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龙图腾网获悉清华大学申请的专利由平面指纹估计手指三维姿态的方法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：CN113569638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202110703121.2，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权由平面指纹估计手指三维姿态的方法和装置是由冯建江;周杰;殷其昊;贺珂设计研发完成，并于2021-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本由平面指纹估计手指三维姿态的方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提出了一种由平面指纹估计手指三维姿态的方法，涉及人机交互和触摸屏幕交互技术领域，其中，由平面指纹估计手指三维姿态的方法包括：采集待测试的平面指纹图像；将待测试的平面指纹图像输入预设的深度神经网络模型中，输出预测的姿态角。采用上述方案的本发明解决了现有方法传感器分辨率低，姿态估计精度有限的技术问题，也解决了现有方法需要额外引入硬件，给实际应用场景带来阻碍的问题，同时还解决了现有方法需要采集完整的展开指纹，给方案实际落地带来困难的问题，实现了增强指纹识别应用安全性和可靠性，丰富触屏信息输入，提高用户体验，促进指纹交互式应用的目的。

本发明授权由平面指纹估计手指三维姿态的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种由平面指纹估计手指三维姿态的方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集待测试的平面指纹图像； 将所述待测试的平面指纹图像输入预设的深度神经网络模型中，输出预测的姿态角；其中，对所述待测试的平面指纹图像经过卷积层和非线性激活层的堆叠与抽象进行特征提取，输出一个固定维度的特征描述子；使用注意力机制模块对所述固定维度的特征描述子进行注意力机制计算，将输出的热图与所述特征描述子进行融合，得到优化后的特征描述子；将所述优化后的特征描述子的俯仰角、滚动角、偏移角的值域划分成若干个区间，然后用三维角度预测模块输出当前指纹图像属于每一个区间的概率，基于这一概率以及划分的区间中点值，加权得到最终预测的姿态角； 其中，所述深度神经网络模型包括特征提取主干网络、注意力机制模块、三维角度预测模块，所述特征提取主干网络包括卷积层和非线性激活层； 获取训练数据，包括平面指纹图像和对应的手指三维姿态的数据库； 使用所述训练数据，采用损失函数对所述深度神经网络模块进行训练； 所述损失函数表示为： Lrollpitchyaw＝Lce+λLMSE Lall＝Lroll+Lpitch+Lyaw 其中，LCE为分类问题交叉熵损失函数，yc为0或者1，yc＝1当且仅当c为当前姿态角分布在第c个区间，pcc∈[1,M]表示网络预测的属于每一个区间的概率值，sc表示每一个角度区间的代表值，M表示划分的区间总数，为角度预测值，θ为角度真值，Lrollpitchyaw为单个姿态角度的损失函数，λ为超参数，取1.0，Lall为所有姿态角的总损失函数。

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