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11月
2017

作为面部识别系统中的一项关键专利申请技术,我国图像配准技术还需加强产学研融合

发布时间:2017-11-10  来源:尚琴 中国知识产权报  作者:尚琴 中国知识产权报  



   2017年9月苹果秋季发布会的重头戏当属加入Face ID面部识别功能的全面屏IPhoneX。然而,在发布会现场,苹果高级副总裁克雷格却未能顺利通过刷脸成功解锁IPhoneX,这次演示失败让许多人对Face ID的实用性和准确性产生怀疑。那么,图像配准技术作为应用在面部识别系统中的一项关键技术,它的发展情况如何?本文将从专利角度探寻答案。


   分析技术热点难点


   图像配准技术最早出现在美国70年代从事的飞行器辅助导航系统、武器投射系统等应用研究中。图像配准技术的类别很多,根据应用领域不同,图像配准技术可分为遥感图像配准、医学图像配准、三维重建和计算机视觉领域配准等。根据自动化程度,其又可分为人工配准、半自动配准和全自动配准。根据所利用的图像信息不同,又可分为基于灰度信息的配准和基于特征的配准技术。此外,根据成像模式不同,配准技术图像还可分为单模态图像配准和多模态图像配准。


   图像配准技术主要包括基于灰度的图像配准和基于特征的图像配准两大类。基于图像灰度的配准技术是指要充分使用图像像素点的灰度信息进行配准,该类算法需要识别并计算图像中每一个像素点的灰度信息,从而确定两幅图像间的空间变换关系。基于特征的图像配准技术则是通过提取两幅图像间的相同特征信息,如线特征、面特征、块特征、边缘特征等,从而确立两幅图像间的空间变换关系,该算法具有自由度高、计算量较小,且运行速度较快的特征。但由于该算法目前只应用到了图像的小部分信息,若图像间有许多相似特征,则可能会偏离参考图像,导致配准精度不高。因此在实际应用中,若对图像精度有较高要求,则应首先考虑基于灰度的图像配准算法,若要实现快速配准,则可使用基于特征的图像配准算法。


   目前,图像配准技术的研究热点及难点主要针对从不同传感器获得图像后,如何寻找出一种与之匹配的配准精度高、配准速度快的算法。其中图像配准技术的难点主要体现在如何寻找到针对存在较大差异的采样图像之间的图像配准算法;如何减少人工干预,实现图像配准技术的自动性;如何实现快速配准算法;如何实现高配准精度算法及畸变图像配准算法。


   找准定位实现积累


   据了解,我国对于图像配准技术的研发起步相对较晚,笔者在中国专利文摘数据库中对该技术进行检索,通过对检索结果的数据分析发现,从专利申请量变化趋势看,我国图像配准技术的专利申请最早出现在2001年,截至目前,我国在该技术领域共提交1000余件专利申请,在2001年至2014年的13年时间里,该技术的专利年申请量逐年上升, 2013年的专利申请量已突破200件,这说明该技术在这一阶段属于高速发展期,并形成大量研究成果。在申请人类型方面,排名前10位的申请人中,高校和科研院所占据8席,这表明了我国高校和科研院所在图像配准技术上具有较强的技术实力。此外,在专利申请的来源国方面,美国、荷兰、德国和日本的企业非常注重在中国提交专利申请和进行相应的专利布局。


   与此同时,在专利申请所涉及的技术方面,基于灰度信息的图像配准技术与基于特征点匹配的图像配准技术是国内提交专利申请量相对较多的两个技术分支。基于灰度信息的图像配准方法主要是利用图像整体的灰度来进行配准,其优点在于算法简单易实现,缺点是计算量较大、配准速度慢、对硬件要求较高。笔者通过检索发现,哈尔滨工业大学提交的公开号为CN101714254A的专利申请,涉及一种联合多尺度SIFT和区域不变矩特征的配准控制点提取方法,不同条件下获取到的图像,在灰度和特征信息方面往往会有很大差别,该方法通过结合SIFT算法的多尺度特性和图像局部区域灰度不变矩的特征,弥补了SIFT技术易受噪声等因素影响的缺陷,能够有效提高多传感器图像配准控制点的稳定性和可靠性,解决了在图像配准过程中,如何提取稳定、可靠技术特征点的难题,对于存在较大旋转角、较大平移差别的多传感器图像,均能提取稳定、可靠的配准控制点,找出针对从不同传感器获得的图像,提取与各图像相匹配的精度高、速度快的配准控制点方法。


   基于特征点匹配技术的方法主要是利用图像的某些特定特征进行配准。基于特征点算法的优点是灵活性好、错误率低,缺点是在大数据应用中,需要耗费大量的人力,自动化程度低。笔者通过检索发现,北京航空航天大学提交的公开号为CN101082988A的专利申请,涉及自动深度的图像配准方法,通过对深度图像进行三角化处理,将点数据转换成三角网格数据,提高了配准的速度和精确性,有效减少了图像配准过程中的人工干预,实现了图像配准技术的自动性。中国科学院电子学研究所提交的公开号为CN103020945A的专利申请,涉及多源传感器的遥感图像配准方法,该方法利用尺度不变特征配准和随机样本一致性算法,剔除误匹配的方法进行控制点的粗配准,并通过在小范围内利用交互信息进行控制点的精确配准,解决了遥感图像的自动配准问题,有效提高了该技术的运算速度和配准精度,能满足多源传感器、多时相、多视角遥感图像的自动控制点选择和图像的快速、精确配准需求。


   从上述已公开的专利申请中可以看出,我国针对该技术进行了积极的研究,并形成了一定的技术成果,但该领域还存在产学研发展不均衡的问题。目前,我国图像配准技术的相关研究主要集中在高校和科研院所,而在排名前10位的申请人中仅有2家企业,其中1家是来自于荷兰的皇家飞利浦公司。而早在2004年皇家飞利浦公司就开始着手在我国进行图像配准专利的申请,截至目前,其公开的专利申请已达到120余件,这些专利申请主要侧重于利用医学设备实现快速的图像配准,减轻人工配准的工作负担。目前我国专利申请的现状也从一个侧面反应出该技术领域比较偏重理论研究,而忽视了与实际应用相结合,今后我国在该领域还需加强产学研融合。



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