电子科技大学中山学院杨志华获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学中山学院申请的专利一种指静脉识别方法、装置、电子设备及存储介质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：CN116168427B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310137435.X，技术领域涉及：G06V40/14；该发明授权一种指静脉识别方法、装置、电子设备及存储介质是由杨志华;董帅;邹昆;文琦;李长燕;李文生设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种指静脉识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种指静脉识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获得待识别图像；通过预设的指静脉特征提取模型对待识别图像进行特征提取，获得指静脉特征；其中，指静脉特征提取模型包括非线性特征提取网络；非线性特征提取网络为基于非线性卷积核获得的；根据指静脉特征进行指静脉识别，获得识别结果。通过待优化参数较少的非线性特征网络代替常规线性特征网络，减少了计算成本和训练时间，使模型更加容易训练。并且将非线性卷网络应用于指静脉的识别中，非线性参数依赖卷积核为指静脉识别提供了额外的非线性特征，让网络的特征提取能力更强，识别准确率更高。
本发明授权一种指静脉识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种指静脉识别方法，其特征在于，包括： 获得待识别图像； 通过预设的指静脉特征提取模型对所述待识别图像进行特征提取，获得指静脉特征；其中，所述指静脉特征提取模型包括非线性特征提取网络；所述非线性特征提取网络为基于非线性卷积核获得的； 根据所述指静脉特征进行指静脉识别，获得识别结果； 在所述通过预设的指静脉特征提取模型对所述待识别图像进行特征提取，获得指静脉特征之前，所述方法还包括： 获得预设的非线性函数；所述非线性函数包括第一自变量和第二自变量； 根据所述非线性函数、所述第一自变量的第一取值以及所述第二自变量的第二取值，生成所述非线性卷积核； 基于所述非线性卷积核，生成所述指静脉特征提取模型； 根据所述非线性函数、所述第一自变量的第一取值以及所述第二自变量的第二取值，生成所述非线性卷积核，包括： 根据所述第一自变量的第一取值和所述第二自变量的第二取值，确定像素坐标数据； 将所述像素坐标数据输入所述非线性函数，生成所述非线性卷积核。
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