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龙图腾网获悉湖南工学院申请的专利一种基于特征向量的指纹识别加密系统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：CN115641617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211360417.X，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权一种基于特征向量的指纹识别加密系统是由王琴;彭彩红;李新龙;陈敏;胡龙志设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征向量的指纹识别加密系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于特征向量的指纹识别加密系统，包括指纹采集模块、图像处理模块、特征处理模块、信息存储模块和校对模块，所述指纹采集模块用于采集指纹图像，所述图像处理模块用于将采集的指纹图像进行预处理，所述特征处理模块用于将预处理后的图像处理成特征向量，所述信息存储模块用于存储特征向量，所述校对模块基于特征向量对指纹图像进行识别；本系统通过将采集的指纹图像转换成特征向量，再利用特征向量对需要验证的指纹图像进行计算处理，使得待验证的指纹图像在信息量偏小时也能够被准确地识别出，提高指纹识别的效率。

本发明授权一种基于特征向量的指纹识别加密系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征向量的指纹识别加密系统，其特征在于，包括指纹采集模块、图像处理模块、特征处理模块、信息存储模块和校对模块，所述指纹采集模块用于采集指纹图像，所述图像处理模块用于将采集的指纹图像进行预处理，所述特征处理模块用于将预处理后的图像处理成特征向量，所述信息存储模块用于存储特征向量，所述校对模块基于特征向量对指纹图像进行识别； 所述图像处理模块将指纹图形切分成六个方形图片，所述特征处理模块将这六个图片转换成六个矩阵：X1、X2、X3、X4、X5和X6，所述六个矩阵中的元素由0和1构成，其中，1表示指纹图像中的脊线像素点，0表示指纹图像中的非脊线像素点，所述特征处理模块根据下式得到综合矩阵Y： Y＝X1+X2+X3+X4+X5+X6； 所述特征处理模块统计出综合矩阵中元素值为0、1、2、3、4、5、6的个数，分别记为n1、n2、n3、n4、n5、n6和n7； 所述特征处理模块根据下式计算出保存在所述信息存储模块中的特征向量 其中，λii＝1,2,3,4,5,6,7分别为矩阵X1、X2、X3、X4、X5、X6和Y的特征值，分别为矩阵X1、X2、X3、X4、X5、X6和Y的特征向量； 所述校对模块从采集的指纹图像中截取一个方形图片，并将该方形图片转换成矩阵Z，通过将矩阵Z中的首列元素依次移动至最后一列得到m个新的矩阵Zk，k＝1,2,3，···，m，其中，m为矩阵Z的列数，所述校对模块将矩阵Zk与特征向量相乘，得到m个向量所述校对模块将m个向量构成验证矩阵Z0并计算出验证矩阵Z0的行列式值D＝detZ0，当所述行列式值D的绝对值小于校对阈值时，该指纹图像通过校对。

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