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基于激光三角測量的3D人耳重建及識別方法研究

發(fā)布時間:2020-07-11 17:38
【摘要】:人體生物特征識別技術是一種將信息技術與生物技術相結(jié)合,利用人體本身具有的生物特征進行身份識別的技術。人耳作為一種生理特征,具有“人人擁有、人各不同、長期不變”的特點,從而可以用于身份識別,為國家安全、金融保險、社會福利、電子商務等領域的應用提供解決方案。隨著三維成像技術的進步,研究人員的關注點正從傳統(tǒng)的二維人耳識別轉(zhuǎn)向三維人耳識別。相比二維人耳圖像,三維人耳模型具有更加豐富的空間幾何信息,這一優(yōu)勢可以提高系統(tǒng)的安全性。另外,新的三維成像技術可以在一定程度上降低二維成像對尺度變化和光照影響等方面的敏感度,使得系統(tǒng)的魯棒性也得以提高。3D人耳識別作為一種高可靠性的生物特征識別技術,具有重要的理論研究價值和應用前景。雖然已有的關于3D人耳生物特征識別的研究工作取得了一定的成果,但目前該方向仍存在一些未解決的問題:首先,目前公開的3D人耳數(shù)據(jù)采集多是使用商用3D掃描儀,它們普遍存在價格昂貴、體積較大、不提供軟件開發(fā)包等缺點,這對于3D人耳生物特征識別系統(tǒng)的實際應用是一個瓶頸;其次,目前已有方法主要集中在對3D人耳內(nèi)部特征的提取和識別,卻忽視了人耳的外部特征;最后,多數(shù)3D人耳生物特征識別的研究都是基于單一特征的提取和識別,關于人耳的多特征的融合識別研究尚少;谏鲜鰡栴}考慮,本文將對人耳3D重建與識別系統(tǒng)中的一些關鍵問題進行研究,包括人耳3D重建系統(tǒng)的設計與開發(fā)、圖像預處理方法研究、3D人耳特征提取和特征融合方法研究等幾個部分。本文主要研究內(nèi)容有:第一,通過分析目前已有的三維成像技術和3D人耳數(shù)據(jù)獲取的需求,設計開發(fā)了一套基于激光三角測量的人耳3D重建系統(tǒng),解決了商用3D掃描儀價格昂貴、體積大、不便于系統(tǒng)集成等問題。該系統(tǒng)針對人耳設計,具有精度高、速度快、成本低等優(yōu)點。通過對成像模型優(yōu)化、系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化、系統(tǒng)組件優(yōu)化、點云超分辨率優(yōu)化等方面的研究,實現(xiàn)了人耳3D模型的高效、優(yōu)質(zhì)重建。并建立了一個包括500人、2000個3D人耳的樣本庫。該樣本庫數(shù)據(jù)質(zhì)量較高,是目前公布的最大的3D人耳數(shù)據(jù)庫。第二,研究了3D人耳圖像的預處理方法,解決了3D人耳的分割定位,及姿態(tài)歸一化等問題。根據(jù)原始數(shù)據(jù)的特點,使用掩模的灰度重心法實現(xiàn)了激光線的快速提取。分別使用K稀疏聚類的方法和形態(tài)學處理的方法,對人耳皮膚區(qū)域的自動分割展開了研究,并以此為基礎,結(jié)合掃描序列中激光線段的端點位置關系提出一種新穎的人耳定位與邊界檢測算法。該方法可以有效提取感興趣區(qū)域,為后續(xù)特征提取和識別工作奠定基礎。同時引入投影密度的概念,實現(xiàn)了對人耳點云姿態(tài)的歸一化。第三,提出了一種新穎的3D人耳特征——人耳與側(cè)臉之間的夾角特征。通過觀察分析,定義了人耳與側(cè)臉之間的夾角特征,并分別使用最小二乘法和主成分分析法對空間點集的法向量進行提取,通過對比仿真,提出了一種快速有效的法向量提取方法,并在此基礎上準確地得到3D人耳的夾角特征。實驗結(jié)果表明該特征具有良好的穩(wěn)定性。作為一種外部特征,它可以應用在3D人耳的索引識別中,對于提高識別效率和準確率均有幫助。第四,解決了3D人耳的多特征提取與融合問題。全面定義了3D人耳的全局特征類與局部特征類。全局特征類包括中心形狀特征和夾角特征;局部特征類包括3D人耳的點、線、面特征。通過特征優(yōu)化與融合,實現(xiàn)了3D人耳的自動識別,并在2000個樣本的3D人耳數(shù)據(jù)庫上,取得了2.2%的等誤率。通過本文研究,全面實現(xiàn)了3D人耳的自動化識別,包括:人耳3D模型的采集重建,原始數(shù)據(jù)的優(yōu)化,人耳自動分割,3D人耳特征提取,3D人耳特征融合識別等。實驗結(jié)果證明了上述方法的有效性,為3D人耳識別的研究與實際應用奠定了良好的基礎。
【學位授予單位】:哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】:博士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TP391.41
【圖文】:

外耳,結(jié)構(gòu)示意圖


人外耳結(jié)構(gòu)示意圖

市場預期,生物特征識別


生物特征識別市場預期[10]

基于激光三角測量的3D人耳重建及識別方法研究


本文研究框架

【相似文獻】

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1 ;以激光三角測量監(jiān)視地震[J];激光與光電子學進展;1972年09期

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4 張海軍,穆志純,?;人耳識別技術研究進展綜述[J];計算機工程與應用;2004年33期

5 ;w;王巍;林蔚;;3D人耳識別的研究進展[J];信息技術與信息化;2007年03期

6 何劍;;人耳識別研究綜述[J];泰州職業(yè)技術學院學報;2009年01期

7 王秀琴,趙金憲,王忠禮;人耳識別的應用研究與實現(xiàn)[J];黑龍江科技學院學報;2004年04期

8 田瑩;苑瑋琦;;人耳識別技術研究綜述[J];計算機應用研究;2007年04期

9 祝振宇;;基于主成分分析的人耳識別系統(tǒng)研究[J];科技廣場;2007年07期

10 苑瑋琦;萬新;;基于眼、嘴、耳廓之間結(jié)構(gòu)關系的人耳識別[J];微計算機信息;2007年34期

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1 袁立;付偉;穆志純;;一種自動人耳識別方法研究[A];中國自動化學會控制理論專業(yè)委員會A卷[C];2011年

2 駱佳佳;穆志純;王瑜;;改進的基于收斂域圖像的人耳識別算法[A];第十四屆全國圖象圖形學學術會議論文集[C];2008年

3 張好朋;;基于人耳識別方法的研究[A];第24屆全國煤礦自動化與信息化學術會議暨第6屆中國煤礦信息化與自動化高層論壇論文集[C];2014年

4 郭春紅;弓俊青;;基于激光三角變形測量無線傳輸系統(tǒng)研發(fā)與應用[A];第22屆全國結(jié)構(gòu)工程學術會議論文集第Ⅲ冊[C];2013年

5 黃志榮;;基于Gabor特征的人耳識別方法的研究[A];第二十六屆中國(天津)2012IT、網(wǎng)絡、信息技術、電子、儀器儀表創(chuàng)新學術會議論文集[C];2012年

6 江晨;穆志純;張保慶;張金;;基于學習字典的稀疏表示人耳識別方法[A];第25屆中國控制與決策會議論文集[C];2013年

7 郭頌;魏立峰;;基于信息融合的身份識別技術[A];第二屆全國信息獲取與處理學術會議論文集[C];2004年

8 沈華軍;武和雷;;基于KICA和SVM的人耳識別研究[A];第十四屆全國圖象圖形學學術會議論文集[C];2008年

9 尚修剛;蔣慰孫;;模糊特征提取新算法[A];1997中國控制與決策學術年會論文集[C];1997年

10 潘榮江;孟祥旭;楊承磊;王銳;;旋轉(zhuǎn)體的幾何特征提取方法[A];第一屆建立和諧人機環(huán)境聯(lián)合學術會議(HHME2005)論文集[C];2005年

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1 張文;生物特征識別標準工作組成立[N];中國電子報;2010年

2 本報記者 朱宇;生物特征識別標準工作組成立[N];中國證券報;2010年

3 張樂;生物特征識別 助駐阿美軍辨認恐怖分子[N];中國國防報;2010年

4 王大慶;生物特征識別亮相網(wǎng)絡安全領域[N];中國機電日報;2001年

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1 劉亞輝;基于激光三角測量的3D人耳重建及識別方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2016年

2 陳龍;非受控場景下單樣本人耳識別研究[D];北京科技大學;2017年

3 王曉云;基于代數(shù)方法的人耳識別研究[D];沈陽工業(yè)大學;2011年

4 田瑩;人耳識別若干關鍵問題研究[D];沈陽工業(yè)大學;2008年

5 劉恒;3D及多視人耳識別關鍵技術研究[D];上海交通大學;2008年

6 易軍;人臉識別中的特征提取與度量學習算法研究[D];北京郵電大學;2015年

7 段佳;SAR/ISAR目標電磁特征提取及應用研究[D];西安電子科技大學;2015年

8 馮博;雷達高分辨距離像特征提取與識別方法研究[D];西安電子科技大學;2015年

9 陳斌;連續(xù)語音識別特征提取與聲學模型訓練區(qū)分性技術研究[D];解放軍信息工程大學;2015年

10 熊慶;列車滾動軸承振動信號的特征提取及診斷方法研究[D];西南交通大學;2015年

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1 金泳;量程倍率可變激光三角測量儀[D];華中科技大學;2016年

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5 李林玲;基于模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡的人耳識別[D];遼寧科技大學;2016年

6 倫怡;人耳識別中人耳地形圖技術的研究[D];天津大學;2006年

7 萬新;人耳識別若干問題的研究[D];沈陽工業(yè)大學;2007年

8 徐超;非控制條件下的人耳識別的研究[D];遼寧科技大學;2013年

9 魏昊業(yè);人耳識別算法研究與應用系統(tǒng)實現(xiàn)[D];內(nèi)蒙古大學;2014年

10 郭偉芳;基于主成分分析的人耳識別方法研究[D];沈陽工業(yè)大學;2009年



本文編號:2750716

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