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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于VC-Gabor卷积和多分支结构的指静脉识别方法、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：CN116994301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202311023027.8，技术领域涉及：G06V40/14；该发明授权一种基于VC-Gabor卷积和多分支结构的指静脉识别方法、系统是由王华彬;李军;郑武;沈元康;温雨萌;周佳成;陶亮设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于VC-Gabor卷积和多分支结构的指静脉识别方法、系统在说明书摘要公布了：本发明属于自动控制领域，具体涉及一种基于可变曲率Gabor卷积和多分支结构的指静脉识别方法，及其对应的指静脉识别系统和指静脉验证设备。本发明方案首先对传统的Gabor滤波器进行改进，加入可变曲率，以便提取到静脉曲线中的不同弯曲程度信息。其次，将可变曲率Gabor函数构造成可学习的VC‑Gabor卷积层，利用神经网络反向传播来更新VC‑Gabor卷积层的参数，使学习到的VC‑Gabor滤波器方向、尺度和曲率更加丰富，并且避免了复杂的手动调参。最后，再结合经典的CNN网络中的卷积层设计一种包含VC‑Gabor卷积层和自适应多分支结构的网络模型，进而利用网络模型进行指静脉图像的快速识别。本发明解决了现有指静脉识别方法精度不足，鲁棒性差的缺陷。

本发明授权一种基于VC-Gabor卷积和多分支结构的指静脉识别方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于VC-Gabor卷积和多分支结构的指静脉识别方法，其特征在于，其包括如下步骤： S1：设计一个可变曲率的Gabor滤波器，所述可变曲率的Gabor滤波器的定义如下： 上式中，x和y表示像素坐标位置；θ表示正弦函数方向与x轴夹角，即为滤波器的核函数方向；λ表示正弦函数的波长；f表示滤波器的曲率；σ为高斯函数标准差；i表示虚数单位； S2：根据可变曲率的Gabor滤波器构造一个参数可调的VC-Gabor卷积；所述VC-Gabor卷积的构造过程如下： S21：将所述可变曲率的Gabor滤波器拆解出实数部分Gre和虚数部分Gim； S22：利用拆解出的实数部分构造VC-Gabor卷积，并定义θ、λ、f和σ为可学习的优化参数； S23：计算可变曲率的Gabor滤波器的实数部分Gre，分别对各个优化参数θ、λ、f和σ进行偏导； S24：使用反向传播算法的梯度下降法则更新Gre的参数，并建立各个优化参数的更新公式； S3：对经典的CNN网络进行改良，构造所需的指静脉识别模型，所述指静脉识别模型的输入为指静脉图像，输出为所述指静脉图像的类别；模型构建过程如下： S31：获取经典的CNN网络，其包括输入层、卷积层、池化层、全连接层以及Softmax分类层；所述卷积层包括下采样卷积层和非下采样卷积层； S32：将新设计的VC-Gabor卷积作为CNN网络的第一层； S33：将卷积层中的所有下采样卷积层替换为双分支卷积模块； S34：将卷积层中的非下采样的卷积层替换为三分支卷积模块； S4：获取大量用户的指静脉图像作为样本数据构成数据集，将数据集分为训练集、验证集和测试集，并为样本数据添加标签； S5：利用训练集对所述指静脉识别模型进行训练，并利用验证集对模型进行验证； S6：利用完成训练的所述指静脉识别模型在测试集上进行指静脉图像的识别，输出当前用户的类别信息。

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