买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种基于小样本度量网络的掌纹图像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：CN115937910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202211528943.2，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权一种基于小样本度量网络的掌纹图像识别方法是由周开军;胡亦良;周鲜成;覃业梅;史长发设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小样本度量网络的掌纹图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于小样本度量网络的掌纹图像识别方法，属于生物特征识别与计算机视觉的交叉领域，包括使用小样本学习的方式划分掌纹数据集中的训练集和测试集，将其划分若干个任务；构建了轻量的小样本度量网络，使用该网络提取特征向量；构建了特征向量的度量公式，使用该公式度量特征向量的距离；设计了基于度量距离的负对数似然的损失函数，使用距离公式计算出的距离来累计成对应损失。本发明引入了小样本学习以及改进的信噪比距离来训练模型，解决了训练样本少的问题，得到了较高的识别率。

本发明授权一种基于小样本度量网络的掌纹图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小样本度量网络的掌纹图像识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：采集并提取掌纹图像ROI，整理成对应数据集，使用小样本学习的方式划分掌纹数据集中的训练集和测试集，将其划分为若干个任务； S2：构建轻量的小样本度量网络，使用该网络提取特征向量； S3：通过S2得到每一张掌纹ROI图像对应的特征向量； S4：构建特征向量的距离公式，使用该公式度量特征向量的距离； S5：设计基于度量距离的负对数似然的损失函数，通过损失函数更新训练网络中的模型参数，并计算测试集的准确率以及查询集的识别率； S6：根据S5训练出的网络模型参数，将网络模型保存并部署到实际运行环境当中； 所述S1具体包括以下步骤： S1.1：采集手掌图像并使用特定的预处理和图像分割方法，提取掌纹图像ROI，并整理成对应的数据集，数据集按照1:1的比例随机划分成训练集和测试集，训练集和测试集之间的标签是不相交的； S1.2：在划分完的训练集和测试集上按照n-shotk-way的方式划分成个任务，每一个任务中分为支持集和查询集； 支持集当中有个类，每个类有个样本，的取值范围是1到任一类的最大样本数，的取值范围是1到最大类别数； 查询集则是q-shotk-way，查询集划分的方式与支持集相同，只是对应shot的取值可能会不同，其中划分的任务的选取方式是在训练集或测试集中随机选取个类，在这个类中再随机选取个样本或者是个样本； 所述S3具体包括以下步骤： S3.1：将每一张掌纹ROI图像转换为128×128×3格式的RGB图像，输入到S2的小样本度量网络当中，得到对应的特征向量； S3.2：根据S1中的小样本学习方法，对于每一个任务，支持集可以得到个特征向量，查询集可以得到个特征向量，即或个类中的每一个类中有个特征向量。

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湖南工商大学，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市岳麓区岳麓大道569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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。