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龙图腾网恭喜山东建筑大学申请的专利基于对比学习和生成学习的开集手指静脉识别方法及系统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：CN119314210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411864046.8，技术领域涉及：G06F21/30；该发明授权基于对比学习和生成学习的开集手指静脉识别方法及系统是由杨璐;柯子君;王奎奎;宋立莉;刘旭雅设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对比学习和生成学习的开集手指静脉识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于对比学习和生成学习的开集手指静脉识别方法及系统，将手指静脉训练图像输入对比学习模型进行特征提取，基于得到的对比学习特征优化对比学习模型；将训练图像输入生成模型计算重构图像，基于重构损失和KL散度优化生成模型；基于对比学习特征和生成学习特征计算对齐损失，基于对齐损失和重构损失进一步优化生成模型；将手指静脉待测图像输入至优化好的生成模型，判断重构损失是否大于预设的损失阈值，若是则将待测图像判定为未知类别，若否则将待测图像判定为已知类别；将判定为已知类别的待测图像输入至优化好的对比学习模型进行类别预测。通过重构损失阈值实现已知类别图像和未知类别图像的区分，杜绝未知用户的错误识别。

本发明授权基于对比学习和生成学习的开集手指静脉识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于对比学习和生成学习的开集手指静脉识别方法，其特征在于，包括：获取手指静脉训练图像和手指静脉待测图像；将所述手指静脉训练图像输入至基于通道注意力增强的对比学习模型进行特征提取，得到对比学习特征，基于所述对比学习特征计算得到对比损失，利用对比损失优化对比学习模型的参数；将所述手指静脉训练图像输入至基于变分自编码器的生成模型进行特征提取，得到生成学习特征，进而计算重构图像；基于手指静脉训练图像和重构图像计算重构损失，基于生成模型编码器的输出计算KL散度，利用重构损失和KL散度优化生成模型的参数；基于所述对比学习特征和生成学习特征计算对齐损失，基于所述对齐损失和重构损失进一步优化所述生成模型的参数；将所述手指静脉待测图像输入至优化好的生成模型，判断重构损失是否大于预设的损失阈值，若是则将手指静脉待测图像判定为未知类别，若否则将手指静脉待测图像判定为已知类别；将判定为已知类别的待测图像输入至优化好的对比学习模型预提取特征，并进行类别预测；所述对齐损失函数表示为： 其中，表示生成模型，表示对比学习模型，表示生成学习特征，表示手指静脉训练图像，表示与生成学习特征同类别的对比学习特征，表示与同类别的手指静脉图像，表示与生成学习特征不同类别的对比学习特征，表示与不同类别的手指静脉图像，表示与不同类别的图像的总数，表示相似度函数，表示温度参数。

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山东建筑大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历城区临港开发区凤鸣路1000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”。