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龙图腾网获悉浙江大学湖州研究院;浙江大学申请的专利一种基于标签引导的手背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：CN117275043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202311452808.9，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于标签引导的手背静脉识别方法是由刘高凯;郑音飞;徐正国;罗泽熠设计研发完成，并于2023-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于标签引导的手背静脉识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于标签引导的手背静脉识别方法，旨在缓解液滴的存在对模型性能的限制这一问题。该方法包括：采集手背静脉图像数据集并划分为训练集、验证集及测试集；对训练集与验证集进行数据增强操作；构造手背静脉分类任务匹配任务，并将上述网络结构作为基础模型；引入并行的液滴分类任务，并将其输出向量与基础模型进行融合；联合训练上述三种任务得到最优模型；采用上述模型计算待测图像与图像库中图像的相似度距离，进而得到预测结果；构造类内图像对与类间图像对，完成对模型性能的评价。本发明解决了手背存在液滴状况下，现有技术缺乏相应解决方案的问题，且通过实验验证了提出方法能够较好地提升液滴存在时的手背静脉识别性能。

本发明授权一种基于标签引导的手背静脉识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于标签引导的手背静脉识别方法，其特征在于，包括步骤如下： 1由近红外摄像头拍摄手背，得到手背静脉图像数据集，分别包括不同测试者的手背静脉图像，且每名测试者被采集多张图像，其中部分测试者的手背静脉图像中包含液滴； 2首先基于MobileNet轻量级骨干网络构造手背静脉分类任务与匹配任务并作为基础模型，其中上述两种任务共享骨干网络特征，然后基于骨干网络的中层特征引入与上述两种任务并行的液滴分类任务，最后将液滴分类任务的输出向量与上述基础模型中的输出向量进行融合，以引导模型学习含液滴样本与不含液滴样本特征之间的差异； 3上述液滴分类任务与手背静脉分类任务的优化目标均为使交叉嫡损失达到最小，而匹配任务的优化目标为使三元组损失达到最小，联合训练上述三种任务直至验证集损失在特定时期内不再下降为止，从而得到最佳模型及权重； 4基于上述最佳模型及权重对用于匹配的图像库中每幅图像进行编码，并对测试图像进行特征向量的预测，然后计算测试图像特征向量与图像库中每幅图像编码特征向量之间的相似度距离，由此得到最小值对应的编码特征向量，以及该编码特征向量对应手背标签名称，该标签名称即为匹配结果； 5构造类内图像对与类间图像对，通过对比实验对模型性能进行评价以验证提出方法的有效性。

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浙江大学湖州研究院;浙江大学，其通讯地址为：313000 浙江省湖州市西塞山路819号南太湖新区科技创新综合体B1、B2幢2-3层；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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