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龍圖騰網獲悉南京航空航天大學申請的專利一種基于深度學習和多特征融合的掌紋識別的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：CN118644877B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202410605009.9，技術領域涉及：G06V40/12；該發明授權一種基于深度學習和多特征融合的掌紋識別的方法是由李夢彬;隋宇薇;褚仁;鄭楚杭;朱旗設計研發完成，并于2024-05-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習和多特征融合的掌紋識別的方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習和多特征融合的掌紋識別的方法，屬于圖像處理技術。該方法首先將采集的掌紋圖像經過直方圖均衡化，高斯低通濾波器濾波，Laplacian邊緣檢測，自適應閾值二值化，腐蝕操作和合并連通區等預處理操作后，提高掌紋主線提取與褶皺提取程度，增加掌紋識別的準確性。并在特征提取階段使用Resnet網絡與Gabor濾波器共同提取，最后將融合過后的特征輸入進KNN進行識別，實現了掌紋識別的精準性與穩定性的顯著提升。

本發明授權一種基于深度學習和多特征融合的掌紋識別的方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習和多特征融合的掌紋識別方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、通過預處理以提高掌紋主線提取與褶皺提取程度和準確性； 所述的預處理首先通過直方圖均衡化以提高圖像整體的對比度，再通過高斯低通濾波器對掌紋圖像進行高斯模糊，然后基于Laplacian邊緣檢測強化掌紋紋理和邊緣特征；進而采用自適應閾值二值化處理得到二值圖像，然后對其進行腐蝕操作，去除孤立零散的噪點和毛刺線條，用于突出掌紋主線，接著進行連通區域提取以得到掌紋圖像中的骨干信息，最后通過求取所有連通區域像素和的平均值，將提取后的連通區域進行合并，得到最終的線條圖像； S2、構建一組Gabor濾波器用于掌紋圖像特征提取，由包括不同頻率和方向的Gabor濾波器組成，以實現掌紋圖像中紋理特征的最大覆蓋，再將圖像與每個Gabor濾波器進行卷積操作，提取出每個圖片的特征向量； 所述Gabor濾波器在對圖像進行卷積操作過程中包括采用傅里葉變換提高卷積速度，對于二維空間的Gabor濾波器空間域描述如下： 其中，σx和σy分別代表水平和垂直方位的空間尺度因子，ωf和θf分別表示中心頻率及方位； 上式分解為正弦濾波器和余弦濾波器： S3、通過Resnet網絡對原始掌紋圖像進行特征提取，所述Resnet網絡包括引入跳躍連接，將輸入特征與輸出特征相加，用于解決梯度消失和梯度爆炸問題； S4、將步驟S2和步驟S3提取的特征進行融合，生成綜合特征向量，然后使用K近鄰算法對綜合特征向量進行分類； 特征融合方式包括PCA降維融合、DeepCCA融合或ASSF融合其中的一種； S5、對于新的掌紋樣本，通過計算其與訓練集中每個樣本的特征距離，選擇最近的K個鄰居，并依據這K個鄰居中最多的類別作為預測類別，從而完成掌紋識別任務。

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南京航空航天大學，其通訊地址為：210016 江蘇省南京市秦淮區御道街29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”。