买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉深圳福厚技术有限公司申请的专利一种基于掌静脉的身份认证方法及系统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：CN119131850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202411225274.0，技术领域涉及：G06V40/14；该发明授权一种基于掌静脉的身份认证方法及系统是由殷南波;罗亚东设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于掌静脉的身份认证方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及身份认证领域，具体涉及一种基于掌静脉的身份认证方法及系统。一种基于掌静脉的身份认证系统，包括：身份信息获取模块、掌静脉图像获取模块、环境数据获取模块、特征提取模块、匹配值计算模块、认证阈值调整模块和身份认证模块。本发明在掌静脉的特征提取过程中执行多角度融合操作，使得用于执行特征提取的图像能够贴合注册时的掌静脉图像，避免身份认证时用户操作行为导致的差异，减少在身份认证时的误报率；在计算匹配值时，不仅仅计算用户的掌静脉特征向量与身份库中用户的身份信息对应的已认证掌静脉特征向量之间的直接距离，还考虑用户操作行为变化导致的累计距离，从而减弱操作行为变化的影响，从而减少实际使用中的误报率。

本发明授权一种基于掌静脉的身份认证方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于掌静脉的身份认证方法，其特征在于，包括： 获取用户的身份信息和掌静脉图像；获取当前的环境数据； 将用户的掌静脉图像送入特征提取模型进行处理，输出对应的掌静脉特征向量；将用户的掌静脉特征向量与身份库中用户的身份信息对应的已认证掌静脉特征向量进行匹配，输出匹配值；匹配值基于用户的掌静脉特征向量与身份库中用户的身份信息对应的已认证掌静脉特征向量之间的直接距离和累积距离进行确定，用户的掌静脉特征向量与身份库中用户的身份信息对应的已认证掌静脉特征向量之间的直接距离用于描述用户的掌静脉特征向量与身份库中用户的身份信息对应的已认证掌静脉特征向量之间的差异，用户的掌静脉特征向量与身份库中用户的身份信息对应的已认证掌静脉特征向量之间的累积距离用于拟合基于用户操作行为变化的用户的掌静脉特征向量与身份库中用户的身份信息对应的已认证掌静脉特征向量之间的差异；身份库中存储着用户的身份信息及其对应的已认证掌静脉特征向量和注册环境数据； 获取用户的身份信息对应的注册环境数据，基于注册环境数据和当前的环境数据自适应调整认证阈值，再将输出的匹配值与认证阈值进行判断，若是匹配值高于认证阈值，输出认证成功；否则，输出认证失败；以实现身份认证操作； 特征提取模型包括多角度融合层、特征提取层和掌静脉特征向量输出层，其中多角度融合层用于对掌静脉图像进行多角度的特征学习，再执行多角度融合操作，以构建掌静脉融合特征图；特征提取层用于对掌静脉融合特征图执行特征提取操作，以构建掌静脉特征向量；掌静脉特征向量输出层用于输出掌静脉特征向量； 基于用户的掌静脉特征向量与身份库中用户的身份信息对应的已认证掌静脉特征向量之间的直接距离和累积距离确定匹配值，具体包括如下步骤： 计算用户的掌静脉特征向量与身份库中用户的身份信息对应的已认证掌静脉特征向量之间的直接距离f1； 构建距离矩阵D，将距离矩阵D中数据记为d（i）（i），i=1,2,3，…，I，I为掌静脉特征向量和已认证掌静脉特征向量的维度大小，d（i）（i）为用户的掌静脉特征向量的第i个元素与已认证掌静脉特征向量的第i个元素之间的距离； 构建累积距离矩阵H，将累积距离矩阵H数据记为h（i）（i），h（i）（i）=d（i）（i）+min[h（i-1）（i-1）,h（i-1）（i）,h（i）（i-1）]； 遍历累积距离矩阵H，将最小的h（i）（i）记为用户的掌静脉特征向量与身份库中用户的身份信息对应的已认证掌静脉特征向量之间的累积距离f2； 计算匹配值δ=α1f1+α2f2，其中α1和α2分别为第一权重系数和第二权重系数，且满足α1+α2=1。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳福厚技术有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市龙华区福城街道福民社区福前路盛景源工业园东区6号313；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。