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龙图腾网恭喜内蒙古工业大学申请的专利一种基于自监督神经网络的指纹快速检索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：CN115100694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202210688307.X，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权一种基于自监督神经网络的指纹快速检索方法是由苏依拉;杨佩恒;邱占杰;杨蕾;吉亚图;仁庆道尔吉设计研发完成，并于2022-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自监督神经网络的指纹快速检索方法在说明书摘要公布了：一种基于自监督神经网络的指纹快速检索方法，构建指纹特征提取器模型并进行预训练；模型主体采用线性投射层加Transformer编码器的结构；将预训练过的指纹特征提取器模型迁移到指纹图片上，用自监督学习的方式再次训练；构建指纹图片重构器模型，然后与自监督学习得到的指纹特征提取器模型连接，利用指纹重构任务使指纹特征提取器模型对指纹特征的抽取能力进一步提升；用指纹图片重构任务训练得到的指纹特征提取器模型对指纹库中的指纹图片逐一进行特征提取，建立指纹索引库；用查询指纹在指纹索引库检索得到候选指纹序列。本发明可在大规模指纹检索中直接利用原始指纹图片进行自动特征提取，并可提高指纹检索的精度和效率。

本发明授权一种基于自监督神经网络的指纹快速检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督神经网络的指纹快速检索方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，构建指纹特征提取器模型，然后对其在ImageNet数据集上进行预训练；所述指纹特征提取器模型的主体采用线性投射层加Transformer编码器的结构，将Transformer编码器第一个位置的输出作为全连接层分类器的输入；预训练时，将ImageNet数据集中的每一张图片切割成图像块，当作时间序列输入至线性投射层，然后根据全连接层分类器的输出类别与图片的真实类别计算损失，更新模型参数；步骤2，将步骤1中预训练过的指纹特征提取器模型迁移到指纹图片上，用自监督学习的方式在指纹图片上进行再次训练，训练时同样将数据集中的每一张指纹图片切割成图像块，当作时间序列输入至线性投射层；步骤3，构建指纹图片重构器模型，然后与步骤2中自监督学习得到的指纹特征提取器模型相连接，利用指纹重构任务使指纹特征提取器模型对指纹特征的抽取能力进一步提升；步骤4，用步骤3中指纹图片重构任务所训练得到的指纹特征提取器模型，对指纹库中的指纹图片逐一进行特征提取，用提取的特征向量建立指纹索引库；步骤5，用查询指纹在步骤4中建立的指纹索引库进行快速检索，得到候选指纹序列。

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