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龍圖騰網獲悉杭州晟元數據安全技術股份有限公司申請的專利一種基于輕量型網絡的嵌入式指紋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：CN114283458B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202111634393.8，技術領域涉及：G06V40/12；該發明授權一種基于輕量型網絡的嵌入式指紋識別方法是由羅美美設計研發完成，并于2021-12-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于輕量型網絡的嵌入式指紋識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于輕量型網絡的嵌入式指紋識別方法，屬于計算機網絡領域，包括以下步驟：S1獲取指紋樣本數據，將樣本數據送入由深度可分離卷積結構、分組卷積結構和非對稱卷積結構構成的指紋識別網絡模型進行迭代訓練，得到二級指紋識別網絡模型；二級指紋識別網絡模型為輕量型卷積神經網絡模型；S2將迭代訓練后的指紋識別網絡模型量化壓縮至目標內存大小，獲得目標模型；S3將目標模型部署至嵌入式端，目標模型用于嵌入式端對目標指紋進行前向預測，提取指紋圖形特征，識別目標指紋。本發明通過輕量型卷積神經網絡模型及對訓練好的模型的量化處理，大大減小了模型的體積，降低了計算量和資源消耗，使指紋識別網絡模型適用于嵌入式平臺。

本發明授權一種基于輕量型網絡的嵌入式指紋識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于輕量型網絡的嵌入式指紋識別方法，其特征在于，包括以下步驟： S1獲取指紋樣本數據，將樣本數據送入由深度可分離卷積結構、分組卷積結構和非對稱卷積結構構成的指紋識別網絡模型進行迭代訓練，得到二級指紋識別網絡模型；其中，所述二級指紋識別網絡模型為輕量型卷積神經網絡模型； S2將迭代訓練后的所述指紋識別網絡模型量化壓縮至目標內存大小，獲得目標模型； S3將目標模型部署至嵌入式端，所述目標模型用于所述嵌入式端對目標指紋進行前向預測，提取指紋圖形特征，識別目標指紋； 所述指紋識別網絡模型包括深度可分離卷積結構、中間結構、全局深度可分離卷積結構和分組卷積結構； 輸入數據通過所述深度可分離卷積結構進入所述中間結構，通過所述中間結構進入所述全局深度可分離卷積結構，通過所述全局深度可分離卷積結構進入所述分組卷積結構并輸出； 所述中間結構包括至少一個輕量網絡模塊； 所述分組卷積結構的卷積核為1*1； 所述輕量網絡模塊包括：兩個1*1分組卷積結構、n*1深度可分離卷積結構和1*n深度可分離卷積結構； 輸入數據通過一個所述1*1分組卷積結構進入所述n*1深度可分離卷積結構，通過所述n*1深度可分離卷積結構進入所述1*n深度可分離卷積結構，通過所述1*n深度可分離卷積結構進入另一所述1*1分組卷積結構并輸出； 所述指紋識別網絡模型的各卷積結構后均設置有BN歸一化處理模塊。

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