【摘 要】
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本文介绍了基于线激光扫描的手掌主线三维廓提取和特征识别实验研究方案。该方案包含PC控制的移动扫描检测系统,掌纹主线信息的特征点提取算法,3D点云的复原与重建技术研究,图像的特征识别与结果分析。硬件设备上搭建了基于激光扫描掌纹主线提取和识别系统,包括PC控制端和图像采集装置,采集装置包含暗箱和设置在暗箱内部的电机轨道、线型激光器、工业相机和系统电源。系统工作时首先驱动线激光扫描、同时工业相机开始拍摄
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本文介绍了基于线激光扫描的手掌主线三维廓提取和特征识别实验研究方案。该方案包含PC控制的移动扫描检测系统,掌纹主线信息的特征点提取算法,3D点云的复原与重建技术研究,图像的特征识别与结果分析。硬件设备上搭建了基于激光扫描掌纹主线提取和识别系统,包括PC控制端和图像采集装置,采集装置包含暗箱和设置在暗箱内部的电机轨道、线型激光器、工业相机和系统电源。系统工作时首先驱动线激光扫描、同时工业相机开始拍摄采集掌纹信息;提取到不同时刻掌纹上的线激光图像;经过PC端算法系统处理得到每时刻线激光条纹的特征点;最终通过特征分析实现人体特征的3D识别。在掌纹提取的算法上分别采用了harries角点检测算法和边缘曲率提取算法实验,对两种算法结果对比分析。对比参考位置和采集位置的线激光,获取相对位置信息,得到单个激光线照射下的手掌主线特征点的3D位置坐标。通过对不同时刻不同位置的掌纹图片处理,提取整合得到掌纹主线的3D点云数据。识别部分采用了两种方案,包括2D双投影图像的SVM识别和基于3D点云数据的CNN识别。在SVM识别方式中,利用3D主线点云的投影,获取模型中的俯视图和侧视图,对两个维度的信息分别验证。算法上采用HOG特征提取算法得到图像的特征矩阵,使用SVM一对一分类对特征矩阵识别。对两个投影方向（X-Y投影方向20组和X-Z投影方向20组）的600个样本进行验证,样本的70%作为训练集、30%作为验证集。通过对X-Z和X-Y两个方向的投影进行测试,识别率分别为93.8%、96.9%。在CNN的深度学习识别方式中,将点云数据的三维信息作为样本的三个输入,建立5层CNN网络模型,采用RuLE函数作为激活函数。将300组实验样本导入系统,经过训练测试达到87.7%的识别率。验证了样本量与识别率的正相关关系,体现出在大数据环境下提取得到的掌纹主线在深度学习上依然可以做识别的依据。
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