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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州電子科技大學(xué)申請的專利一種基于全局特征和局部細(xì)節(jié)點(diǎn)特征融合的指紋識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN117275048B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202311273312.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/12；該發(fā)明授權(quán)一種基于全局特征和局部細(xì)節(jié)點(diǎn)特征融合的指紋識別方法是由李建軍;陳威特;葉茵;陳挺;林乃鍵;閆志峰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-09-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于全局特征和局部細(xì)節(jié)點(diǎn)特征融合的指紋識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于全局特征和局部細(xì)節(jié)點(diǎn)特征融合的指紋識別方法。本發(fā)明步驟包括1批量的圖像輸入和預(yù)處理；2利用CvT模型網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取；3使用CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來獲取指紋圖像的細(xì)節(jié)點(diǎn)信息；4通過設(shè)定閾值對得到的細(xì)節(jié)點(diǎn)分?jǐn)?shù)圖進(jìn)行細(xì)節(jié)點(diǎn)篩選，最后獲取得到細(xì)節(jié)點(diǎn)信息；5執(zhí)行測試，通過得到的全局特征圖和細(xì)節(jié)點(diǎn)信息，對訓(xùn)練好的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像相似度評估。本發(fā)明旨在通過指紋全局特征和細(xì)節(jié)點(diǎn)局部特征融合的方法，實(shí)現(xiàn)指紋全局信息和局部信息的互補(bǔ)來達(dá)到指紋的高精度識別。

本發(fā)明授權(quán)一種基于全局特征和局部細(xì)節(jié)點(diǎn)特征融合的指紋識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于全局特征和局部細(xì)節(jié)點(diǎn)特征融合的指紋識別方法，其特征在于包括以下步驟： 1批量的圖像輸入和預(yù)處理：使用Gabor濾波算法對批量的指紋圖像進(jìn)行降噪和圖像增強(qiáng)處理，再進(jìn)行裁剪、歸一化預(yù)處理，將預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集； 2利用CvT模型網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取：將預(yù)處理后的訓(xùn)練集中的指紋圖像輸入一個(gè)權(quán)重共享的編碼器網(wǎng)絡(luò)，得到批量指紋圖像的高維特征圖，將對應(yīng)的高維特征圖作為對應(yīng)指紋圖像的指紋全局特征； 3使用CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來獲取指紋圖像的細(xì)節(jié)點(diǎn)信息:輸入為指紋圖像的指紋全局特征圖，經(jīng)過多層卷積和池化后，得到一個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)分?jǐn)?shù)圖； 4通過設(shè)定閾值對得到的細(xì)節(jié)點(diǎn)分?jǐn)?shù)圖進(jìn)行細(xì)節(jié)點(diǎn)篩選，最后獲取得到細(xì)節(jié)點(diǎn)信息，具體實(shí)現(xiàn)如下： 4-1.使用CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來估計(jì)指紋圖像的細(xì)節(jié)點(diǎn)信息，將經(jīng)過CvT模型提取的指紋全局特征圖作為輸入，經(jīng)過4層卷積和池化操作后，輸出一個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)分?jǐn)?shù)圖，即160*160*1的細(xì)節(jié)點(diǎn)向量；細(xì)節(jié)點(diǎn)分?jǐn)?shù)圖表示在像素點(diǎn)x,y處有細(xì)節(jié)點(diǎn)特征的可能性，每個(gè)像素點(diǎn)的值范圍為[0，1]，表示在該160*160像素圖細(xì)節(jié)點(diǎn)的可能性大小； 4-2.閾值設(shè)為T，用于在得到的細(xì)節(jié)點(diǎn)分?jǐn)?shù)圖上篩選最后用于比對的細(xì)節(jié)點(diǎn)候選點(diǎn)集合； 5執(zhí)行測試，通過得到的全局特征圖和細(xì)節(jié)點(diǎn)信息，對訓(xùn)練好的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像相似度評估。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人杭州電子科技大學(xué)，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市下沙高教園區(qū)2號大街；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。