[發明專利]基于可見光相機矩陣的虹膜3D四維數據采集系統及方法在審
| 申請號: | 201810152224.2 | 申請日: | 2018-02-14 |
| 公開(公告)號: | CN108446596A | 公開(公告)日: | 2018-08-24 |
| 發明(設計)人: | 左忠斌;左達宇;胡艷松 | 申請(專利權)人: | 天目愛視(北京)科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00 |
| 代理公司: | 北京智乾知識產權代理事務所(普通合伙) 11552 | 代理人: | 華冰 |
| 地址: | 100094 北京市海淀*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 多臺相機 虹膜圖像 數據處理單元 矩陣 虹膜 虹膜特征 采集 四維 數據采集系統 可見光相機 承載結構 支撐結構 中央處理設備 采集對象 傳輸 相機 | ||
1.一種基于可見光相機矩陣的虹膜3D四維數據采集系統,其特征在于,包括:支撐結構,設置在所述支撐結構上的弧形承載結構,布置在所述弧形承載結構上的形成相機矩陣的多臺相機,以及與所述多臺相機連接的數據處理單元;
所述多臺相機,用于對虹膜信息進行采集,得到多幅虹膜圖像,并將所述多幅虹膜圖像傳輸至所述數據處理單元;
所述數據處理單元,用于對所述多幅虹膜圖像進行處理。
2.根據權利要求1所述的系統,其特征在于,所述數據處理單元具體包括:
提取器,用于提取所述多幅虹膜圖像中各自的特征點;
生成器,用于基于提取的所述多幅虹膜圖像中各自的特征點,生成虹膜的特征點云數據;
構建器,用于根據所述特征點云數據構建虹膜的3D模型,以實現虹膜3D數據的采集。
3.根據權利要求2所述的系統,其特征在于,所述多臺相機還用于:記錄采集虹膜信息的時間數據,并傳輸至所述數據處理單元;
所述數據處理單元中的所述構建器還用于:
根據所述特征點云數據和所述時間數據,構建具有時間維度的虹膜3D模型,以實現虹膜3D四維數據的采集。
4.根據權利要求2或3所述的系統,其特征在于,所述生成器還用于:
根據提取的所述多幅虹膜圖像中各自的特征點的特征,進行特征點的匹配,建立匹配的特征點數據集;
根據多臺相機的光學信息,計算各臺相機相對于虹膜在空間上的相對位置,并根據所述相對位置計算出所述多幅虹膜圖像中的特征點的空間深度信息;
根據匹配的特征點數據集和特征點的空間深度信息,生成虹膜的特征點云數據。
5.根據權利要求4所述的系統,其特征在于,所述多幅虹膜圖像中各自的特征點的特征采用尺度不變特征轉換SIFT特征描述子來描述。
6.根據權利要求4所述的系統,其特征在于,所述生成器還用于:
根據多臺相機的光學信息,采用光束平差法計算各臺相機相對于虹膜在空間上的相對位置。
7.根據權利要求4所述的系統,其特征在于,所述多幅虹膜圖像中的特征點的空間深度信息包括:空間位置信息和顏色信息。
8.根據權利要求7所述的系統,其特征在于,所述構建器還用于:
設定待構建的3D模型的參考尺寸;根據所述參考尺寸和所述特征點云數據的空間位置信息,確定所述特征點云數據中各個特征點的空間尺寸,從而構建虹膜3D模型;或者
設定待構建的3D模型的參考尺寸;根據所述參考尺寸和所述特征點云數據的空間位置信息,確定所述特征點云數據中各個特征點的空間尺寸,從而構建虹膜3D模型;根據構建的虹膜3D模型和所述時間數據,生成具有時間維度的虹膜3D模型。
9.一種基于可見光相機矩陣的虹膜3D四維數據采集方法,包括:
通過多臺相機獲取多幅虹膜圖像,并將所述多幅虹膜圖像傳輸至中央處理設備進行處理和計算,生成采集對象的虹膜3D四維數據;其中,
所述多臺相機包括第一組相機和第二組相機;所述第一組相機和第二組相機分別對焦至采集對象的左右眼部并采集多個角度的多幅虹膜圖像,并記錄采集多幅虹膜圖像的時間數據。
10.根據權利要求9所述的方法,其中,將所述多幅虹膜圖像傳輸至中央處理設備進行處理和計算包括:
提取所述多幅虹膜圖像中各自的特征點;
基于提取的所述多幅虹膜圖像中各自的特征點,根據提取的所述多幅虹膜圖像中各自的特征點的特征,進行特征點的匹配,建立匹配的特征點數據集;
根據多臺相機的光學信息,計算各臺相機相對于虹膜在空間上的相對位置,并根據所述相對位置計算出所述多幅虹膜圖像中的特征點的空間深度信息;
根據匹配的特征點數據集和特征點的空間深度信息,生成虹膜的特征點云數據;
根據所述特征點云數據構建虹膜3D模型,以實現虹膜3D數據的采集;或者根據所述特征點云數據和所述時間數據,構建具有時間維度的虹膜3D模型,以實現虹膜3D四維數據的采集;
優選地,將所述多幅虹膜圖像傳輸至中央處理設備進行處理和計算包括:
對所述多幅虹膜圖像優化處理,包括自動曝光、自動白平衡、自動對焦和/或圖像畸形校正;
將所述多幅虹膜圖像輸入配準算法模型,進行配準計算得到配準數據,基于所述配準數據生成所述采集對象的虹膜3D數據;
優選地,將所述多幅虹膜圖像輸入配準算法模型,進行配準計算得到配準數據,基于所述配準數據生成所述采集對象的虹膜3D數據,包括:
將所述多幅虹膜圖像輸入基于SIFT算法構建的配準算法模型,計算得到配準數據;
將所述配準數據輸入3D數據合成模型,生成虹膜3D數據。
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