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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种基于多视图学习的掌纹多特征融合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：CN119942601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510444347.3，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权一种基于多视图学习的掌纹多特征融合识别方法及装置是由周鲜成;罗佳鑫;周开军;曾鹏;李昊翰设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视图学习的掌纹多特征融合识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于多视图学习的掌纹多特征融合识别方法及装置，包括：从掌纹感兴趣区域图像中提取多种掌纹视图特征；针对任一种所述掌纹视图特征，使用线性判别分析方法最大化不同类别之间的方差，同时最小化同类别不同样本之间的方差，得到投影降维后的所述掌纹视图特征；利用深度广义典型相关分析方法提取投影降维后的各所述掌纹视图特征之间的相关性特征，作为掌纹融合特征；根据所述掌纹融合特征应用协同表示的分类方法进行分类识别。可以融合多种不同视图的掌纹特征进行识别，能够提高掌纹特征识别的稳定性和准确率。

本发明授权一种基于多视图学习的掌纹多特征融合识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图学习的掌纹多特征融合识别方法，其特征在于，所述方法包括： 从掌纹感兴趣区域图像中提取多种掌纹视图特征； 针对任一种所述掌纹视图特征，使用线性判别分析方法最大化不同类别之间的方差，同时最小化同类别不同样本之间的方差，得到投影降维后的所述掌纹视图特征； 利用深度广义典型相关分析方法提取投影降维后的各所述掌纹视图特征之间的相关性特征，作为掌纹融合特征； 根据所述掌纹融合特征应用协同表示的分类方法进行分类识别； 所述利用深度广义典型相关分析方法提取投影降维后的各所述掌纹视图特征之间的相关性特征，作为掌纹融合特征，包括： 应用多层神经网络分别对投影降维后的各所述掌纹视图特征进行处理，得到各所述掌纹视图特征的非线性映射特征； 应用深度广义典型相关分析模型最大化各所述非线性映射特征之间的相关性特征，获得掌纹融合特征； 所述掌纹视图特征包括掌纹纹理特征、掌纹方向特征以及掌纹深度卷积特征，所述从掌纹感兴趣区域图像中提取多种掌纹视图特征，包括：对掌纹感兴趣区域图像的每一个子空间进行均匀分块，得到区域像素块，应用改进的局部二值模式算法提取所有区域像素块的纹理信息和位置信息，将所述纹理信息和所述位置信息拼接融合构建掌纹纹理特征； 应用10个方向的2DGabor滤波器获取10个方向上与掌纹感兴趣区域图像的卷积响应，并通过加权融合的方式计算相邻方向之间的卷积响应差异，并组合形成掌纹方向特征； 通过Vanillanet轻量型神经网络提取所述掌纹感兴趣区域图像中的掌纹深度特征，得到特征矩阵，进行矩阵变换后形成所述掌纹深度卷积特征。

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