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龙图腾网获悉上海点与面智能科技有限公司申请的专利一种眼周样本扩增方法及其应用获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117115898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311086875.3，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权一种眼周样本扩增方法及其应用是由张渊;程治国;沈文忠设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种眼周样本扩增方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种眼周样本扩增方法，包括以下步骤：将样本图像划分为眼周区域、虹膜区域和瞳孔区域；计算扩增图像与样本图像之间的坐标映射关系，使得扩增图像中虹膜区域和瞳孔区域的半径比为m1；对样本图像进行插值运算来计算扩增图像每个像素的像素值；分别对扩增图像中虹膜区域和瞳孔区域的信息缺损区域进行填充，获得增强的扩增图像；将增强的扩增图像加入眼周样本库，参与眼周识别模型的训练。本发明还公开了一种眼周样本扩增方法的应用，使用训练好的眼周识别模型对采集到的眼周图像进行分类。本发明有效排除了由于同一人在不同场景条件下采集到的眼周图像瞳孔、虹膜大小不一致导致的眼周识别错误，提高了深度学习实现眼周识别的效果。

本发明授权一种眼周样本扩增方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种眼周样本扩增方法，其特征在于：包括以下步骤， 步骤1、从眼周样本库中提取预存的样本图像，将样本图像划分为眼周区域、虹膜区域和瞳孔区域； 步骤2、扩增图像区域归一化：计算扩增图像与样本图像之间的坐标映射关系，使得扩增图像中虹膜区域和瞳孔区域的半径比为m1，获得扩增图像中虹膜区域和瞳孔区域的坐标，虹膜区域和瞳孔区域的坐标构成坐标点集X，Y，m为正整数； 步骤3、对样本图像进行插值运算来计算扩增图像每个像素的像素值： 其中Xt，Yt表示扩增图像中坐标点集X，Y中的第t个坐标，fXt，Yt表示扩增图像中的坐标Xt，Yt的像素值，Xt，Yt映射到样本图像坐标系下的浮点坐标记为x′t，y′t，xαt，yαt表示在样本图像坐标系下与浮点坐标x′t，y′t最近的第α个整数坐标点，ωa表示权重，α＝1,2,3,4，表示与第α个整数坐标点xαt，yαt与浮点坐标x′t，y′t的距离的平方值，表示与相关的函数； 步骤4、判断虹膜区域是否存在信息缺损区域，若不存在，进入步骤6，若存在，进入步骤5； 步骤5、填充扩增图像的信息缺损区域：对扩增图像中虹膜区域的信息缺损区域进行填充，获得增强的扩增图像； 步骤6、将增强的扩增图像加入眼周样本库，参与眼周识别模型的训练； 所述步骤2中，X，Y＝{X0i，Y0i，X1j，Y1j}，其中x0i，y0i表示样本图像中瞳孔区域的第i个坐标，X0i，Y0i表示在扩增图像中瞳孔区域内与x0i，y0i对应的坐标，x1j，y1j表示样本图像中虹膜区域的第j个坐标，X1j，Y1j表示在扩增图像中虹膜区域内与x1j，y1j对应的坐标，R表示样本图像的虹膜半径，r1表示样本图像的瞳孔半径，r3表示预设的瞳孔半径，d表示扩增图像上X1j，Y1j与瞳孔区域圆心的距离； D表示样本图像上x1j，y1j与瞳孔区域圆心的距离； 所述步骤5中， 步骤501、将扩增图像划分为眼周区域、虹膜遮挡区域和虹膜已知区域； 步骤502、腐蚀虹膜遮挡区域：利用形态学算法，将虹膜遮挡区域从第一边缘向第二边缘的方向进行腐蚀，每一轮被腐蚀z单位，被腐蚀的虹膜遮挡区域的像素点被赋成黑色； 步骤503、填充虹膜遮挡区域：根据公式计算被腐蚀的虹膜遮挡区域的点的像素值fp,q，其中p,q表示被腐蚀的虹膜遮挡区域的像素点，pv，qv表示位于虹膜已知区域且与p,q相邻的像素点，1≤v≤u，u为不小于2的正整数，将像素值fp,q赋与像素点p,q，将像素点p,q加入到虹膜已知区域； 步骤504、重复步骤502和步骤503，直到虹膜遮挡区域全被腐蚀和填充。

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