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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于三维卷积神经网络的OCT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：CN121438356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511984550.6，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权一种基于三维卷积神经网络的OCT指纹识别方法是由王海霞;李书琦;孙昊浩;张怡龙设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维卷积神经网络的OCT指纹识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于三维卷积神经网络的OCT指纹识别方法，包括获取参考指纹和待检测指纹的OCT三维指纹数据，且参考指纹和待检测指纹的OCT三维指纹数据分别包含个汗腺和个汗腺；本基于三维卷积神经网络的OCT指纹识别方法通过以汗腺为中心的三维数据作为识别模型的输入，相较于传统二维表皮汗孔识别方法，不仅包含平面维度的特征信息，更增加了深度维度信息，完整呈现了汗腺的螺旋结构等立体形态特征，这些多维度的三维数据能够提供更细致、更独特的生物特征标识，有效提升了指纹识别的区分度和准确性；同时本方法基于以汗腺为中心的三维数据进行识别，能够在恶劣条件下保持稳定的识别性能，进而显著提升指纹防伪能力，有效抵御假指纹攻击。

本发明授权一种基于三维卷积神经网络的OCT指纹识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维卷积神经网络的OCT指纹识别方法，其特征在于：所述方法包括： 分别获取参考指纹和待检测指纹的OCT指纹三维体数据，且参考指纹和待检测指纹的OCT指纹三维体数据分别包含个汗腺和个汗腺； 以每个汗腺为中心，从对应指纹的OCT指纹三维体数据中裁剪预设尺寸的三维数据，并将各三维数据输入至训练好的识别模型，识别模型包括两个分支和相似模块，各分支均包含依次连接的提取模块和表达模块，以及度量模块，各提取模块输出低级特征图，各表达模块输出汗腺表达，参考指纹的个汗腺表达构成第一集合，待检测指纹的个汗腺表达构成第二集合； 第一集合和第二集合中的汗腺表达构成相对应的最近邻对和次近邻对，筛选出满足预设条件的相对应的最近邻对和次近邻对，且将筛选出的最近邻对作为候选对； 将各候选对中的两个汗腺表达所对应的低级特征图分别经过两个分支中的度量模块，得到两个高级特征图，再将两个高级特征图进行相减并输入相似模块，得到相似度分数，将所有候选对所对应的相似度分数累加，当累加的结果大于第一阈值时，则待检测指纹与参考指纹来自同一手指，否则，来自不同手指。

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