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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于双任务学习的生物指纹识别方法及产品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：CN115527243B 。

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：202211252701.5，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权基于双任务学习的生物指纹识别方法及产品是由李古月;马艺耘;罗弘毅设计研发完成，并于2022-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双任务学习的生物指纹识别方法及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双任务学习的生物指纹识别方法，利用双任务神经网络从正常指纹图像和被强迫指纹图像中提取指纹强迫攻击特征，同时使用同一个网络进行用户个体特征的提取，利用神经网络搭建指纹强迫按压识别双任务模型并训练，利用训练好的模型与常规指纹特征识别方法对获取的指纹进行并行检测，同时满足用户信息在库的条件与强迫按压检测无异常的条件，才允许设备完成指纹解锁，补充了以往指纹识别设备面对生物指纹强迫按压识别攻击的漏洞，同时增加了与强迫按压识别共享权重的基本个体识别功能，为生物指纹识别提供强有力的保护同时完成了基本的个体识别，节约了资源消耗。

本发明授权基于双任务学习的生物指纹识别方法及产品在权利要求书中公布了：1.基于双任务学习的生物指纹识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，正常数据获取：在指纹解锁设备上录入合法无强迫按压的指纹，并为每一枚正常指纹打上个人身份和非强迫的双重标签； S2，强迫数据获取：在指纹解锁设备上录入生物指纹解锁操作时，被攻击者强迫进行的解锁指纹，并为每一枚强迫指纹打上个人身份和强迫的双重标签； S3，特征增强：对步骤S2获取的强迫指纹图像进行滤波，并增强指纹中受强迫的指纹特征；所述指纹特征增强通过傅里叶变换、小波变换和OTSU分割算法实现； S4，双任务模型建立：利用神经网络搭建指纹强迫按压识别双任务模型，所述模型包括一个输入层、四十八个隐含层以及输出层，其中隐含层由池化层、卷积层以及全连接层组成；输出层包括两种，一种用于输出指纹图像对应用户身份的用户识别器，另一种用于判断指纹图像是否遭受强迫按压攻击的强迫动作识别器；将步骤S3处理后的指纹图像作为模型的输入，对网络所提取出的特征做双任务分类，利用图像的两个标签同时进行强迫攻击识别与用户身份识别； S5，模型参数优化：利用已建立带双重标签的指纹库训练步骤S4的指纹强迫按压识别模型，其中，用户识别器通过用户的指纹图像特征进行身份认证，强迫动作识别器通过识别动作种类来不断优化更新模型参数，提升模型整体的预测精度； S6，识别处理：指纹身份识别与强迫指纹攻击识别并行处理，在识别指纹身份的同时，检测指纹是否被强迫，若指纹处于强迫状态，则不论指纹是否在库都拒绝指纹识别通过，并通过网络回报予以警告；若指纹处于正常状态，则正常进行指纹身份识别，完成对指纹强迫按压攻击的抵御及身份识别双任务。

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