[发明专利]一种3D四维手部数据识别设备

权利要求书

1.一种3D四维手部数据识别设备，其特征在于，包括如下装置：

手部特征信息采集装置，用于采集人体在给定时间内的多幅手部特征图像，并根据所述多幅手部特征图像构建手部特征的四维模型，以实现所述人体的手部特征的四维数据采集；

手部特征四维数据存储装置，用于扫描或录入人体的身份信息(I1，I2,…In)作为识别标志对采集到的人体手部特征四维数据进行关联存储，形成包括多条手部特征四维数据(D1,D2,…Dn)的数据库；

目标人物身份识别装置，用于根据扫描或录入的目标人物的身份信息(I1，I2,…In)找到所述数据库中存储的手部特征四维数据(D1,D2,…Dn)，并将所述目标人物的手部特征四维数据(T1,T2,…Tn)分别与相应的所述数据库中存储的手部特征四维数据(D1,D2,…Dn)进行比对，以识别目标人物的身份。

2.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，所述手部特征信息采集装置包括：

图像采集单元，用于利用多台相机组成的相机矩阵对手部特征信息进行采集，得到多幅手部特征图像；

特征点提取单元，用于对所述多幅手部特征图像进行处理，提取所述多幅手部特征图像中各自的特征点；

点云生成单元，用于基于提取的所述多幅手部特征图像中各自的特征点，生成手部特征的特征点云数据；

四维模型构建单元，用于根据所述特征点云数据构建手部特征的四维模型，以实现手部特征四维数据的采集。

3.根据权利要求2所述的设备，其特征在于，所述特征点提取单元包括图像处理器GPU和中央处理器CPU，特征点提取单元将所述多幅手部特征图像的图像信息分配到GPU的块block中进行运算，并结合CPU的集中调度和分配功能，计算所述多幅手部特征图像各自的特征点。

4.根据权利要求2所述的设备，其特征在于，所述的图像采集单元中，使用可见光相机、激光相机、红外相机、光栅相机或光场相机组成相机矩阵对手部特征信息进行采集。

5.根据权利要求2所述的设备，其特征在于，所述的点云生成单元包含如下信息：

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

空间深度信息，根据相机的光学信息，计算各台相机相对于手部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手部特征图像中的特征点在给定时间内空间深度信息；

特征点云数据，根据匹配的特征点数据集和特征点在给定时间内的空间深度信息，生成手部特征的特征点云数据。

6.根据权利要求2所述的设备，其特征在于，所述多幅手部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；根据相机的光学信息，采用光束平差法计算各台相机相对于手部特征在空间上的相对位置；所述多幅手部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。

7.根据权利要求2所述的设备，其特征在于，所述四维模型构建单元，根据所述点云数据构建手部特征的四维模型的步骤进一步包括：

设定待构建的四维模型的参考尺寸；

根据所述参考尺寸和所述特征点云数据的空间位置信息，确定所述特征点云数据中各个特征点的空间尺寸和时间尺寸，从而构建手部特征的四维模型；所述手部特征的四维模型中包括下列至少之一的四维数据：

描述四维模型在不同时间上的空间形状特征数据；

描述四维模型在不同时间上的表面纹理特征数据；

描述四维模型在不同时间上的表面材质和灯光特征数。

8.根据权利要求2所述的设备，其特征在于，利用多台相机组成相机矩阵对手部特征信息进行采集，通过以下方式布局相机矩阵：

搭建支撑结构，在所述支撑结构上设置弧形承载结构；

将多台相机布置在所述的弧形承载结构上；

所述的身份信息包括：姓名、性别、年龄、和证件号中的一种或多种。