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！

龙图腾网恭喜五邑大学申请的专利指静脉识别训练方法、测试方法及相关装置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：CN114818917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210438061.0，技术领域涉及：G06V40/14；该发明授权指静脉识别训练方法、测试方法及相关装置是由曾军英;陈宇聪;秦传波;林惜华;王迎波;朱京明;田慧明;顾亚谨设计研发完成，并于2022-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本指静脉识别训练方法、测试方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种指静脉识别训练方法、测试方法及相关装置，应用于图像处理领域，指静脉识别训练方法包括：获取多个指静脉图像训练集；获取轻量级多源域适应网络；将源域指静脉图像训练集输入源域分支进行预训练；将目标域指静脉图像训练集输入目标域分支进行预训练；将目标域指静脉图像训练集输入主干分支进行训练，并在主干分支训练过程中通过分支中间层特征迁移模块在主干分支进行特征迁移，得到迁移训练模型；通过域迁移损失转换器计算迁移训练模型完成训练时对应的域迁移损失；根据域迁移损失对主干分支进行优化，并将优化后的主干分支作为指静脉识别模型。该指静脉识别训练方法进一步改善了指静脉识别模型的识别能力和识别效率。

本发明授权指静脉识别训练方法、测试方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种指静脉识别训练方法，其特征在于，包括：获取多个指静脉图像训练集，其中，多个所述指静脉图像训练集包括多个源域指静脉图像训练集和目标域指静脉图像训练集；获取轻量级多源域适应网络，所述轻量级多源域适应网络包括多个源域分支、一个主干分支、一个目标域分支、分支中间层特征迁移模块和域迁移损失转换器；将所述源域指静脉图像训练集输入所述源域分支进行预训练，得到第一特征数据；将所述目标域指静脉图像训练集输入所述目标域分支进行预训练，得到第二特征数据；将所述目标域指静脉图像训练集输入所述主干分支进行训练，并在所述主干分支训练过程中通过所述分支中间层特征迁移模块在所述主干分支对所述第一特征数据、所述第二特征数据进行特征迁移，得到迁移训练模型；通过所述域迁移损失转换器计算基于所述迁移训练模型完成主干分支训练时对应的域迁移损失；根据所述域迁移损失对所述主干分支进行优化，并基于优化后的主干分支，得到指静脉识别模型；所述第一特征数据和所述第二特征数据均包括多个特征图；所述将所述目标域指静脉图像训练集输入所述主干分支进行训练，并在所述主干分支训练过程中通过所述分支中间层特征迁移模块在所述主干分支对所述第一特征数据、所述第二特征数据进行特征迁移，得到迁移训练模型，包括：从所述第一特征数据、所述第二特征数据中分别获取中间层特征图，其中，所述中间层特征图为对应的多个所述特征图中至少之一；将所述中间层特征图通过转换器或回归函数与所述主干分支中待迁移的特征图对齐；根据对齐后的所述中间层特征图，计算所述源域分支与所述目标域分支的特征迁移损失；调整所述源域分支与所述目标域分支的特征迁移损失的损失系数，得到所述分支中间层特征迁移模块的特征迁移损失；根据所述分支中间层特征迁移模块的特征迁移损失，缩小所述主干分支中待迁移的特征图和所述中间层特征图的特征相似性的距离度量，以使所述主干分支的待迁移的特征图的特征分布趋近于所述源域分支和所述目标域分支，并得到迁移训练模型。

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五邑大学，其通讯地址为：529000 广东省江门市蓬江区东成村22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”。