[发明专利]一种基于可见光拍照的生物特征四维数据识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于可见光拍照的生物特征四维数据识别方法，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在给定时间内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四维模型，以实现所述生物体的生物特征四维数据采集；

S02.存储生物特征四维数据，

扫描或录入生物体的身份信息(I1、I2…In)，以所述身份信息(I1、I2…In)作为识别标志对采集到的生物特征四维数据进行关联存储，形成包括多条生物特征四维数据(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四维数据(T1、T2…Tn)，并扫描或录入所述目标生物体的身份信息(I1、I2…In)，通过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四维数据(D1、D2…Dn)，将所述目标生物体的生物特征四维数据(T1、T2…Tn)分别与相应的所述数据库中存储的生物特征四维数据(D1、D2…Dn)进行比对，以识别目标生物体的身份。

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在给定时间内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四维模型，以实现生物特征四维数据的采集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，提取所述多幅生物特征图像中各自的特征点的步骤进一步包括：

将所述多幅生物特征图像传送到具有图像处理器GPU和中央处理器CPU的处理单元；将所述多幅生物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，计算所述多幅生物特征图像各自的特征点。

4.根据权利要求3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在某一时刻的空间深度信息；

根据匹配的特征点数据集和特征点在不同时间上的空间深度信息，生成生物特征的特征点云数据。

5.根据权利要求4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在某一时刻相对于生物特征在空间上的相对位置；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。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征点云数据构建生物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，从而构建生物特征的四维模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述生物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据。