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龍圖騰網(wǎng)獲悉電子科技大學中山學院申請的專利一種基于深度度量學習的指靜脈特征提取方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114973336B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產權局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210543640.1，技術領域涉及：G06V40/12；該發(fā)明授權一種基于深度度量學習的指靜脈特征提取方法是由李文生;戴坤龍;姚瓊;宋丹;李長燕;姚淮銳設計研發(fā)完成，并于2022-05-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度度量學習的指靜脈特征提取方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于深度度量學習的指靜脈特征提取方法，包括以下步驟：步驟1，對指靜脈原始圖像做預處理，提取圖像的感興趣區(qū)域；步驟2，將正負樣本對組成的三元組a,p,n傳入特征提取網(wǎng)絡，得到特征三元組，步驟3，在歐式度量空間上計算損失,然后，將特征三元組傳入分類器得到類別概率，并計算在余弦度量空間上的損失，通過反向傳播一并優(yōu)化，與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明具有如下的有益效果：1基于樣本配對的訓練方式，讓數(shù)據(jù)集以另一種形式得到了擴充。2能夠提取顯著性特征，在度量空間中達到同類距離小，異類距離大的目標。3具有良好的魯棒性，在大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上仍然有不錯的性能。

本發(fā)明授權一種基于深度度量學習的指靜脈特征提取方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度度量學習的指靜脈特征提取方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1，對指靜脈原始圖像做預處理，提取圖像的感興趣區(qū)域；步驟2，將正負樣本對組成的三元組a,p,n傳入特征提取網(wǎng)絡，得到特征三元組；步驟3，在歐式度量空間上計算損失,然后，將特征三元組傳入分類器得到類別概率，并計算在余弦度量空間上的損失，通過反向傳播一并優(yōu)化，在步驟3中，為了讓特征提取網(wǎng)絡訓練時受到歐式度量空間和余弦度量空間的約束，設計了聯(lián)合損失函數(shù)，并提出了帶有方向約束的正則項，具體公式如下： 式中，α和β是調節(jié)因子，用于調節(jié)歐式度量空間和余弦度量空間上損失的大小；損失函數(shù)第一項是三元組損失，表示在歐式空間中的樣本距離度量，其中γ是距離間隔，f·表示特征提取函數(shù)，表示錨點樣本，表示與錨點同類的樣本，表示與錨點不同類的樣本；其中是方向約束的正則項，用于約束樣本更新的方向；損失函數(shù)第二項中，將樣本特征x與權重w分別歸一化，二者的向量點乘結果就為cosθ，表示二者的余弦距離，其中θ為特征x與權重w之間的角度，s是縮放因子，m是類別間隔。

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