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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于小样本学习的RFID手指踪迹识别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：CN116503437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310504587.9，技术领域涉及：G06T7/207；该发明授权基于小样本学习的RFID手指踪迹识别方法及装置是由杨律青;李思杰;钱伟华;于博;曾文华;廖明宏;林凡设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小样本学习的RFID手指踪迹识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于小样本学习的RFID手指踪迹识别方法，首先，获取标签阵列发送的带有时序性特征的原始手指反射信号；接着，对原始手指反射信号进行特征提取，以得到可视化的手指踪迹空间特征图；最后，构建踪迹识别模型，并将手指踪迹空间特征图输入到踪迹识别模型，以便完成对手指踪迹空间特征图的识别；由此，能够在无需人体佩戴任何设备和极少数训练样本的情况下实现高精度、细粒度的手指踪迹识别。

本发明授权基于小样本学习的RFID手指踪迹识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于小样本学习的RFID手指踪迹识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取标签阵列发送的带有时序性特征的原始手指反射信号； 对所述原始手指反射信号进行特征提取，以得到可视化的手指踪迹空间特征图； 构建踪迹识别模型，并将所述手指踪迹空间特征图输入到所述踪迹识别模型，以便完成对所述手指踪迹空间特征图的识别； 其中，对所述原始手指反射信号进行特征提取，以得到可视化的手指踪迹空间特征图，包括： 采用一维相位解包对所述原始手指反射信号的相位进行校正，以及使用滤波器对所述原始手指反射信号进行平滑处理，以得到预处理信号； 对所述预处理信号进行分割处理，以得到所述手指踪迹的起点和终点； 获取由所述标签阵列中所有标签对应的似然组成的似然估计矩阵，以便根据所述似然估计矩阵和所述手指踪迹的起点和终点对手指运动趋势进行追踪，并将其绘制成所述可视化的手指踪迹空间特征图； 其中，对所述预处理信号进行分割处理，以得到所述手指踪迹的起点和终点，包括： 对所述预处理信号的相位和对应的RSSI数据进行归一化处理； 使用动态调整的滑动窗口分别计算所述标签阵列中每个标签对应的归一化处理后的相位和RSSI的方差流，并赋予相应权重进行结合； 将每个滑动窗口的最大方差提取出来组成最大方差流，并获取第一和最后一个峰值作为所述手指踪迹的起点和终点； 其中，相位解包公式如下： 其中，为某一时刻i的初始相位值。

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厦门大学，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明南路422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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