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龙图腾网获悉北京大学申请的专利指纹呈现攻击检测方法及装置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：CN117152800B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202311233527.4，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权指纹呈现攻击检测方法及装置是由黄传崴;封举富;吴嵩;费鸿炎;王政;贾泽西设计研发完成，并于2023-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本指纹呈现攻击检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种指纹呈现攻击检测方法及装置。其中，该方法包括：获取待检测的目标指纹图像；利用预训练的特征提取模型提取目标指纹图像中的目标特征，其中，特征提取模型是利用监督对比学习的方法对活体指纹图像样本和伪造指纹图像样本进行训练得到的；获取特征提取模型在训练过程中提取的所有活体指纹图像样本的第一特征，并利用K最近邻算法确定多个第一特征中与目标特征欧氏距离第K近的第二特征；依据目标特征与第二特征之间的欧氏距离确定目标指纹图像的类型，其中，目标指纹图像的类型包括：活体指纹图像或伪造指纹图像。本申请解决了相关技术中基于分类的指纹检测方法难以准确检测出未遇见过的伪造指纹的技术问题。

本发明授权指纹呈现攻击检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种指纹呈现攻击检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的目标指纹图像； 利用预训练的特征提取模型提取所述目标指纹图像中的目标特征，其中，所述特征提取模型是利用监督对比学习的方法对活体指纹图像样本和伪造指纹图像样本进行训练得到的； 获取所述特征提取模型在训练过程中提取的所有活体指纹图像样本的第一特征，并利用K最近邻算法确定多个所述第一特征中与所述目标特征欧氏距离第K近的第二特征； 依据所述目标特征与所述第二特征之间的欧氏距离确定所述目标指纹图像的类型，其中，所述目标指纹图像的类型包括：活体指纹图像或伪造指纹图像； 其中，所述特征提取模型的训练过程包括：构建初始模型，其中，所述初始模型包括第一编码器和第二编码器，所述第一编码器和所述第二编码器的结构相同，均包括：骨干网络和预测头部网络；获取训练样本和每个训练样本对应的样本标签，其中，所述样本标签用于标记所述训练样本是活体指纹图像或伪造指纹图像；将所述训练样本依次输入所述初始模型进行迭代训练，并利用监督对比学习损失函数调整所述初始模型的模型参数；训练完成后，仅保留所述初始模型的第二编码器，得到所述特征提取模型。

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