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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于全局特征和局部细节点特征融合的指纹识别方法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：CN117275048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202311273312.5，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权一种基于全局特征和局部细节点特征融合的指纹识别方法是由李建军;陈威特;叶茵;陈挺;林乃键;闫志峰设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全局特征和局部细节点特征融合的指纹识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于全局特征和局部细节点特征融合的指纹识别方法。本发明步骤包括1批量的图像输入和预处理；2利用CvT模型网络进行特征提取；3使用CNN卷积神经网络来获取指纹图像的细节点信息；4通过设定阈值对得到的细节点分数图进行细节点筛选，最后获取得到细节点信息；5执行测试，通过得到的全局特征图和细节点信息，对训练好的学生网络进行图像相似度评估。本发明旨在通过指纹全局特征和细节点局部特征融合的方法，实现指纹全局信息和局部信息的互补来达到指纹的高精度识别。

本发明授权一种基于全局特征和局部细节点特征融合的指纹识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全局特征和局部细节点特征融合的指纹识别方法，其特征在于包括以下步骤： 1批量的图像输入和预处理：使用Gabor滤波算法对批量的指纹图像进行降噪和图像增强处理，再进行裁剪、归一化预处理，将预处理后的图像数据集划分为训练集和测试集； 2利用CvT模型网络进行特征提取：将预处理后的训练集中的指纹图像输入一个权重共享的编码器网络，得到批量指纹图像的高维特征图，将对应的高维特征图作为对应指纹图像的指纹全局特征； 3使用CNN卷积神经网络来获取指纹图像的细节点信息:输入为指纹图像的指纹全局特征图，经过多层卷积和池化后，得到一个细节点分数图； 4通过设定阈值对得到的细节点分数图进行细节点筛选，最后获取得到细节点信息，具体实现如下： 4-1.使用CNN卷积神经网络来估计指纹图像的细节点信息，将经过CvT模型提取的指纹全局特征图作为输入，经过4层卷积和池化操作后，输出一个细节点分数图，即160*160*1的细节点向量；细节点分数图表示在像素点x,y处有细节点特征的可能性，每个像素点的值范围为[0，1]，表示在该160*160像素图细节点的可能性大小； 4-2.阈值设为T，用于在得到的细节点分数图上筛选最后用于比对的细节点候选点集合； 5执行测试，通过得到的全局特征图和细节点信息，对训练好的学生网络进行图像相似度评估。

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