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龙图腾网恭喜电子科技大学中山学院申请的专利身份验证方法、装置、电子设备及可读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：CN114627507B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202210305612.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权身份验证方法、装置、电子设备及可读存储介质是由姚琼;宋丹;徐翔;李文生设计研发完成，并于2022-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本身份验证方法、装置、电子设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种身份验证方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及图像识别技术领域。该方法利用图像识别模型来对待验证对象的当前生物特征图像与历史生物特征图像之间的相似度进行识别，图像识别模型为孪生神经网络模型，其中的两个网络模型为包括Gabor滤波器的残差网络，由于Gabor滤波器能够在残差网络的卷积层提取针对方向和尺度变化的鲁棒性特征，所以能够更好地提取图像特征，进而利用孪生神经网络模型能更准确地识别两张图像的相似度，达到更好的识别效果，以对待验证对象的身份进行更准确的验证。

本发明授权身份验证方法、装置、电子设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种身份验证方法，其特征在于，所述方法包括：获取待验证对象的当前生物特征图像以及获取预先存储的所述待验证对象的历史生物特征图像；利用图像识别模型识别所述当前生物特征图像与所述历史生物特征图像之间的相似度，获得识别结果，其中，所述图像识别模型为孪生神经网络模型，所述孪生神经网络模型中的两个网络模型为包括Gabor滤波器的残差网络，所述两个网络模型各自用于提取所述当前生物特征图像和所述历史生物特征图像的图像特征；根据所述识别结果对所述待验证对象的身份进行验证；其中，所述孪生神经网络模型还包括串接层、全连接层以及分类层，所述利用图像识别模型识别所述当前生物特征图像与所述历史生物特征图像之间的相似度，获得识别结果，包括：通过所述两个网络模型中的其中一个网络模型提取所述当前生物特征图像的图像特征，获得第一特征向量，以及通过另一个网络模型提取所述历史生物特征图像的图像特征，获得第二特征向量；通过所述串接层将所述第一特征向量和所述第二特征向量进行串联，获得串联向量；将所述串联向量依次通过所述全连接层以及所述分类层，获得识别结果；其中，所述通过所述串接层将所述第一特征向量和所述第二特征向量进行串联，获得串联向量，包括：通过所述串接层计算所述第一特征向量与所述第二特征向量之间差值的平方，以及通过所述串接层计算所述第一特征向量与所述第二特征向量之间的哈达玛积；通过所述串接层将所述第一特征向量、所述第二特征向量、所述差值的平方以及所述哈达玛积进行串联，获得串联向量。

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