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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利基于融合极限学习机的多光谱掌纹识别方法、系统及设备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：CN116597475B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310577696.3，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权基于融合极限学习机的多光谱掌纹识别方法、系统及设备是由路龙宾;宁都;王语林;滑文强;金小敏设计研发完成，并于2023-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于融合极限学习机的多光谱掌纹识别方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于融合极限学习机的多光谱掌纹识别方法、系统及设备，涉及掌纹识别技术领域，该方法包括：将待识别的多光谱掌纹图像输入至多光谱掌纹识别网络模型，得到掌纹身份信息；其中，多光谱掌纹识别网络模型是通过联合损失函数和多个训练数据对融合极限学习机训练后得到的；融合极限学习机包括多个极限学习机网络模型以及与每个极限学习机网络模型输出端连接的身份识别模块；不同的所述极限学习机网络模型用于输入不同光谱段的掌纹图像；联合损失函数是由网络结构损失函数、多光谱融合预测损失函数以及单光谱预测损失函数所组成的损失函数。本发明能够高精度识别掌纹身份信息。

本发明授权基于融合极限学习机的多光谱掌纹识别方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于融合极限学习机的多光谱掌纹识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别的多光谱掌纹图像； 将待识别的多光谱掌纹图像输入至多光谱掌纹识别网络模型，得到掌纹身份信息； 所述多光谱掌纹识别网络模型是通过联合损失函数和多个训练数据对融合极限学习机训练后得到的；所述训练数据包括作为样本的多光谱掌纹图像、以及作为样本的多光谱掌纹图像中每个光谱段的掌纹图像对应的one-hot身份标签向量；所述融合极限学习机包括多个极限学习机网络模型以及与每个极限学习机网络模型输出端连接的身份识别模块；不同的所述极限学习机网络模型用于输入不同光谱段的掌纹图像；所述联合损失函数是由网络结构损失函数、多光谱融合预测损失函数以及单光谱预测损失函数所组成的损失函数； 所述网络结构损失函数为计算所有目标网络参数的矩阵范数之和的函数；所述目标网络参数为极限学习机网络模型中连接隐藏节点到输出节点的权重向量； 所述多光谱融合预测损失函数为计算多光谱融合输出和目标输出之间的均方误差的函数；所述多光谱融合输出为所述身份识别模块输出的掌纹身份信息向量；所述目标输出为对应的one-hot身份标签向量； 所述单光谱预测损失函数为计算单个光谱极限学习机网络模型输出和目标输出之间的加权均方误差的函数；所述极限学习机网络模型输出为所述极限学习机网络模型输出的掌纹身份信息向量，所述目标输出为对应的one-hot身份标签向量。

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