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龙图腾网获悉宁波芯然科技有限公司申请的专利一种超声、红外结合的掌纹掌静脉识别方法、设备和装置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：CN120220196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202510273336.3，技术领域涉及：G06V40/14；该发明授权一种超声、红外结合的掌纹掌静脉识别方法、设备和装置是由卫慧慧;裴国锦;徐晨设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种超声、红外结合的掌纹掌静脉识别方法、设备和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种超声、红外结合的掌纹掌静脉识别方法、设备和装置，涉及生物信息识别和身份认证领域，所述方法包括：步骤1、采集原始图像，包括掌静脉图像和超声波掌纹图像；步骤2、进行ROI提取，识别原始图像中包含的掌部生物特征信息的区域，获得两个ROI，分别是掌静脉图像的ROI和超声波掌纹图像的ROI；步骤3、将掌静脉图像的ROI输入到特征编码器1、超声波掌纹图像的ROI输入到特征编码器2中，分别提取掌静脉特征和掌纹特征；步骤4、在特征提取的过程中，同步进行双向特征融合，最终获得多尺度特征；步骤5、将多尺度特征输入分类器中进行分类识别，输出分类结果。

本发明授权一种超声、红外结合的掌纹掌静脉识别方法、设备和装置在权利要求书中公布了：1.一种超声、红外结合的掌纹掌静脉识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1、采集原始图像，包括掌静脉图像和超声波掌纹图像； 步骤2、进行ROI提取，识别所述原始图像中包含的掌部生物特征信息的区域，获得两个ROI，分别是所述掌静脉图像的ROI和所述超声波掌纹图像的ROI； 步骤3、将所述掌静脉图像的ROI输入到特征编码器1、所述超声波掌纹图像的ROI输入到特征编码器2中，分别提取掌静脉特征和掌纹特征； 步骤4、在特征提取的过程中，同步进行双向特征融合，一边将不同层提取的所述掌静脉特征和所述掌纹特征输入到特征融合网络中进行融合，获得融合特征，一边将获得的所述融合特征反馈到特征提取的过程中，优化所述掌静脉特征和所述掌纹特征的提取，最终获得多尺度特征； 步骤5、将所述多尺度特征输入分类器中进行分类识别，输出分类结果； 其中，所述步骤2中的所述ROI提取采取深度学习方法； 所述深度学习方法包括：1使用边缘检测Canny算子对所述原始图像进行卷积运算，找到所述原始图像中的边缘像素，再根据阈值分割算法提取手掌的轮廓信息；2使用定位网络得出手掌的归一化坐标，检测手掌的关键地标，其中，所述归一化坐标用于定义所述ROI的位置和形状；3依据所述关键地标，使用空间变换网络对所述原始图像进行变换，提取所述ROI； 所述步骤3中的所述特征编码器1和所述特征编码器2所采取的特征提取策略是扩张卷积、深度可分离卷积、残差网络+特征金字塔网络、或者U-Net； 所述步骤4中的所述特征融合网络采取的融合方式包括：逐元素相加或者拼接、自适应池化、或注意力机制。

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