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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利基于手形语义先验和ViT的非接触式掌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：CN116665254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310592584.5，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权基于手形语义先验和ViT的非接触式掌纹识别方法是由柴婷婷;王鑫;徐元荣;邱媛媛;许海燕设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于手形语义先验和ViT的非接触式掌纹识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于手形语义先验和ViT的非接触式掌纹识别方法，其针对传统ROI提取方法中，用户友好性差的问题，采用了新的ROI区域划分方式，以两个位于手掌边缘的参考点定位ROI区域；同时又提出网络关键点定位网络Key‑PointLocationRegressionNetwork，KPLRN进行关键点的精确定位，对任意朝向的手掌图像都能够精确提取ROI，对于手掌姿势的要求也有所降低。又针对传统的识别方法中识别精度低的技术问题，针对掌纹识别任务搭建了一种新的识别网络结构，反向瓶颈块识别网络Inverted‑BottleneckBlockbasedRecognitionNetwork，IBRN，采用合适的训练策略，达到了识别精度的突破，并在多个数据库上进行了对比验证。本发明可广泛应用于身份认证中。

本发明授权基于手形语义先验和ViT的非接触式掌纹识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于手形语义先验和ViT的非接触式掌纹识别方法，其特征是：该方法采用两个深度学习模型，手掌分割网络PRSN与关键点位置回归网络KPLRN，用于进行ROI区域的提取，包括以下步骤： 步骤1.进行ROI区域的划定和涉及自适应ROI提取的深度学习模型的训练； 步骤1-1.划定手掌ROI区域，设置两个关键参考点，并确定参考点位置和ROI区域的推算关系； 步骤1-2.搭建PRSN，PRSN由FCN-32S网络的全部下采样层连接着4个VisionTransformerBlock，最后连接FCN-32S的上采样层构成； 之后利用现有约束场景下拍摄的手掌数据库和背景数据库，自动生成训练样本与标签，采用二元交叉熵损失做为损失函数，对PRSN进行训练，使其具备从原图中分割手掌区域的能力； 步骤1-3.搭建KPLRN，KPLRN采用了VGG16网络的前三个Block做为网络的骨干,为了实现关键点位置的回归，又设计了由一个全连接层,一个ReLU激活函数层,一个归一化层,一个全连接层组成的辅助层；骨干部分连接上辅助层构成了KPLRN； 之后选取带黑背景的手掌区域图像为训练样本，人工标注关键点位置为标签，采用均方误差损失做为损失函数，对KPLRN进行训练，使其具有对于输入的带黑背景手掌区域图像，都能输出所述步骤1-1中定义好的两个关键参考点的坐标； 步骤2.搭建识别网络IBRN并进行训练： 步骤2-1.构建IBRN模型：IBRN模型基于ConvNeXt网络中提出的InvertedBottleneckBlock这一结构进行搭建； IBRN采用了总共12个InvertedBottleneckBlock以及四个普通卷积层构成骨干网络； 步骤2-2.对IBRN模型进行训练： 在完成模型搭建之后，使用掌纹ROI图像为训练样本，ROI所属的手掌编号为标签，进行模型训练，使之具有良好的掌纹特征提取能力； 步骤3.将训练好的网络应用于掌纹的识别： 步骤3-1.将带有自然背景的手掌原图P输入PRSN，PRSN输出二值掩膜Mask，Mask中白色像素值为1表示手掌区域，黑色像素值为0表示背景区域，用Mask与原图进行逐像素与的操作，得到仅有黑色背景和手掌区域的图像P1； 步骤3-2.将P1输入关键点位置回归网络KPLRN,网络输出两个关键点的位置坐标； 步骤3-3.根据上一步中得到的关键点位置，可以计算ROI区域四个顶点坐标，以及图像需要旋转的角度θ，之后按照θ旋正图像P1并计算旋正后ROI区域四个顶点坐标，最后根据旋正后坐标直接从旋正后P1中裁剪；裁剪得到的ROI区域可以直接用于后续的识别； 步骤3-4.利用训练好的IBRN进行掌纹识别：对于输入的掌纹ROI图像，训练好的IBRN将会输出一个512维的特征向量，利用此特征向量，与之前已经提取好的掌纹特征数据库中的特征向量，采用指定的标准进行比对，即可得到最终的识别结果。

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