[发明专利]一种基于可见光拍照的生物特征3D数据识别方法

权利要求书

1.一种基于可见光拍照的生物特征3D数据识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

S01.采集生物特征信息，

通过可见光相机采集生物体的多幅生物特征图像，根据所述多幅生物特征图像构建生物特征的3D模型，以实现所述生物体的生物特征3D数据采集；

S02.存储生物特征3D数据，

以生物体的身份信息(I1、I2…In)作为识别标志对采集到的生物特征3D数据进行存储，形成包括多条生物特征3D数据(D1、D2…Dn)的数据库；

S03.目标生物体的身份识别，

采集目标生物体的生物特征3D数据(T1、T2…Tn)，利用所述目标生物体的身份信息(I1、I2…In)找到所述数据库中存储的生物特征3D数据(D1、D2…Dn)，将所述目标生物体的生物特征3D数据(T1、T2…Tn)分别与相应的所述数据库中存储的生物特征3D数据(D1、D2…Dn)进行比对，以识别目标生物体的身份；

比对识别包括如下具体步骤：采用基于空域直接匹配的方法进行特征点拟合，在两个点云的对应的刚性区域，选取三个特征点作为拟合关键点，通过坐标变换，直接进行特征点对应匹配；给定两个点云粗略的初始对齐条件，寻求两者之间的刚性变换以最小化对齐误差；

特征点对应匹配后，整体曲面最佳拟合后的点云的数据对齐；

采用最小二乘法进行相似度计算；

采用双GPU，每颗GPU具有56个block，采集信息抓取到的18张jpg的图像会均匀的分配到112个block上面进行运算；

搭建支撑结构，在支撑结构上设置弧形承载结构；

将多台可见光相机布置在弧形承载结构上；

弧形承载结构上包括弧形补光灯；

在步骤S02中，存储步骤S01所采集到的生物特征3D数据，并以生物体的身份信息(I1、I2…In)作为识别标志对采集到的生物特征3D数据进行存储，形成包括多条生物特征3D数据(D1、D2…Dn)的数据库，3D数据D1以该生物体的身份信息I1作为文件名进行存储，另一生物体的3D数据D2以该生物体的身份信息I2作为文件名进行存储，以此类推，形成包括n个生物体3D数据的数据库；

在步骤S01中，所述相机在参数设定后开始进行生物特征信息采集，信息采集时间在0.8秒内完成，采集的信号最后以数字图像的格式传至中央处理模块进行处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S01还包括：

通过多台可见光相机采集得到生物体的多幅生物特征图像，

对所述多幅生物特征图像进行处理，提取所述多幅生物特征图像中各自的特征点；

基于提取的所述多幅生物特征图像中各自的特征点，生成生物特征的特征点云数据；

根据所述特征点云数据构建生物特征的3D模型，以实现生物特征3D数据的采集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述基于提取的所述多幅生物特征图像中各自的特征点，生成生物特征的特征点云数据的步骤进一步包括：

根据提取的所述多幅生物特征图像中各自的特征点的特征，进行特征点的匹配，建立匹配的特征点数据集；

根据可见光相机的光学信息，计算各台可见光相机相对于生物特征在空间上的相对位置，并根据所述相对位置计算出所述多幅生物特征图像中的特征点的空间深度信息；

根据匹配的特征点数据集和特征点的空间深度信息，生成生物特征的特征点云数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述多幅生物特征图像中各自的特征点的特征采用尺度不变特征转换SIFT特征描述子来描述；

根据多台可见光相机的光学信息，采用光束平差法计算各台可见光相机相对于生物特征在空间上的相对位置。

5.根据权利要求3-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述多幅生物特征图像中的特征点的空间深度信息包括：空间位置信息和颜色信息。