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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利虹膜图像生成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：CN115620080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202211177298.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权虹膜图像生成方法及系统是由何召锋;王宸;项刘宇;王甲;李琦;常乐设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本虹膜图像生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，提出了虹膜图像生成方法及系统，包括：获得隐空间Z，隐空间Z包括多个向量组，每个向量组包括向量Zi、向量Zo和向量Zt；多个生成图像分为类内图像和类间图像，类内图像为：向量Zi和向量Zt均相同的多个向量组生成的图像，类间图像为：向量Zi和向量Zt均不同的多个向量组生成的图像；将每两个类内图像以及每两个类间图像分别输入识别网络，得到每两个类内图像以及每两个类间图像的匹配概率，并根据匹配概率计算对比损失；根据对比损失和对抗损失计算目标函数，优化生成对抗网络参数。通过上述技术方案，解决了现有技术中虹膜图像数据库数据量不足的问题。

本发明授权虹膜图像生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.虹膜图像生成方法，基于生成对抗网络，生成对抗网络包括生成器和判别器，其特征在于，包括： 获得隐空间Z，隐空间Z包括多个向量组，每个向量组包括向量Zi、向量Zo和向量Zt，向量Zi、向量Zo和向量Zt均为从高斯分布中采样的随机数组； 执行多次生成对抗网络训练操作，直到目标函数在设定范围内；任一次生成对抗网络训练操作包括： 将多个向量组分别输入到生成器中，得到多个生成图像；多个生成图像分为类内图像和类间图像，类内图像为：向量Zi和向量Zt均相同的多个向量组生成的图像，类间图像为：向量Zi和向量Zt均不同的多个向量组生成的图像； 将每两个类内图像以及每两个类间图像分别输入识别网络，得到每两个类内图像以及每两个类间图像的匹配概率，并根据每两个类内图像以及每两个类间图像的匹配概率计算对比损失； 将多个生成图像和真实图像分别输入到判别器中，计算对抗损失； 根据对比损失和对抗损失计算目标函数，优化生成对抗网络参数； 生成器包括多个依次连接的卷积层，按照从输入到输出的方向，卷积层的尺寸不断增大， 将多个向量组分别输入到生成器中，得到多个生成图像，具体包括： 对任一向量组，将该任一向量组中的向量Zi和向量Zo合并，输入到生成器的每一个卷积层；每一卷积层的输出和向量Zt相加，作为下一个卷积层的输入特征图； 最后一个卷积层的输出作为该任一向量组对应的生成图像； 其中，向量Zi、向量Zo和向量Zt分别控制着与身份相关的属性、随条件变化的属性和纹理，具有相同向量Zi和向量Zt的多个图像属于同一身份，具有不同向量Zi和向量Zt的多个图像属于不同身份。

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