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公开(公告)号：CN112487867B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202011209604.9
申请日：2020-11-03
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于增强三角剖分的视觉约束指纹识别方法，首先对输入指纹图片进行预处理，然后进行特征提取和三角剖分获得三角形集合，对三角剖分所确定的领域细节点进行遍历组成三角形；剔除重复的三角形后，获得最终的三角形集合；计算三角形的特征向量；根据特征向量，进行判断得到粗匹配点集；使用双重验证的方法，使得匹配点一一对应；构造相邻局部特征向量进一步验证准确性，获得二次匹配点集；结合视觉特征，再次进行匹配点剔除，获得最终对应点集；计算匹配分数，判断输入指纹图像和模板指纹图像是否匹配成功。本发明方法考虑到了细节点的丢失，移动等复杂情况，并且与剔除误匹配点方法相结合，有效提高了指纹识别的性能。
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公开(公告)号：CN110781737B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201910886449.5
申请日：2019-09-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种水声数据体绘制中基于梳状波变换的传递函数设计方法。本发明步骤：1、通过水下声纳采集原始三维标量数据，并以三维矩阵形式保存后进行三维非下采样Brushlet变换，得到各个变换后的子体积；2、对各个子体积进行Brushlet阈值去噪处理；3、用灰度共生矩阵提取前半象限的各个子体积中数据点的能量、对比度、熵、惯性等多个纹理特征；4、将步骤3中提取的多个纹理特征级联成一个高维特征向量，作为原始数据的特性向量，并用模糊C均值聚类算法进行数据分类；5、对分类结果分别设置相应的光学属性，并用光线投射算法进行体绘制。本发明在处理水下声纳收集到的具有复杂环境情况的三维水声数据时，能对其中水体数据和地底数据有着良好的绘制效果。
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公开(公告)号：CN110781747A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910899748.2
申请日：2019-09-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于变异系数的睫毛遮挡区域预检测方法。本方法首先对虹膜上下区域进行分块，然后计算关于虹膜圆心对称的上下俩分块的变异系数，通过比较上下分块变异系数大小，判断虹膜上分块是否受睫毛遮挡，通过对比对虹膜上下分块区域的灰度分布差异性，判断各虹膜上分块是否受睫毛遮挡，将受睫毛遮挡的虹膜上分块进行区域整合得到睫毛遮挡区域。本发明方法针对虹膜区域中的睫毛分布范围进行预确定，缩小了后期睫毛检测的搜索范围，提高了检测效率，降低了睫毛误检率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112464909A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011504941.0
申请日：2020-12-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FREAK描述的虹膜特征提取方法。本发明通过采用SIFT算法中的高斯差分金子塔模型从虹膜纹理的多个尺度检测稳定的特征点集合，并利用FREAK描述符根据特征点周围像素强度关系进行编码，摒弃了原SIFT算法根据像素本身复杂的梯度信息进行编码，实现了虹膜底层特征的快速表征并提升抗干扰能力；另外通过对原始特征向量的有效重构，降低特征向量之间的相关性，提高虹膜特征点表征的区分性。
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公开(公告)号：CN110781737A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910886449.5
申请日：2019-09-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种水声数据体绘制中基于梳状波变换的传递函数设计方法。本发明步骤：1、通过水下声纳采集原始三维标量数据，并以三维矩阵形式保存后进行三维非下采样Brushlet变换，得到各个变换后的子体积；2、对各个子体积进行Brushlet阈值去噪处理；3、用灰度共生矩阵提取前半象限的各个子体积中数据点的能量、对比度、熵、惯性等多个纹理特征；4、将步骤3中提取的多个纹理特征级联成一个高维特征向量，作为原始数据的特性向量，并用模糊C均值聚类算法进行数据分类；5、对分类结果分别设置相应的光学属性，并用光线投射算法进行体绘制。本发明在处理水下声纳收集到的具有复杂环境情况的三维水声数据时，能对其中水体数据和地底数据有着良好的绘制效果。
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公开(公告)号：CN110781747B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201910899748.2
申请日：2019-09-23
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变异系数的睫毛遮挡区域预检测方法。本方法首先对虹膜上下区域进行分块，然后计算关于虹膜圆心对称的上下俩分块的变异系数，通过比较上下分块变异系数大小，判断虹膜上分块是否受睫毛遮挡，通过对比对虹膜上下分块区域的灰度分布差异性，判断各虹膜上分块是否受睫毛遮挡，将受睫毛遮挡的虹膜上分块进行区域整合得到睫毛遮挡区域。本发明方法针对虹膜区域中的睫毛分布范围进行预确定，缩小了后期睫毛检测的搜索范围，提高了检测效率，降低了睫毛误检率。
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公开(公告)号：CN112580506A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011504929.X
申请日：2020-12-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双向最小汉明距的虹膜特征点比对方法。本发明根据特征点描述符对虹膜特征点编码的二值化结果确定虹膜特征点的比对策略。首先将待验证虹膜和参考虹膜中所有征点的二进制特征向量分别构建向量矩阵，其中行数代表两幅虹膜中检测到的特征点的个数，列数为特征向量长度；然后交叉计算特征向量之间的汉明距离，若同时互为最小汉明距离则保留，否则不保留；最后计算虹膜特征点的比对率，完成虹膜验证。本发明与现有的虹膜特征点比对方法相比，提高了虹膜的验证速度且降低了非同源虹膜的特征点比对率。
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公开(公告)号：CN112487867A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011209604.9
申请日：2020-11-03
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于增强三角剖分的视觉约束指纹识别方法，首先对输入指纹图片进行预处理，然后进行特征提取和三角剖分获得三角形集合，对三角剖分所确定的领域细节点进行遍历组成三角形；剔除重复的三角形后，获得最终的三角形集合；计算三角形的特征向量；根据特征向量，进行判断得到粗匹配点集；使用双重验证的方法，使得匹配点一一对应；构造相邻局部特征向量进一步验证准确性，获得二次匹配点集；结合视觉特征，再次进行匹配点剔除，获得最终对应点集；计算匹配分数，判断输入指纹图像和模板指纹图像是否匹配成功。本发明方法考虑到了细节点的丢失，移动等复杂情况，并且与剔除误匹配点方法相结合，有效提高了指纹识别的性能。
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