[發(fā)明專利]一種基于牙印模型特征結(jié)構(gòu)的身份識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810958194.4
• 申請日: 2018-08-22
• 公開（公告）號: CN109308454B
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 毛家發(fā);王力鑫;李松瓊;陳麗格;高飛;肖剛;朱李楠
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 杭州天正專利事務(wù)所有限公司 33201
• 代理人: 王兵;黃美娟

一種基于牙印模型特征結(jié)構(gòu)的身份識別方法，包括：如下步驟：步驟1)、采集圖像；步驟2)、處理圖像：在步驟1)的基礎(chǔ)上截取圖像中牙印模型部分，排除可能的背景干擾；步驟3)、輪廓分割步驟4)、特征值提取：步驟5)、構(gòu)建數(shù)據(jù)庫：步驟6)、計算匹配函數(shù)；步驟7)、匹配。本發(fā)明在已有良好分割的牙印模型圖像的條件下，實(shí)現(xiàn)了牙印輪廓的特征值匹配，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本發(fā)明能夠有效地實(shí)現(xiàn)牙齒身份識別。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種身份識別的方法。

背景技術(shù)

在執(zhí)法部門，“法醫(yī)鑒定可能發(fā)生在死亡之前，這被稱為生前(AM)鑒定。鑒定也可以在死后進(jìn)行，這被稱為死后(PM)鑒定。”當(dāng)被害人軟組織嚴(yán)重腐爛或發(fā)生諸如火災(zāi)或碰撞等大規(guī)模災(zāi)害時，大多數(shù)行為和生理特征不適用于PM識別。而牙齒是人體最堅硬，最堅不可摧的部分，因此被認(rèn)為是PM識別的最佳選擇。

當(dāng)前國外研究者對基于牙齒特征結(jié)構(gòu)的生物識別技術(shù)相對已經(jīng)比較完善，他們借助牙齒X光片，提出了一套自動牙齒識別系統(tǒng)(ADIS)，該系統(tǒng)涉及到牙齒分割，牙齒分類，牙齒編號和身份識別，從而能夠在AM數(shù)據(jù)庫中搜索到最佳匹配，給定PM牙科X光片。

在此基礎(chǔ)上，部分國外研究者提出，使用牙齒輪廓作為主要匹配特征，并有人提出了一種特征向量，借用高曲率牙齒輪廓的突出點(diǎn)實(shí)現(xiàn)匹配。

而鑒于在X光片中，牙冠、牙橋、牙科填充物等牙科作物(DWs)通常比牙齒更亮、輪廓更清晰，又有部分研究者提出可以使用牙科作物的特征來識別，包括了它們之間的位置、大小和距離等。

后來研究者參考上述方法，結(jié)合使用了牙齒和牙科作物兩種輪廓，提出多種測量方法和校準(zhǔn)方法以減小誤差，實(shí)現(xiàn)了比較高的匹配準(zhǔn)確率。

而目前國內(nèi)對這方面的技術(shù)研究可能才剛剛起步，幾乎沒有已知的成果，因此實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)嚴(yán)重不足，幾乎找不到任何技術(shù)參考。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要克服上述國內(nèi)牙齒識別技術(shù)的缺失，從基于牙印模型的牙齒輪廓入手起步，提出一種新的輔助身份識別的牙齒匹配方法。

本發(fā)明研究了牙印模型在匹配中的優(yōu)缺點(diǎn)、小數(shù)據(jù)量條件下匹配方式的優(yōu)劣性、牙印模型中多種輪廓特征的有效性以及不同視角的模型圖像對牙印輪廓的影響，有效地克服了模型圖像帶來的誤差和數(shù)據(jù)量的不足，利用牙印輪廓實(shí)現(xiàn)了高準(zhǔn)確率、較高效率的輔助身份識別方法。

本發(fā)明所述的牙印模型特征結(jié)構(gòu)的身份識別方法，包括以下步驟：

步驟1)、采集圖像；

(1.1)為上排牙齒制作咬印模型；

(1.2)水平擺放牙印模型，在模型上方某一固定距離，使用相機(jī)鏡頭以垂直角度，拍攝清晰牙印模型圖像，聚焦印模整體；

(1.3)保持相機(jī)鏡頭距離角度不變，以牙印模型中心為軸進(jìn)行多次旋轉(zhuǎn)，多次拍攝得到不同朝向的多張印模圖像；

步驟2)、處理圖像：在步驟1)的基礎(chǔ)上截取圖像中牙印模型部分，排除可能的背景干擾；

步驟3)、輪廓分割：在步驟2)的基礎(chǔ)上運(yùn)用Photoshop或畫圖等工具，描繪出牙印輪廓，所描繪輪廓相對圖像整體應(yīng)當(dāng)清晰可見，顏色建議使用紅色；

步驟4)、特征值提取：作為一個通用接口，對于輸入的分割后圖像進(jìn)行一系列處理從而得到身份特征值，包括：

(4.1)輸入分割后的圖像；

(4.2)對圖像進(jìn)行Canny邊緣檢測，得到二值圖；

(4.3)將(4.2)得到的二值圖像進(jìn)行膨脹處理，合并孤立點(diǎn)，連接離散邊緣；

(4.4)將經(jīng)(4.3)處理過的圖像進(jìn)行腐蝕處理，細(xì)化邊緣，減小膨脹帶來的誤差；