[發(fā)明專利]基于3DHarris關(guān)鍵點(diǎn)及優(yōu)化SHOT特征的三維人耳識別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010493336.1
• 申請日: 2020-06-03
• 公開（公告）號: CN111898405A
• 公開（公告）日: 2020-11-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蓋紹彥;錢昱來;達(dá)飛鵬
• 申請（專利權(quán)）人: 東南大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 南京眾聯(lián)專利代理有限公司 32206
• 代理人: 張偉

1.一種基于3DHarris關(guān)鍵點(diǎn)及優(yōu)化SHOT特征的人耳識別方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1：對帶背景信息的二維側(cè)臉圖像進(jìn)行Faster R-CNN目標(biāo)檢測，獲得方形二維人耳區(qū)域，提取對應(yīng)區(qū)域的三維人耳點(diǎn)云；

步驟2：對由步驟1所提取的三維人耳點(diǎn)云利用體素格進(jìn)行濾波；

步驟3：利用步驟2中得到的待測人耳和標(biāo)準(zhǔn)姿態(tài)人耳關(guān)鍵點(diǎn)集進(jìn)行ICP配準(zhǔn)，使其轉(zhuǎn)換為近似具有豎直向上姿態(tài)，再利用長方體模板切割，得到去除冗余信息后的三維人耳；

步驟4：對由步驟3歸一化后的三維人耳點(diǎn)云計(jì)算3DHarris特征實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵點(diǎn)檢測，得到關(guān)鍵點(diǎn)集；

步驟5：對步驟4中的關(guān)鍵點(diǎn)計(jì)算優(yōu)化的SHOT特征描述符，利用特征描述符實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵點(diǎn)匹配，最后根據(jù)成功匹配的點(diǎn)數(shù)來衡量兩個(gè)人耳的相似度，得到識別結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于3DHarris關(guān)鍵點(diǎn)及優(yōu)化SHOT特征的三維人耳識別方法，其特征在于，步驟1具體包括以下步驟：

步驟1.1：使用含有數(shù)百張二維側(cè)臉圖片的數(shù)據(jù)庫作為訓(xùn)練集，手動(dòng)框出訓(xùn)練集圖像中的方形人耳，利用Faster R-CNN框架訓(xùn)練得到目標(biāo)檢測器,利用這個(gè)檢測器在帶有側(cè)臉和復(fù)雜背景信息的圖像上檢測人耳，獲取方形人耳區(qū)域；

步驟1.2：根據(jù)二維圖像里方形人耳區(qū)域的坐標(biāo)提取出對應(yīng)三維點(diǎn)云里的人耳區(qū)域。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于3DHarris關(guān)鍵點(diǎn)及優(yōu)化SHOT特征的三維人耳識別方法，其特征在于，所述步驟2具體包括以下步驟：

(2-1)、設(shè)置一定邊長的體素網(wǎng)格，對體素網(wǎng)格內(nèi)所有點(diǎn)坐標(biāo)求均值，以數(shù)學(xué)期望均值點(diǎn)代替體素格內(nèi)的所有其他點(diǎn)；(2-2)、以這種方式遍歷整個(gè)三維人耳，用所有體素格內(nèi)的點(diǎn)代替原有三維人耳。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于3DHarris關(guān)鍵點(diǎn)及優(yōu)化SHOT特征的三維人耳識別方法，其特征在于，所述步驟3具體包括以下步驟：

(3-1)、把步驟2中得到的下采樣后的三維人耳和一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)姿態(tài)人耳利用迭代最鄰近點(diǎn)方法進(jìn)行對齊，就可以使整個(gè)對齊之后的人耳都具有豎直向上的姿態(tài)，并且坐標(biāo)系的原點(diǎn)(0,0)都位于待測人耳的左下角區(qū)域；(3-2)、接著利用一個(gè)長方體模板(0≤x≤40,0≤y≤65,-5≤z≤5)對標(biāo)準(zhǔn)姿態(tài)的人耳進(jìn)行切割，得到歸一化后的人耳。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于3DHarris關(guān)鍵點(diǎn)及優(yōu)化SHOT特征的三維人耳識別方法，其特征在于，所述步驟4具體包括以下步驟：

(4-1)、二維Harris算法中先選定一個(gè)窗口w并獲取該窗口w的灰度I，將該窗口沿不同方向移動(dòng)，平坦區(qū)域灰度變化較小，邊緣和角點(diǎn)處灰度變化劇烈，依據(jù)變化的劇烈程度在二維圖像中篩選出Harris關(guān)鍵點(diǎn)(4-2)、采用3DHarris算法將二維Harris角點(diǎn)檢測算法擴(kuò)展到三維空間中，相應(yīng)的Hessian矩陣為式中I_x,I_y,I_z分別為圖像沿x，y，z軸方向的梯度。每個(gè)點(diǎn)p的強(qiáng)度值當(dāng)該點(diǎn)的強(qiáng)度值大于設(shè)定的閾值時(shí)，則該點(diǎn)為角點(diǎn)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于3DHarris關(guān)鍵點(diǎn)及優(yōu)化SHOT特征的三維人耳識別方法，其特征在于，所述步驟5具體包括以下步驟：

步驟5.1：首先對關(guān)鍵點(diǎn)提取方向直方圖簽名描述子特征；

步驟5.2：將該描述符進(jìn)行分組，將每組子描述符進(jìn)行二值化，在每組子描述符后添加標(biāo)志位；

步驟5.3：利用優(yōu)化的描述符實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵點(diǎn)匹配，匹配完成后利用隨機(jī)采樣一致性方法去除誤匹配點(diǎn)對，最后選取成功匹配的點(diǎn)對數(shù)最多的庫集人耳作為識別結(jié)果。