西安格威西联科技有限公司严如强获国家专利权
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龙图腾网获悉西安格威西联科技有限公司申请的专利一种基于卷积神经网络和SIFT算法的手指静脉识别方法及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：CN112597812B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202011407380.2，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于卷积神经网络和SIFT算法的手指静脉识别方法及系统是由严如强;侯博瑞;沈飞设计研发完成，并于2020-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于卷积神经网络和SIFT算法的手指静脉识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于卷积神经网络和SIFT（尺度不变特征变换（Scale‑invariantfeaturetransform，SIFT）算法的手指静脉识别方法及系统，其实现流程为：首先，通过数据采集获取待识别用户的手指静脉图像；其次，针对接收到的原始静脉图像信息进行预处理，并提取出图像的感兴趣区域；最后，通过神经网络并结合SIFI算法提取出待识别用户手指的静脉图像特征信息，并进一步对获取的待识别用户的手指静脉图像特征信息进行识别处理，达到识别出手指静脉信息对应身份信息的目的。本发明能够有效地提取手指静脉特征，提高了对噪声的冗余性，明显改善手指静脉识别系统的识别精度。
本发明授权一种基于卷积神经网络和SIFT算法的手指静脉识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络和SIFT算法的手指静脉识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、通过指静脉信息采集设备获取待识别用户的手指静脉原始图像； 步骤二、接收待识别用户的手指静脉图像，并进行图像数据预处理； 步骤三、对预处理后的图像数据进行感兴趣区域的提取，并输入至卷积神经网络中进行手指静脉图像的深度特征信息提取，同时采用SIFT算法对接收到的手指静脉图像中的感兴趣区域进行手指静脉图像的SIFT特征提取，获得总的图像数据特征信息；所述卷积神经网络采用三元损失函数对网络提取特征能力的准确性进行训练； 步骤四、计算待识别用户指静脉图像的深度特征和数据库中用户的指静脉图像深度特征间的距离，选取其中余弦距离较小的前预定数量的特征对应的数据库用户，随后采用待识别用户指静脉图像的SIFT特征和筛选出的预定数量的数据库中用户的指静脉图像SIFT特征进行特征匹配，确定用户身份信息。
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