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龙图腾网获悉中国科学院大学申请的专利一种光学加密图像识别方法、系统、电子设备及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：CN115841613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211693080.4，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种光学加密图像识别方法、系统、电子设备及存储介质是由张三国;翟浩然;熊逸飞;孙鑫凯设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光学加密图像识别方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种光学加密图像识别方法、系统、电子设备及存储介质，涉及加密图像识别领域，方法包括获取密纹图片；根据所述密纹图片利用卷积神经网络确定输入向量；根据所述输入向量利用转置卷积神经网络得到带有预测的明纹图片。本发明可提高识别的准确性。

本发明授权一种光学加密图像识别方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种光学加密图像识别方法，其特征在于，包括： 获取密纹图片； 根据所述密纹图片利用卷积神经网络确定输入向量； 根据所述输入向量利用转置卷积神经网络得到带有预测的明纹图片； 明纹表征为基于密纹的条件概率模型PY|X，Y是明纹，X是密纹的振幅，步骤如下： 引入2个隐变量ZX和ZY；其分布分别为q1z|X；φ＝Nz；μX,∑X,q2z|Y；θ＝Nz；μY,∑Y，这两个均为多元正态分布；q1z|X；φ为隐变量ZX分布的数学表达式，Nz；μX，∑X为方差为ΣX的多元正态分布，q2z|Y；θ为隐变量ZY分布的数学表达式，Nz；μY，∑Y为方差为ΣY的多元正态分布； 将64*64维的密纹图片加入到卷积神经网络Eφ中，φ有6个卷积层，每层卷积核为7*7，卷积之后每层的输出通道数为3232161682，卷积之后有一个全连接层，输出为2个32维的高斯随机向量，分别为μX和ΣX是多元正态分布Nz；μX,∑X的均值和方差ΣX为32维矩阵，但只有对角线上有值，即得到多元正态分布的两个参数μX和ΣX，即关于z的分布qαz＝q1z|X；φ； 对分布q1z|X；φ重采样得到64维向量X； 同样将明纹图片加入到卷积神经网络Eθ中，Eθ有6个卷积层，每层卷积核为5*5，卷积之后每层的输出通道数为3232161682，卷积之后有一个全连接层，输出为2个32维的高斯随机向量，分别为μY和ΣY是多元正态分布Nz；μY，∑Y的均值和方差，得到多元正态分布的两个参数，即关于z的分布qαz＝q2z|Y；θ； 对分布q2z|Y；θ重采样得到64维向量Y； 在得到向量X和向量Y后，即可优化卷积神经网络Eφ和卷积神经网络转置Dψ两个神经网络的参数φ和ψ，使用随机梯度下降法最小化目标函数。

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