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公开(公告)号：CN102622587B
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201210059350.6
申请日：2012-03-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供的是基于多尺度二阶微分结构模型及改进分水岭算法的手背静脉识别方法。利用基于手背目标外部轮廓分析的方法从原始样本中提取出静脉样本的ROI区域；基于多尺度VLSDM模型对ROI区域的静脉图像进行多尺度分析，得到静脉纹理的形态响应、方向响应及尺度响应；利用改进分水岭算法从第二步所得形态响应中提取出静脉纹理骨架特征；利用链码及方向空间采样编码描述静脉纹理骨架的结构特征及方向特征，并利用改进的模板匹配方法对特征进行匹配。本发明解决样本旋转和平移对识别影响、加快算法匹配速度等问题，且该方法的效率符合模式识别系统的要求。
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公开(公告)号：CN102222220A
公开(公告)日：2011-10-19
申请号：CN201110167448.9
申请日：2011-06-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供手背静脉模式纹理提取方法，其特征是：建立静脉纹理局部二阶微分结构模型-VLSDM模型，采用基于多尺度分析的噪声滤去方法对多尺度VLSDM模型滤波响应进行处理，从而得到最后的手背静脉模式纹理。本发明不但能够区分静脉纹理与背景区域，而且提取的静脉纹理保持了其局部曲面原有的形态，同时能够得到静脉纹理的方向和尺度信息。
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公开(公告)号：CN102393905A
公开(公告)日：2012-03-28
申请号：CN201110195542.5
申请日：2011-07-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供手背静脉模式纹理提取方法，采用Gabor滤波器组进行提取，包括以下步骤：设计Gabor滤波器组参数，在方向空间对滤波响应进行统计，得到方向空间最优滤波响应；计算方向空间最优滤波响应在尺度空间的静脉混合矩，可得到最后的手背静脉模式纹理。本发明能够解决对比度低、灰度值窄、灰度值分布不均匀、纹理模糊、纹理边缘较弱、交叉纹理粘连等问题。
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公开(公告)号：CN102194111A
公开(公告)日：2011-09-21
申请号：CN201110167331.0
申请日：2011-06-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明的目的在于提供非接触握拳式手背静脉样本ROI区域自适应提取方法，包括以下步骤：采用阈值分割将手部目标图像从原始静脉样本中分离出来；利用手背轮廓用四边形近似的特点求取有效轮廓点集及距离基准线，基于有效轮廓点到距离基准线的距离值分布形态获得有效轮廓关键点，并判断所获得的关键点是否符合要求，如符合要求则进行下一步骤；如不符合要求，则需进一步采用关键点修正构建方法获得最后的关键点；基于得到的关键点从手背目标图像中提取出最大稳定区域，即为ROI区域。本发明利用近似四边形和关键点来求取ROI，能够准确地提取手背静脉样本的ROI，并且具有很强的抗旋转性。
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公开(公告)号：CN102222220B
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：CN201110167448.9
申请日：2011-06-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供手背静脉模式纹理提取方法，其特征是：建立静脉纹理局部二阶微分结构模型-VLSDM模型，采用基于多尺度分析的噪声滤去方法对多尺度VLSDM模型滤波响应进行处理，从而得到最后的手背静脉模式纹理。本发明不但能够区分静脉纹理与背景区域，而且提取的静脉纹理保持了其局部曲面原有的形态，同时能够得到静脉纹理的方向和尺度信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102622587A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210059350.6
申请日：2012-03-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供的是基于多尺度二阶微分结构模型及改进分水岭算法的手背静脉识别方法。利用基于手背目标外部轮廓分析的方法从原始样本中提取出静脉样本的ROI区域；基于多尺度VLSDM模型对ROI区域的静脉图像进行多尺度分析，得到静脉纹理的形态响应、方向响应及尺度响应；利用改进分水岭算法从第二步所得形态响应中提取出静脉纹理骨架特征；利用链码及方向空间采样编码描述静脉纹理骨架的结构特征及方向特征，并利用改进的模板匹配方法对特征进行匹配。本发明解决样本旋转和平移对识别影响、加快算法匹配速度等问题，且该方法的效率符合模式识别系统的要求。
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公开(公告)号：CN103218606A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310122161.3
申请日：2013-04-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及的是一种生物特征身份识别技术，特别是涉及一种基于人脸均值和方差能量图的多姿态人脸识别方法。本发明包括：检测人脸区域对人脸区域图像做尺寸归一化；构建狭义人脸均值能量图和广义人脸均值能量图；构建狭义人脸方差能量图和广义人脸方差能量图；将获得的特征进行融合，获得最终的特征向量；由基于欧氏距离的最近邻分类器进行分类识别。本发明不仅能够很好的节省存储空间，降低计算的复杂度，而且能够弱化单帧图像中出现的噪声干扰，人脸能量图蕴含了多种姿态下的人脸轮廓信息，对于大角度姿态变化的人脸识别，人脸能量图具有很大优势，不需要补零处理，提高了多姿态人脸识别的性能。
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公开(公告)号：CN102393905B
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201110195542.5
申请日：2011-07-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供手背静脉模式纹理提取方法，采用Gabor滤波器组进行提取，包括以下步骤：设计Gabor滤波器组参数，在方向空间对滤波响应进行统计，得到方向空间最优滤波响应；计算方向空间最优滤波响应在尺度空间的静脉混合矩，可得到最后的手背静脉模式纹理。本发明能够解决对比度低、灰度值窄、灰度值分布不均匀、纹理模糊、纹理边缘较弱、交叉纹理粘连等问题。
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公开(公告)号：CN102346845B
公开(公告)日：2013-03-06
申请号：CN201110273341.2
申请日：2011-09-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供基于多尺度二阶微分结构模型滤波形态响应直接提取手背静脉模式骨架的方法，包括以下步骤：对静脉纹理进行分析获取静脉纹理的形态响应、方向响应、尺度响应；提取脊点，形成离散的初始脊线段集；对初始脊线段集进行预处理；从所得到的脊线段集中提取出端点，并根据获取的静脉纹理方向响应获得端点延伸方向，对其进行延伸处理，以连接离散脊线段；从端点连接后的脊线段集中滤去孤立脊线段和悬浮脊线段，经此脊线后期处理后，即可得到最终静脉纹理骨架。本发明能够解决存在对比度低、灰度值窄、灰度值分布不均匀、纹理模糊、纹理边缘较弱、交叉纹理粘连等问题。
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公开(公告)号：CN102194111B
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201110167331.0
申请日：2011-06-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明的目的在于提供非接触握拳式手背静脉样本ROI区域自适应提取方法，包括以下步骤：采用阈值分割将手部目标图像从原始静脉样本中分离出来；利用手背轮廓用四边形近似的特点求取有效轮廓点集及距离基准线，基于有效轮廓点到距离基准线的距离值分布形态获得有效轮廓关键点，并判断所获得的关键点是否符合要求，如符合要求则进行下一步骤；如不符合要求，则需进一步采用关键点修正构建方法获得最后的关键点；基于得到的关键点从手背目标图像中提取出最大稳定区域，即为ROI区域。本发明利用近似四边形和关键点来求取ROI，能够准确地提取手背静脉样本的ROI，并且具有很强的抗旋转性。
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