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龙图腾网获悉云南大学申请的专利一种指纹比对识别的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：CN116486440B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310409128.2，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权一种指纹比对识别的方法是由李浩;王翊豪;牛竣慧;陈亦敏;李信衍设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种指纹比对识别的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种指纹比对识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待比对的成对指纹图像，对指纹图像进行预处理，将指纹图像分为训练集和测试集；搭建FPRNet模型，模型包括三个模块，包括以下步骤：模块一、二分别提取指纹图像的特征向量，并压缩提取的特征向量；通过Subtract函数将模块一、二的特征向量进行减操作，并输入到模块三；模块三将得到的特征向量再进行特征提取，将最终得到的特征向量输入全连接层进行对比识别，判断指纹是否匹配；将训练集指纹图像，输入模型中进行训练，通过迭代循环得到训练后的模型；将测试集指纹图像输入训练好的模型，通过迭代对比得到识别率。降低现有网络的复杂程度，减少参数数量，提升指纹识别精度和效率。

本发明授权一种指纹比对识别的方法在权利要求书中公布了：1.一种指纹比对识别的方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待比对的成对指纹图像，对指纹图像进行预处理，将指纹图像分为训练集和测试集； 搭建FPRNet模型，包括以下步骤： FPRNet模型包括三个模块，模块一和模块二分别提取指纹图像的特征向量，并压缩提取的特征向量； 通过Subtract函数将模块一和模块二的特征向量进行减操作，并输入到模块三； 模块三将得到的特征向量再进行特征提取，将最终得到的特征向量输入全连接层进行对比识别，判断指纹是否匹配； 将预处理过的训练集指纹图像，输入搭建的FPRNet模型中进行训练，通过迭代循环得到训练后的FPRNet模型； 将预处理过的测试集指纹图像输入训练好的FPRNet模型，通过迭代对比得到识别率； 模块一和模块二具有相同的网络结构，均有层网络模型，第层输出的结果为，公式为：, 其中表示第1层到第层输出的每一层的张量，为复合函数，包括卷积层、BN层、池化层、激活函数操作； Subtract函数的公式为：，其中，表示模块一的输出的特征向量，表示模块二的输出的特征向量，表示模块三的输入值； 模块三将得到的特征向量，通过模块三网络得到最终的一维向量，公式为：, 其中，是复合函数，包括卷积层、BN层、展平层、全连接层、激活函数操作。

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