【摘 要】
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随着三维测量技术的成熟,非接触式三维(3D)掌纹采集系统为掌纹识别的研究提供了新的途径.为了提高3D掌纹信息的采集精度,提出一种融合双目立体视觉与结构光的便携式非接触3D掌纹采集系统.首先将编码图案投影到目标手掌表面,使用双目相机获取左右视图后,采用格雷码-相移法获取目标的绝对相位信息,然后引入波义耳摩尔投票算法进行最大概率校正以降低视差图中的跳变噪声,经过亚像素级立体匹配和双目相机的立体标定后,得到3D掌纹信息.最后在自行搭建的一套便携式3D掌纹采集系统上进行实验,实验结果表明,该方法相比于传统基于双目
【机 构】
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西南交通大学机械工程学院,四川成都610031
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随着三维测量技术的成熟,非接触式三维(3D)掌纹采集系统为掌纹识别的研究提供了新的途径.为了提高3D掌纹信息的采集精度,提出一种融合双目立体视觉与结构光的便携式非接触3D掌纹采集系统.首先将编码图案投影到目标手掌表面,使用双目相机获取左右视图后,采用格雷码-相移法获取目标的绝对相位信息,然后引入波义耳摩尔投票算法进行最大概率校正以降低视差图中的跳变噪声,经过亚像素级立体匹配和双目相机的立体标定后,得到3D掌纹信息.最后在自行搭建的一套便携式3D掌纹采集系统上进行实验,实验结果表明,该方法相比于传统基于双目立体视觉的3D掌纹采集系统,能提高掌纹的采集精度,获得更好的三维掌纹重建效果.
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针对人物姿态迁移生成图像存在纹理细节丢失、姿态转移不合理等问题,提出一种融合自注意力机制的人物姿态迁移生成模型.首先,在两阶段姿态迁移生成模型的基础上,通过把改进的自注意力模块嵌入到生成对抗网络中,降低相似特征间的相互影响,强化对纹理细节的学习能力及丰富信息的捕获能力,增强姿态特征的显著性建模.然后,使用马尔可夫判别模型,进一步增强对生成图像细节的鉴别能力.最后,采用优化的内容损失函数,约束整个模型的图像特征信息损失计算,促进生成图像与真实图像语义内容一致性,加强姿态转移的合理性.实验验证,本模型在Dee
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