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龙图腾网获悉盛视科技股份有限公司申请的专利一种基于知识回顾蒸馏的虹膜检测方法及系统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：CN114648804B 。

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：202210284386.8，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权一种基于知识回顾蒸馏的虹膜检测方法及系统是由洪志阳;赖时伍;欧阳一村;王和平;朱光强;罗富章设计研发完成，并于2022-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识回顾蒸馏的虹膜检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于知识回顾蒸馏的虹膜检测方法及系统，方法包括以下步骤：采集并对虹膜数据进行预处理，得到标准的虹膜检测数据集；利用虹膜检测数据集训练得到教师网络的虹膜检测模型作为知识回顾蒸馏的教师模型；利用虹膜检测数据集训练得到学生网络的虹膜检测模型作为知识回顾蒸馏的学生模型；通过学生网络与教师网络在多个不同阶段通过基于注意力的融合模块和层次上下文丢失模块对输出特征图进行池化和损失计算，同时深层信息也在蒸馏过程中不断对浅层信息输出知识回顾得到最佳蒸馏的学生模型作为最终的虹膜检测模型。本发明能够使得虹膜检测在轻量级网络上的精度性达到接近深层网络的精度性能且保持其本身轻量级的特点。

本发明授权一种基于知识回顾蒸馏的虹膜检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识回顾蒸馏的虹膜检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取虹膜检测数据集步骤：采集并对虹膜数据进行预处理，得到标准的虹膜检测数据集； 获取教师模型步骤：利用虹膜检测数据集训练得到教师网络的虹膜检测模型作为知识回顾蒸馏的教师模型； 获取学生模型步骤：利用虹膜检测数据集训练得到学生网络的虹膜检测模型作为知识回顾蒸馏的学生模型； 知识回顾蒸馏训练步骤：通过学生网络与教师网络在多个不同阶段通过基于注意力的融合模块和层次上下文丢失模块对输出特征图进行池化和损失计算，同时深层信息也在蒸馏过程中不断对浅层信息输出知识回顾得到最佳蒸馏的学生模型作为最终的虹膜检测模型； 所述深层信息在蒸馏过程中不断对浅层输出知识回顾包括深层信息依次向其邻近的低层信息输出知识回顾，或者，深层信息向所有的低层信息输出知识回顾； 在所述知识回顾蒸馏训练步骤中，蒸馏损失函数表达式表示为： 其中，是对不同阶段输出特征的转换函数，为计算的教师网络和学生网络不同阶段输出特征转换后的距离函数； 在所述知识回顾蒸馏训练步骤中，知识回顾机制的单层蒸馏损失为： 上述式子表示学生网络的第i个阶段输出特征对应教师网络的从1到i个阶段输出特征的损失之和；因此，多层的知识回顾机制蒸馏损失表示为： 。

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