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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于神经网络结构搜索的OCT内外指纹重建方法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：CN120472508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510970325.0，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权一种基于神经网络结构搜索的OCT内外指纹重建方法是由孙昊浩;兰思汉;张怡龙;陈朋;王海霞;梁荣华设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络结构搜索的OCT内外指纹重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络结构搜索的OCT内外指纹重建方法，包括采集指纹OCT图像数据集，并进行预处理。本基于神经网络结构搜索的OCT内外指纹重建方法通过神经架构搜索网络，且神经架构搜索网络基于整个内外指纹提取网络的训练进行更新调整，当内外指纹提取网络训练好后得到确定好的神经架构搜索网络，使得更加精确地提取角质层轮廓与活表皮连接层轮廓，从而重建出拥有更多纹理特征的内外指纹；通过轮廓回归模块，且轮廓回归模块融合了Transformer中经典的多头注意力机制，利用轮廓的时序特点，使内外指纹提取网络关注到不同区域的轮廓，捕获轮廓的长距离依赖，输出更精确的轮廓信息。

本发明授权一种基于神经网络结构搜索的OCT内外指纹重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络结构搜索的OCT内外指纹重建方法，其特征在于：所述基于神经网络结构搜索的OCT内外指纹重建方法包括： 采集指纹OCT图像数据集，并进行预处理； 构建内外指纹提取网络，且所述内外指纹提取网络包括神经架构搜索网络和轮廓回归模块； 采用预处理后的指纹OCT图像数据集对内外指纹提取网络进行训练，其中每轮训练之前，首先确定神经架构搜索网络的结构，再对整个内外指纹提取网络进行训练，往复迭代，直到损失函数收敛，得到训练好的内外指纹提取网络，将确定好的神经架构搜索网络的多项输出均经过轮廓回归模块，轮廓回归模块的输出进行融合得到内外指纹提取网络的输出； 获取预处理后的待检测指纹的多张OCT图像，分别输入至训练好的内外指纹提取网络，得到各自的角质层轮廓与活表皮连接层轮廓，并基于多个角质层与活表皮连接层轮廓进行计算得到待检测的OCT图像对应的内外指纹； 所述神经架构搜索网络包括依次连接的第一普通采样单元、第二普通采样单元和第三普通采样单元，以及依次连接的第四普通采样单元和第五普通采样单元，以及第六普通采样单元，以及依次连接的第一上采样单元、第二上采样单元和第三上采样单元，以及依次连接的第四上采样单元和第五上采样单元，以及第六上采样单元，以及依次连接的第一下采样单元、第二下采样单元和第三下采样单元，以及依次连接的第四下采样单元和第五下采样单元，以及第六下采样单元； 其中，将第三普通采样单元和第三上采样单元的输出特征进行加权求和得到第四特征，将第二上采样单元、第六下采样单元和第五普通采样单元的输出特征进行加权求和得到第七特征，将第一上采样单元、第六普通采样单元和第五下采样单元的输出特征进行加权求和得到第九特征； 在轮廓回归模块中，神经架构搜索网络的输入与该第四特征相加得到第二十三特征，第一下采样单元的输出特征与该第七特征相加得到第二十四特征，第二下采样单元的输出特征与该第九特征相加得到第二十五特征，神经架构搜索网络的输入、第一下采样单元的输出特征、第二下采样单元的输出特征、第二十三特征、第二十四特征和第二十五特征均依次经过第二卷积层和多头注意力机制组进行处理。

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