买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国人民解放军海军工程大学申请的专利一种基于特征空间优化的开放集射频指纹识别方法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：CN120892930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511430128.6，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于特征空间优化的开放集射频指纹识别方法是由赵月;周学广;陈璐;焉美爽;吴童设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征空间优化的开放集射频指纹识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于特征空间优化的开放集射频指纹识别方法，包括以下步骤：将指纹射频信号转换为单通道灰度图像，将所述单通道灰度图像作为训练集；构建包括特征提取模块和开放集分类模块的指纹识别模型，将所述训练集输入特征提取模块，计算所述特征提取模块输出的特征空间的类内距离均值和类间距离均值，将所述类内距离均值与类间距离均值的比值作为所述指纹识别模型的混合中心损失函数，利用所述混合中心损失函数更新特征空间和特征提取模块的参数；利用更新后的特征提取模块提取待检测样本的激活向量，所述开放集分类模块根据更新后的特征空间和待检测样本的激活向量输出指纹分类识别结果。

本发明授权一种基于特征空间优化的开放集射频指纹识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征空间优化的开放集射频指纹识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：将指纹射频信号转换为单通道灰度图像，将所述单通道灰度图像作为训练集； 步骤S2：构建包括特征提取模块和开放集分类模块的指纹识别模型，将所述训练集输入特征提取模块，计算所述特征提取模块输出的特征空间的类内距离均值和类间距离均值，将所述类内距离均值与类间距离均值的比值作为所述指纹识别模型的混合中心损失函数，利用所述混合中心损失函数更新特征空间和特征提取模块的参数； 所述指纹识别模型的损失函数还包括交叉熵损失，所述指纹识别模型的损失函数的表达式为： ； ； ； ； 上式中，为指纹识别模型的损失函数；为交叉熵损失函数；为权重系数；为混合中心损失函数；为类内距离均值；为类间距离均值；为常数，用于防止分母为零；为类别数量；为类别的样本数量；为类别中的所有样本；为类别中的第个样本；为类别的中心；表示求L2范式；、分别为类别和类别的中心； 步骤S3：利用更新后的特征提取模块提取待检测样本的激活向量，所述开放集分类模块根据更新后的特征空间和待检测样本的激活向量输出指纹分类识别结果，包括以下步骤： 步骤S31：计算更新后的特征空间中每个已知类别的均值激活向量； 步骤S32：计算待检测样本的激活向量与每个已知类别的均值激活向量之间的混合距离； 步骤S33：根据所述混合距离计算待检测样本属于未知类别的异常概率，根据所述异常概率调整待检测样本的激活向量，根据调整后的激活向量计算待检测样本属于每个类别的概率； 步骤S34：若所述概率中的最大概率对应的类别为未知类别，或最大概率小于设定的概率阈值，则拒绝待检测样本的输入；否则将最大概率对应的类别作为指纹分类识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军海军工程大学，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市硚口区解放大道717号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。