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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于网络剪枝的静脉认证方法、介质及设备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：CN118230369B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202410431292.8，技术领域涉及：G06V40/14；该发明授权一种基于网络剪枝的静脉认证方法、介质及设备是由郑安;康文雄;邓飞其;黄俊端;陈润樟设计研发完成，并于2024-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于网络剪枝的静脉认证方法、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于网络剪枝的静脉认证方法、介质及设备；其中方法为：将待认证的静脉图像输入基于网络剪枝的静脉认证卷积神经网络进行特征提取，输出待认证的静脉特征；将待认证的静脉特征与样本库里的静脉特征做相似度度量，得到认证结果；基于网络剪枝的静脉认证卷积神经网络包括骨干网络、静脉特征保护层和全局平均池化；基于网络剪枝的静脉认证卷积神经网络是指对初始化的静脉认证卷积神经网络进行训练、且在训练之后进行网络剪枝并网络优化而形成的静脉认证卷积神经网络。该方法将静脉认证卷积神经网络压缩，自动去除冗余通道，并保证网络对静脉特征有效信息的提取能力。

本发明授权一种基于网络剪枝的静脉认证方法、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于网络剪枝的静脉认证方法，其特征在于：将待认证的静脉图像输入基于网络剪枝的静脉认证卷积神经网络进行特征提取，输出待认证的静脉特征；将待认证的静脉特征与样本库里的静脉特征做相似度度量，得到认证结果； 所述基于网络剪枝的静脉认证卷积神经网络包括骨干网络、静脉特征保护层和全局平均池化；基于网络剪枝的静脉认证卷积神经网络是指对初始化的静脉认证卷积神经网络进行训练、且在训练之后进行网络剪枝并网络优化而形成的静脉认证卷积神经网络；所述网络剪枝采用执行模拟退火算法；模拟退火算法包括如下步骤： 步骤X1、初始化剪枝率序列； 步骤X2、随机生成剪枝率扰动序列； 步骤X3、将剪枝率序列和剪枝率扰动序列相加得到新剪枝率序列；根据新剪枝率序列，生成采样序列；对骨干网络进行采样； 步骤X4、评估采样后的静脉认证卷积神经网络表现； 步骤X5、根据新剪枝率序列对应的静脉认证卷积神经网络表现是否优于原有剪枝率序列对应的静脉认证卷积神经网络表现，来判断是否接受新剪枝率序列； 步骤X6、降低温度，重复执行步骤X2至步骤X5进行下一次迭代，直至温度降至终止温度； 所述步骤X1中，初始化剪枝率序列采用如下方式：根据当前骨干网络每层卷积核矩阵幅值对骨干网络所有层进行排序；采用随机生成器生成各层的随机剪枝率序列，并使具有大幅值的层具有大剪枝率；将各层的随机剪枝率序列根据所在层的总体剪枝率进行归一化； 所述静脉认证卷积神经网络，静脉特征保护层选取的是大小为1×1的卷积核，卷积核的通道数和卷积核个数分别与初始化的骨干网络最后一层的输出通道数相同。

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