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龙图腾网获悉杭州晟元数据安全技术股份有限公司申请的专利一种基于轻量型网络的嵌入式指纹识别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：CN114283458B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202111634393.8，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权一种基于轻量型网络的嵌入式指纹识别方法是由罗美美设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量型网络的嵌入式指纹识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轻量型网络的嵌入式指纹识别方法，属于计算机网络领域，包括以下步骤：S1获取指纹样本数据，将样本数据送入由深度可分离卷积结构、分组卷积结构和非对称卷积结构构成的指纹识别网络模型进行迭代训练，得到二级指纹识别网络模型；二级指纹识别网络模型为轻量型卷积神经网络模型；S2将迭代训练后的指纹识别网络模型量化压缩至目标内存大小，获得目标模型；S3将目标模型部署至嵌入式端，目标模型用于嵌入式端对目标指纹进行前向预测，提取指纹图形特征，识别目标指纹。本发明通过轻量型卷积神经网络模型及对训练好的模型的量化处理，大大减小了模型的体积，降低了计算量和资源消耗，使指纹识别网络模型适用于嵌入式平台。

本发明授权一种基于轻量型网络的嵌入式指纹识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量型网络的嵌入式指纹识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1获取指纹样本数据，将样本数据送入由深度可分离卷积结构、分组卷积结构和非对称卷积结构构成的指纹识别网络模型进行迭代训练，得到二级指纹识别网络模型；其中，所述二级指纹识别网络模型为轻量型卷积神经网络模型； S2将迭代训练后的所述指纹识别网络模型量化压缩至目标内存大小，获得目标模型； S3将目标模型部署至嵌入式端，所述目标模型用于所述嵌入式端对目标指纹进行前向预测，提取指纹图形特征，识别目标指纹； 所述指纹识别网络模型包括深度可分离卷积结构、中间结构、全局深度可分离卷积结构和分组卷积结构； 输入数据通过所述深度可分离卷积结构进入所述中间结构，通过所述中间结构进入所述全局深度可分离卷积结构，通过所述全局深度可分离卷积结构进入所述分组卷积结构并输出； 所述中间结构包括至少一个轻量网络模块； 所述分组卷积结构的卷积核为1*1； 所述轻量网络模块包括：两个1*1分组卷积结构、n*1深度可分离卷积结构和1*n深度可分离卷积结构； 输入数据通过一个所述1*1分组卷积结构进入所述n*1深度可分离卷积结构，通过所述n*1深度可分离卷积结构进入所述1*n深度可分离卷积结构，通过所述1*n深度可分离卷积结构进入另一所述1*1分组卷积结构并输出； 所述指纹识别网络模型的各卷积结构后均设置有BN归一化处理模块。

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