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！

龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利非接触式声纹与掌纹掌静脉的多模态身份识别系统和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：CN115188084B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202210927661.3，技术领域涉及：G06V40/70；该发明授权非接触式声纹与掌纹掌静脉的多模态身份识别系统和方法是由胡文艺;杜育佳;王洪坤;赵昆设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本非接触式声纹与掌纹掌静脉的多模态身份识别系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种非接触式声纹与掌纹掌静脉的多模态身份识别系统和方法，包括：供电模块：用于对整个多模态身份识别系统供电；固定波长红外LED光源模块：通过红外LED光源照射人体手部，协助图像采集CCD模块进行人体掌纹、掌静脉信息特征的采集；图像采集CCD模块：进行人体掌纹、掌静脉信息特征的采集；语音采集模块：利用MFCC特征提取语音信息；存储模块：用于存储语音采集模块和图像采集CCD模块采集的数据。多模态身份识别模块：通过图片预处理，图片特征提取，特征融合比对，输出结果。本发明的优点是：提高了认证的安全性，减少人工提取特征的繁琐，抗噪声干扰能力增强，提高了系统的鲁棒性和可移植性。

本发明授权非接触式声纹与掌纹掌静脉的多模态身份识别系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种非接触式声纹与掌纹掌静脉的多模态身份识别方法，其特征在于，包括： 步骤1，图像预处理；预处理主要包括三个步骤，首先是采用低通滤波对红外采集手掌图像进行去噪，其次是图像增强部分通过Sauvola算法提取出手掌区域的二值图形，最后是ROI定位部分先将掌纹和掌静脉进行灰度变换，使手掌边缘突出，再将Canny算子用于检测手掌边缘，最后对图像进行裁剪，得到感兴趣的手掌区域图像； 步骤2，特征提取；特征提取分为两个部分，第一部分为提取语音特征，第二部分为提取掌纹、掌静脉两个手部特征；采用ResNet作为主体结构，引入SE模块，构建出SE‑ResNet网络结构，将预处理的图片输入至SE‑ResNet网络结构，通过加入一个全局池化层来生成特征分布，并以此完成信息编码的提取；为了获得各通道之间的相关性，结合了ReLU激活函数和sigmoid门控制机制来完成特征的重标定； 步骤3，特征融合；采用多层特征融合机制，通过分解双线性模型进行融合获取手部和音频不同模态之间的相互作用，将成对的音频、手部特征输入融合模型，在全连接层上通过softmax输出最终结果； 步骤4，特征比对；利用改进的FAST角点检测算法初步提取的特征点利用Shi‑Tomasi算法计算每点的角点响应函数，根据角点响应函数取前N个响应值最大的点确定为特征点；对于二进制特征描述向量的匹配，采用汉明距离作为描述符之间的相似性度量； 步骤5，输出交互；采用联合判别稀疏编码算法判断三个模态的模内样本特征点，使类内的距离最小，同时使类间的距离最大；根据实际场景要求，设定适合的阈值，如果两个匹配的样本属于相同的类且在声纹、掌纹和掌静脉都匹配成功，则界面显示认证成功，否则提示认证失败。

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成都理工大学，其通讯地址为：610059 四川省成都市成华区二仙桥东三路1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。