广州大学尚文利获国家专利权
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龙图腾网获悉广州大学申请的专利基于伪标签半监督学习的刷耳身份识别方法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：CN119649401B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411632060.5，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于伪标签半监督学习的刷耳身份识别方法是由尚文利;黄昱勋;肖乐杰;时昊天;常志伟;揭海;曹忠设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于伪标签半监督学习的刷耳身份识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于身份识别领域，公开了基于伪标签半监督学习的刷耳身份识别方法，包括：1，构建用于训练的数据集以及对数据集进行标注，获得有标签训练集、无标签训练集及有标签验证集；S2，确定需要使用的卷积神经网络模型，并将其训练流程与检测流程根据改进后的算法和识别原理进行修改；S3，采用改进的MeanTeacher算法对卷积神经网络模型进行训练，获得训练好的神经网络模型；S4，使用训练好的神经网络模型对待识别的人耳图像进行计算，获得特征向量；S5，采用最近邻搜索算法将S4中获得的特征向量与已经录入数据库中需要用于识别的人耳特征向量进行匹配，实现端到端的人耳身份识别。本发明显著提升了小型目标和尾部类别的检测性能。
本发明授权基于伪标签半监督学习的刷耳身份识别方法在权利要求书中公布了：1.基于伪标签半监督学习的刷耳身份识别方法，其特征在于，包括： S1，构建用于训练的数据集以及对数据集进行标注，获得有标签训练集、无标签训练集及有标签验证集； S2，确定需要使用的卷积神经网络模型，并将其训练流程与检测流程根据改进后的算法和识别原理进行修改； S3，采用改进的MeanTeacher算法对卷积神经网络模型进行训练，获得训练好的神经网络模型； S4，使用训练好的神经网络模型对待识别的人耳图像进行计算，获得特征向量； S5，采用最近邻搜索算法将S4中获得的特征向量与已经录入数据库中需要用于识别的人耳特征向量进行匹配，实现端到端的人耳身份识别。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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