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龙图腾网获悉杭州萤石软件有限公司申请的专利一种瞳孔和虹膜定位方法、装置、电子设备及存储介质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：CN116645719B 。

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：202310521284.8，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权一种瞳孔和虹膜定位方法、装置、电子设备及存储介质是由杨航设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种瞳孔和虹膜定位方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种瞳孔和虹膜定位方法、装置、电子设备及存储介质。其中，所述方法包括：获取目标眼部图像；将目标眼部图像输入预先训练的目标检测网络模型，得到多个候选虹膜区域和各候选虹膜区域对应的候选瞳孔区域，其中，目标检测网络模型为预先基于样本数据训练得到的，样本数据包括：标注有瞳孔和虹膜所处区域的样本眼部图像；从各候选虹膜区域确定与对应的候选瞳孔区域的尺寸比例在预设范围内的目标虹膜区域；将目标虹膜区域确定为目标眼部图像中虹膜所处的区域，并将目标虹膜区域对应的候选瞳孔区域确定为目标眼部图像中瞳孔所处的区域。应用该实施例，可以提高确定目标眼部图像中瞳孔和虹膜所处区域的效率和准确度。

本发明授权一种瞳孔和虹膜定位方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种瞳孔和虹膜定位方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标眼部图像； 将所述目标眼部图像输入预先训练的目标检测网络模型，得到多个候选虹膜区域和各所述候选虹膜区域对应的候选瞳孔区域，其中，所述目标检测网络模型为预先基于样本数据训练得到的，所述样本数据包括：标注有瞳孔和虹膜所处区域的样本眼部图像； 从各所述候选虹膜区域确定与对应的所述候选瞳孔区域的尺寸比例在预设范围内的目标虹膜区域； 将所述目标虹膜区域确定为所述目标眼部图像中虹膜所处的区域，并将所述目标虹膜区域对应的所述候选瞳孔区域确定为所述目标眼部图像中瞳孔所处的区域； 所述将所述目标眼部图像输入预先训练的目标检测网络模型，得到多个候选虹膜区域和各所述候选虹膜区域对应的候选瞳孔区域，包括： 将所述目标眼部图像输入预先训练的目标检测网络模型，得到所述目标检测网络模型输出的多个检测虹膜区域以及各所述检测虹膜区域对应的检测瞳孔区域； 对各所述检测虹膜区域和或各所述检测瞳孔区域进行去重，得到多个候选虹膜区域以及各所述候选虹膜区域对应的候选瞳孔区域，和或多个候选瞳孔区域以及各所述候选瞳孔区域对应的候选虹膜区域； 所述方法还包括： 确定目标虹膜区域的长度和宽度中的较大值，作为第一最大尺寸； 根据所述目标虹膜区域的位置、所述第一最大尺寸，确定所述目标眼部图像中虹膜的圆心和或半径； 确定目标瞳孔区域的长度和宽度中的较大值，作为第二最大尺寸，所述目标瞳孔区域为所述目标虹膜区域对应的所述候选瞳孔区域； 根据所述目标瞳孔区域的位置、所述第二最大尺寸，确定所述目标眼部图像中瞳孔的圆心和或半径； 预先采用如下步骤基于样本数据训练得到所述目标检测网络模型，包括： 将所述样本数据输入待训练检测网络模型，得到多个回归区域以及各所述回归区域对应的分类结果，所述分类结果用于表示虹膜或者瞳孔； 确定各所述回归区域与所述样本数据标注的区域之间的区域重叠程度，以及各所述回归区域对应的分类结果所表示的类别与所述样本数据中所述回归区域标注的类别之间的类别差异； 根据所述重叠程度和所述类别差异确定模型损失，所述模型损失与所述重叠程度负相关，且与所述类别差异正相关； 基于所述模型损失调整所述待训练检测网络模型的网络参数，得到目标检测网络模型。

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