，方法为：步骤一、采集虹膜灰度图像2000张；步骤二、设定该名模板测试人员的眼睛图像特征；步骤三、设定该名模板测试人员的虹膜质量特征；步骤四、转化模板虹膜归一图像；步骤五、设定32位模板特征；步骤六、重复步骤一到步骤五；步骤七、采集虹膜灰度图像1张；步骤八、提取眼睛图像信息；步骤九、提取虹膜质量信息；步骤十、提取模板虹膜特征信息；步骤十一、测试虹膜归一图像；步骤十二、测试虹膜特征信息；步骤十三、提取的模板测试人员的模板特征的匹配值；有益效果：提高了方案的整体性，提高数据特征表达与识别的契合度，提高识别的准确性以及数据的可用性。

公开(公告)号：CN114751789A

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202210170657.7

申请日：2022-02-24

Applicant: 吉林大学

Inventor： 江东 ,  谭皓元 ,  孙立先 ,  孙野 ,  杨延华

IPC: C05G3/40 ,  C05G3/90 ,  C05G5/16 ,  D01D5/00 ,  D04H1/4326 ,  D04H1/435 ,  D04H1/728

Abstract: 本发明适用于缓释肥料技术领域，提供了一种缓释肥料的制备方法，包括以下步骤：步骤一、取聚乳酸、聚己内酯、三氯甲烷、去离子水和尿素作为原料备用；步骤二、用三氯甲烷作为溶剂溶解聚乳酸和聚己内酯制备静电纺丝溶液；步骤三、用去离子水作为溶剂溶解尿素制备尿素溶液；步骤四、将静电纺丝溶液和尿素溶液分别装入5ml的注射器中，静电纺丝溶液和尿素溶液分别作为外壳和内核；步骤五、采取同轴静电纺丝方法在注射器针头接上高压电源正极，在接收板上接高压电源负极，并将收集装置接地后进行纺制纤维膜；步骤六、将纺制好的纤维膜放置于烘箱中真空干燥12h。聚乳酸和聚己内酯属于天然可降解无毒材料，在缓释过程中不会对环境产生有毒物质。