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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利基于联合学习的虹膜定位与分割方法、装置、设备及存储介质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：CN120496157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511003906.3，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权基于联合学习的虹膜定位与分割方法、装置、设备及存储介质是由周鲜成;刘玉龙;周开军;何健设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联合学习的虹膜定位与分割方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于联合学习的虹膜定位与分割方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，包括：通过共享骨干网络提取多尺度特征，并利用融合空间与通道注意力的特征选择门控模块动态筛选最相关的虹膜定位和分割特征。定位分支使用B样条曲线精确拟合虹膜边界，而分割分支生成虹膜区域像素掩码。双向交叉注意力任务交互门控模块实现任务间深度交互，优化过程采用基于Wasserstein距离的损失函数确保精度，实现了虹膜定位与分割的同时性，提升了虹膜定位与分割的精度和稳定性。

本发明授权基于联合学习的虹膜定位与分割方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于联合学习的虹膜定位与分割方法，其特征在于，所述方法包括： 获取虹膜图像； 通过共享骨干网络提取所述虹膜图像的多尺度特征； 将所述多尺度特征输入特征选择门控模块中进行筛选，得到虹膜定位特征和虹膜分割特征，所述特征选择门控模块为空间与通道注意力进行融合得到； 将所述虹膜定位特征输入定位分支，得到闭合参数曲线控制点坐标并生成虹膜边界； 将所述虹膜分割特征输入分割分支，得到虹膜区域像素掩码，所述定位分支和所述分割分支为所述共享骨干网络的结构； 根据所述虹膜边界和所述虹膜区域像素掩码通过双向交叉注意力任务交互门控模块，得到融合特征； 根据损失函数对所述融合特征进行优化，得到目标特征； 根据所述目标特征进行转换，得到虹膜定位结果和或虹膜分割结果； 所述根据损失函数对所述融合特征进行优化，得到目标特征的步骤，包括： 获取真实控制点集； 根据所述融合特征获取预测控制点集； 通过二阶Wasserstein距离计算所述预测控制点集与所述真实控制点集的形态匹配度，得到定位损失和Wasserstein距离； 通过所述Wasserstein距离和所述定位损失进行计算，得到分割损失； 将所述虹膜边界与虹膜区域像素掩码进行形态一致性蒸馏，得到蒸馏损失； 根据预设权重系数对所述定位损失、所述分割损失和所述蒸馏损失进行加权求和，得到总损失； 根据所述总损失对所述融合特征进行优化，得到目标特征； 所述通过二阶Wasserstein距离计算所述预测控制点集与所述真实控制点集的形态匹配度，得到定位损失和Wasserstein距离的步骤，包括： 计算所述预测控制点集和所述真实控制点集之间的最优分配权重； 根据所述最优分配权重和欧几里得距离的平方，求解最小运输代价和Wasserstein距离； 对所述最小运输代价进行平方根运算，得到定位损失值； 所述将所述虹膜边界与虹膜区域像素掩码进行形态一致性蒸馏，得到蒸馏损失的步骤，包括： 将所述虹膜边界转换为边界掩码； 通过Wasserstein距离计算所述边界掩码和所述虹膜区域像素掩码之间的形态差异； 将所述形态差异作为蒸馏损失。

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