買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉電子科技大學申請的專利一種基于聯合損失和卷積神經網絡的指靜脈識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115797987B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211053355.8，技術領域涉及：G06V40/14；該發明授權一種基于聯合損失和卷積神經網絡的指靜脈識別方法是由陳愛國;羅光春;趙太銀;孫國林;宣朋羽;沙澤鑫設計研發完成，并于2022-08-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于聯合損失和卷積神經網絡的指靜脈識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于聯合損失和卷積神經網絡的指靜脈識別方法，包括步驟：采集指靜脈圖像，并對圖像進行預處理，提取指靜脈圖像的感興趣區域，并對圖像尺寸歸一化；構建指靜脈識別的深度卷積神經網絡，基于ResNet34結構構建特征提取網絡；模型訓練，通過聯合歐式度量空間和余弦度量空間的損失函數，對深度卷積神經網絡進行訓練，令網絡模型學習到指靜脈的有效特征表示；確定識別閾值，以錯誤接受率和錯誤識別率為衡量標準，通過枚舉法找到最佳識別閾值，實現指靜脈圖像的識別。本發明用于指靜脈圖像特征提取與匹配，能有效進行指靜脈身份識別。

本發明授權一種基于聯合損失和卷積神經網絡的指靜脈識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于聯合損失和卷積神經網絡的指靜脈識別方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1、采集指靜脈圖像進行預處理得到指靜脈樣本并標注分類標簽，建立指靜脈數據集；靜脈數據集中靜脈數據為三元組形式，包括錨點樣本、與錨點樣本同一類別的正樣本以及與錨點樣本不同類別的負樣本； 步驟2、構建并訓練指靜脈識別的深度卷積神經網絡： 深度卷積神經網絡包括特征提取網絡和分類網絡；特征提取網絡用于從指靜脈樣本中提取出靜脈特征向量輸入分類網絡；分類網絡用于接收靜脈特征向量輸出指靜脈識別結果； 特征提取網絡在訓練時基于聯合損失優化網絡；聯合損失函數L＝L1+L2，其中，L1為從歐氏空間上約束樣本的特征表示，L2在余弦空間上約束樣本的特征表示： 其中，α和β是調節因子，分別用于調節L1和L2損失的大小，防止兩者差異過大，||·||2表示向量的2-范數，f·表示特征提取函數，xii∈N表示第i個輸入的指靜脈圖像，N表示一個批次的樣本數量，分別表示第i個輸入的指靜脈圖像的錨點樣本a、與錨點樣本同類的正樣本p和與錨點樣本不同類的負樣本n，γ表示類間距離與類內距離的增加間隔；L2中，為第i個樣本特征與網絡權重向量之間的夾角，s表示縮放因子，m表示權重和特征之間的增加間隔，θj表示權重和第j個樣本i≠j向量間的夾角，i與j均為樣本序號； 分類網絡在訓練階段通過預測樣本所屬類別，通過預測值與真實值的誤差，借助反向傳播算法來更新特征提取網絡和分類網絡的權重； 步驟3、計算識別閾值： 深度卷積神經網絡訓練結束后，去掉分類網絡，保留特征提取網絡；在指靜脈數據集上用特征提取網絡提取特征表示，用余弦相似度衡量提取特征與數據集中對應的靜脈樣本特征之間的距離，與給定的閾值相比，判斷兩個特征是否相似；再根據相似判斷結果來確定識別閾值的取值；具體的，可通過相似判斷結果得到錯誤拒絕率FRR和錯誤接受率FAR來評價特征提取網絡效果并確定識別閾值的取值； 步驟4、基于指靜脈特征提取網絡輸出待判別圖像的預測結果： 對于注冊的指靜脈圖像，基于指靜脈特征提取網絡獲取該注冊指靜脈的特征表示，并將特征表示作為注冊模板存儲到特征數據庫； 對查詢的待判別指靜脈圖像，通過特征提取網絡獲取待判別指靜脈的特征表示，并計算該特征表示與特征數據庫中模板的余弦相似度，與識別閾值比較，判斷是否已注冊，完成身份識別。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人電子科技大學，其通訊地址為：611731 四川省成都市高新區（西區）西源大道2006號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。