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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利基于随机微分方程的可控掌纹样本生成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：CN119625794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411271641.0，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权基于随机微分方程的可控掌纹样本生成方法是由唐龙;柴婷婷;石佳蓉;来轩羽;周广禄;张淼设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于随机微分方程的可控掌纹样本生成方法在说明书摘要公布了：本公开的实施例提供了一种基于随机微分方程的可控掌纹样本生成方法；涉及计算机视觉领域。方法包括构建无条件扩散模型网络架构并定义前向过程和反向过程；根据前向过程和掌纹图像训练无条件扩散模型获取噪声图像；根据反向过程利用训练好的无条件扩散模型对噪声图像采样，生成无条件掌纹样本；将条件编码器引入训练好的无条件扩散模型；冻结无条件扩散模型权重，根据条件图像训练条件编码器；条件编码器损失函数收敛时解锁冻结的权重，根据前向过程、掌纹图像和条件图像训练引入条件编码器的无条件扩散模型；根据反向过程利用训练好的有条件编码器的无条件扩散模型采样，生成条件掌纹样本。以此提高掌纹样本真实性、多样性与可控性。

本发明授权基于随机微分方程的可控掌纹样本生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于随机微分方程的可控掌纹样本生成方法，其特征在于，包括： 基于Unet结构构建无条件扩散模型网络架构； 基于随机微分方程定义前向过程和反向采样过程； 将掌纹数据库中的掌纹图像作为第一训练样本，基于所述网络架构根据定义的前向过程训练无条件扩散模型获取噪声图像； 根据定义的反向采样过程利用训练好的无条件扩散模型对所述噪声图像进行反向采样，生成无条件掌纹样本； 在训练好的无条件扩散模型中引入条件控制编码器；其中，条件控制编码器通过零卷积层连接至所述网络架构中的解码器； 冻结无条件扩散模型的权重，根据条件控制数据集中的条件控制图像对条件控制编码器进行训练，以便条件控制编码器通过零卷积层将条件控制图像映射到无条件扩散模型网络架构中； 当条件控制编码器对应的损失函数收敛时，解锁无条件扩散模型的权重，将掌纹图像和条件控制图像作为第二训练样本，根据定义的前向过程对引入条件控制编码器的无条件扩散模型进行训练； 根据定义的反向采样过程利用训练好的引入条件控制编码器的无条件扩散模型进行反向采样，生成条件掌纹样本。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(威海)，其通讯地址为：264209 山东省威海市环翠区文化西路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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