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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于改进自动编码网络的指静脉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：CN117315731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202311454774.7，技术领域涉及：G06V40/14；该发明授权基于改进自动编码网络的指静脉识别方法是由郁瑜;孙力娟;郭剑;邹浩然;季洁;韩崇设计研发完成，并于2023-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进自动编码网络的指静脉识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于生物特征识别技术领域，公开了基于改进自动编码网络的指静脉识别方法，其基于改进的自动编码网络，能从未标记数据中无监督地学习结构与特征，提高了识别准确率；采用适用于实值特征的实值纠错码ErrorCorrectingCode，ECC来保护模板，可以在提升安全性的同时，避免了细节信息的损失，进而提高了识别系统的灵敏度和准确性。

本发明授权基于改进自动编码网络的指静脉识别方法在权利要求书中公布了：1.基于改进自动编码网络的指静脉识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、用户注册阶段，具体包括： 步骤1-1、批量采集指静脉图片并进行像素归一化处理，对图片进行数据增强后，将所有图片保存为数据集； 步骤1-2、构建自动编码网络，并进行训练，得到训练好的自动编码网络； 步骤1-3、输入指静脉图片，获取指静脉特征，并采用实值纠错码进行特征加密，生成相应的加密模板，并存入系统数据库，用户注册完成； 步骤2、验证匹配阶段，具体包括： 步骤2-1、将请求指静脉图片进行像素归一化处理后，输入用户注册阶段训练好的自动编码网络，得到输入请求指静脉特征t'； 步骤2-2、将请求指静脉特征和注册指静脉特征利用验证算法进行验证匹配，如果全部不匹配则失败，输出拒绝；如果匹配成功则停止比对，输出接受； 其中，构建改进的自动编码网络，包括编码器、嵌入层、解码器和损失函数； 所述编码器包括四个卷积层，分别具有16、32、64、128个滤波器，并且在每层中使用3×3的卷积核；在每次卷积运算后，有BN归一化模块和ReLU激活函数； 所述嵌入层包括全连接层和Dropout模块，编码器输出的特征经过嵌入层降维被送至解码器； 所述解码器包括四个反向卷积层，分别包括128、64、32、16个滤波器，并且在每层中使用3×3的卷积核；前三层反向卷积层中，每次反向卷积运算后，都有BN归一化模块和ReLU激活函数；在第四层反向卷积层中，反向卷积运算之后是Sigmoid激活函数，将像素值限制在0和1之间，还原指静脉图片的维度和特征，得到重构的输入图像； 所述损失函数的全部损失Ltotal由编码器解码器损失LAE和嵌入层损失Lembeding构成，LAE对编码器输入图像特征和解码器的重构图像特征进行计算，Lembeding在嵌入层进行计算，计算分别如式2、式3、式4所示： Ltotal＝1-αLAE+αLembeding2 其中，I、分别表示输入图像特征、重构图像特征；α为[0,1]区间上的可学习超参数；LAE为原始图像特征I与重构图像特征之间的差异，用均方误差MSE来表示，MSE在公式中用||||2符号表示；Lembeding是嵌入层的损失，其中Γα、Γp、Γn分别是锚点图像、正类图像和负类图像的特征。

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