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！

龙图腾网获悉深圳职业技术学院申请的专利基于编码的手指三模态特征融合方法、系统、设备及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：CN115761909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202211277863.4，技术领域涉及：G06V40/70；该发明授权基于编码的手指三模态特征融合方法、系统、设备及介质是由温梦娜;杨金锋;叶子云设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于编码的手指三模态特征融合方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了基于编码的手指三模态特征融合方法、系统、设备及介质，所述方法包括：将采集的手指三模态图像输入构建的特征提取模型进行多级特征提取，得到包括手指三模态浅层特征和手指三模态深层特征的手指三模态特征；对手指三模态特征进行局部聚合向量编码，得到对应包括手指三模态浅层编码特征和手指三模态深层编码特征的手指三模态编码特征；根据预先构建的神经网络模型对手指三模态编码特征进行融合，得到手指三模态多级融合特征。本发明不仅减少特征提取的人为影响，使得特征更符合图像自身特性，而且无需图像预处理，提高特征提取效率，还能消除模态特征的无关影响和模态特征间差异，提高特征融合效果，保证识别的精准性和高效性。

本发明授权基于编码的手指三模态特征融合方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于编码的手指三模态特征融合方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 采集手指三模态图像；所述手指三模态图像包括指静脉图像、指纹图像和指节纹图像； 将所述手指三模态图像输入构建的特征提取模型进行多级特征提取，得到手指三模态特征；所述特征提取模型包括指静脉特征提取模型、指纹特征提取模型和指节纹特征提取模型；所述手指三模态特征包括手指三模态浅层特征和手指三模态深层特征； 对所述手指三模态特征进行局部聚合向量编码，得到对应的手指三模态编码特征；所述手指三模态编码特征包括手指三模态浅层编码特征和手指三模态深层编码特征； 根据预先构建的神经网络模型，对手指三模态编码特征进行融合，得到手指三模态多级融合特征；所述神经网络模型包括浅层特征融合神经网络模型和深层特征融合神经网络模型； 其中，所述指静脉特征提取模型和所述指节纹特征提取模型均包括依次连接的第一卷积模块、第二卷积模块和第三卷积模块；所述指纹特征提取模型包括依次连接的第四卷积模块、第五卷积模块和第六卷积模块； 所述手指三模态浅层特征包括指静脉浅层特征、指纹浅层特征和指节纹浅层特征；所述手指三模态深层特征包括指静脉深层特征、指纹深层特征和指节纹深层特征；所述将所述手指三模态图像输入构建的特征提取模型进行多级特征提取，得到手指三模态特征的步骤包括： 将所述指静脉图像输入所述指静脉特征提取模型进行多级特征提取，并获取所述第一卷积模块输出的图像特征作为所述指静脉浅层特征，以及获取所述第三卷积模块输出的图像特征作为所述指静脉深层特征； 将所述指节纹图像输入所述指节纹特征提取模型进行多级特征提取，并获取所述第一卷积模块输出的图像特征作为所述指节纹浅层特征，以及获取所述第三卷积模块输出的图像特征作为所述指节纹深层特征； 将所述指纹图像输入所述指纹特征提取模型进行多级特征提取，并获取所述第四卷积模块输出的图像特征作为所述指纹浅层特征，以及获取所述第六卷积模块输出的图像特征作为所述指纹深层特征。

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深圳职业技术学院，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区西丽街道西丽湖镇西丽湖畔；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。