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[发明专利]假体指纹模型及其制造方法-CN202311036265.2在审
发明人：杨苏 -专利权人：荣耀终端有限公司
申请日： 2023-08-17 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：本申请公开了一种假体指纹模型及其制造方法，包括模型基体和指纹特征。所述指纹特征设置于所述模型基体上，所述指纹特征包括多个指纹脊和多个指纹谷，所述多个指纹谷被配置为在指定方向上深度有规律地变化。本申请提供的假体指纹模型，可使假体指纹模型能够模拟出用户在采集指纹过程中的真实按压场景，使得假体指纹模型的指纹特征更趋进于用户真手在按压时所形成的指纹特征，由此使本申请中的假体指纹模型能够满足更高标准的防伪攻击测试的要求，采用该假体指纹模型进行防伪攻击测试所得到的测试结果更为严谨，也更能体现指纹识别技术的真实防伪能力。
指纹模型及其制造方法

[发明专利]基于对抗网络的指纹模型生成方法以及相关装置-CN201910979602.9有效
发明人：王义文;王健宗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-10-15 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：本发明揭示了一种基于对抗网络的指纹模型生成方法、装置、计算机设备和存储介质，属于机器学习技术领域，该基于对抗网络的指纹模型生成方法包括：获取指纹样本图像；将所述指纹样本图像输入所述第一机器学习子模型，所述第一机器学习子模型输出指纹模拟图像；将所述指纹模拟图像输入所述第二机器学习子模型，所述第二机器学习子模型输出是否为指纹模拟图像的判断结果，若所述第二机器学习子模型的识别率达到所述预定识别阈值时，将所述指纹模拟图像作为指纹模型输出。这样就可以在缺乏指纹数据库时合成与真实指纹的相似度较高的指纹模型。
基于对抗网络指纹模型生成方法以及相关装置

[发明专利]一种基于自监督神经网络的指纹快速检索方法-CN202210688307.X在审
发明人：苏依拉;杨佩恒;邱占杰;杨蕾;吉亚图;仁庆道尔吉 -专利权人：内蒙古工业大学
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：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。
一种基于监督神经网络指纹快速检索方法

[发明专利]指纹识别模型的训练方法、指纹识别方法及相关设备-CN202310775423.X在审
发明人：温宋权;王朋涛;宋洋洋 -专利权人：深圳市深信服信息安全有限公司
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F16/532 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种指纹识别模型的训练方法、指纹识别方法及相关设备，用于解决指纹识别中识别不准确的问题，以尽可能地提升指纹匹配速度。本申请实施例中指纹识别模型的训练方法包括：获取指纹库，其中所述指纹库包括待匹配指纹及与所述待匹配指纹对应的待匹配指纹规则，所述待匹配指纹规则包括待匹配的规则字符串及不同的所述规则字符串之间的规则关系；根据所述待匹配指纹及所述规则关系生成指纹语法树，并根据所述待匹配的规则字符串及所述待匹配指纹构建字符串匹配模型；根据所述指纹语法树及所述字符串匹配模型生成所述指纹识别模型，以根据所述指纹识别模型对指纹进行识别。
指纹识别模型训练方法相关设备

[发明专利]假指纹膜图像的处理方法、装置和电子设备-CN202310077767.3在审
发明人：柯岩;田志民;王长海;冯继雄;宋子明;陈世林;李保梁;刘奇;朱琳;郑逢德;沈洁;张自文;杨丽新 -专利权人：北京集创北方科技股份有限公司
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明提供了一种假指纹膜图像的处理方法、装置和电子设备。其中，该方法包括：基于随机噪声通过生成模型生成多个随机假指纹膜图像；基于随机假指纹膜图像和预先采集的真实假指纹膜图像训练判别模型；固定判别模型的权重参数，基于判别模型训练生成模型，以使判别模型不区分真实假指纹膜图像和随机假指纹膜图像；继续执行基于随机噪声通过生成模型生成多个随机假指纹膜图像的步骤，直至判别模型输出的随机假指纹膜图像和真实假指纹膜图像的判别结果在预设范围内，得到训练完成的神经网络。可以使用神经网络通过少量的样本大量生成有效的随机假指纹膜图像，以供指纹防伪算法训练优化，可以降低指纹防伪算法的训练成本，提高指纹防伪算法的性能。
指纹图像处理方法装置电子设备

[发明专利]一种面向智能电网的通信网络层次化指纹模型构建方法-CN202211106473.0在审
发明人：周航;杨康;丁超杰;赵玉林;李刚;王余阳;崔占飞;李蓝青 -专利权人：国网江苏省电力有限公司;南京通衡信息科技有限公司;周航
申请日： 2022-09-12 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供一种面向智能电网的通信网络层次化指纹模型构建方法。所述面向智能电网的通信网络层次化指纹模型构建方法包括：网络流量特征指纹模型构建、信道电气特性指纹模型构建和设备业务模式指纹模型构建；所述网络流量特征指纹模型构建包括误用检测方法和行为检测方法。本发明提供的面向智能电网的通信网络层次化指纹模型构建方法利用指纹识别的思想对现有网络入侵检测系统进行扩展，构建包含网络流量特征、信道电气特性和设备业务模式的智能电网通信网络层次化指纹模型，从而利用指纹识别的思想对现有网络入侵检测技术框架进行扩展和增强的优点
一种面向智能电网通信网络层次指纹模型构建方法

[发明专利]指纹修复模型的训练方法、指纹识别方法、介质及设备-CN202111420346.3在审
发明人：陈冠男;孙梦笛 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：本公开是关于一种指纹修复模型的训练方法、指纹识别方法、介质及设备，涉及机器学习技术领域，该方法包括：获取第一标准指纹，并将所述第一标准指纹输入至预设的干燥指纹生成模型中，得到第一模拟干燥指纹；利用第一特征提取模型提取所述第一模拟干燥指纹的第一局部指纹特征，并利用所述第一局部指纹特征对所述第一模拟干燥指纹进行指纹修复，得到第一输出结果；根据所述第一输出结果以及所述第一标准指纹构建第一损失函数，并利用所述第一损失函数对所述第一特征提取模型中的参数进行调整，得到指纹修复模型。本公开提高了指纹修复模型的精确度。
指纹修复模型训练方法指纹识别介质设备

[发明专利]指纹图像修复模型的训练方法、指纹识别方法及终端设备-CN202110481006.5有效
发明人：张雨豪;徐洪伟 -专利权人：深圳阜时科技有限公司
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种指纹图像修复模型的训练方法，该指纹图像修复模型的训练方法包括：获取第一指纹图像和第二指纹图像，其中，第一指纹图像为缺损指纹图像，第二指纹图像为正常指纹图像；将第一指纹图像和第二指纹图像输入神经网络模型进行训练，其中，所述神经网络模型包括第一生成器、第二生成器、第一判别器、以及第二判别器；根据预设目标方程判断神经网络模型是否满足要求；以及当神经网络模型满足要求时，输出第一生成器作为指纹图像修复模型，其中，指纹图像修复模型用于将缺损指纹图像修复为正常指纹图像此外，本申请还提供了一种指纹识别方法、指纹识别传感器、以及终端设备。本申请技术方案能够有效提高指纹识别率。
指纹图像修复模型训练方法指纹识别终端设备

[发明专利]一种基于全卷积网络的指纹图像质量判断方法-CN201910670630.2有效
发明人：罗美美;杨波;苗家壮 -专利权人：杭州晟元数据安全技术股份有限公司
申请日： 2019-07-24 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：一种基于全卷积网络的指纹图像质量判断方法，其步骤如下：(1)挑选指纹样本并标注：挑选大量的用不同传感器采集的不同质量的指纹图像作为指纹样本，为每张图像标注标签；(2)指纹图像质量判断模型训练：将指纹样本的大小进行调整并转换成深度学习框架训练所需的数据格式，得到训练样本，将训练样本输入到全卷积网络进行深度学习训练，得到指纹图像质量判断模型；(3)指纹图像质量判断模型转换：将得到的指纹图像质量判断模型用ncnn转换工具转换成ncnn框架支持的模型，并进行量化和加密；(4)指纹图像质量判断：读取转换后的模型，将待预测的指纹图像传入模型，逐层读取模型的参数进行前向传播，最终得到质量判断结果。
一种基于卷积网络指纹图像质量判断方法

[发明专利]一种指纹识别方法、系统、存储介质及电子设备-CN202211041437.0在审
发明人：陶英杰 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：本申请公开了一种指纹识别方法、系统、存储介质及电子设备，可用于网络安全领域或金融领域。获取指纹图像，对指纹图像进行预处理操作，通过预先训练的预设指纹识别网络模型对预处理操作后的指纹图像进行指纹识别，得到指纹识别结果，预设指纹识别网络模型由多个优化后的残差单元链接组成，预设指纹识别网络模型采用交叉熵确定为损失函数，利用自适应动量的随机优化算法进行模型优化得到，指纹识别结果用于表征是否为真指纹的识别结果。通过上述，由多个优化后的残差单元链接组成的深度卷积网络提取指纹图像的特征，同时采用交叉熵确定为损失函数，利用自适应动量的随机优化算法对指纹识别网络模型进行模型优化，提高指纹识别的准确率。
一种指纹识别方法系统存储介质电子设备

[发明专利]一种终端操作方法及终端-CN201610355080.1有效
发明人：高吟佳;涂鸿雁;袁浩 -专利权人：华为终端有限公司
申请日： 2012-08-20 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： G06F3/0484 文献下载
摘要：该终端操作方法包括：获取用户指纹信息；将所述用户指纹信息与预设的指纹模型对比，获取与所述用户指纹信息匹配的指纹模型；获取并执行与所述匹配的指纹模型对应的操作指令。本发明实施例通过设置指纹模型与操作指令的对应关系，在终端获取用户的指纹信息后通过与预设指纹模型进行对比可以获得匹配的指纹模型对应的操作指令，进而可以直接执行该操作指令，该过程无需对用户进行身份验证然后再根据用户指令执行操作，而是直接根据用户指纹执行对应操作，因此，减少了用户与设备之间的多重交互，简化了操作过程。
一种终端操作方法

[发明专利]一种终端操作方法及终端-CN201210296417.8无效
发明人：高吟佳;涂鸿雁;袁浩 -专利权人：华为终端有限公司
申请日： 2012-08-20 - 公布日： 2013-01-30 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：该终端操作方法包括：获取用户指纹信息；将所述用户指纹信息与预设的指纹模型对比，获取与所述用户指纹信息匹配的指纹模型；获取并执行与所述匹配的指纹模型对应的操作指令。本发明实施例通过设置指纹模型与操作指令的对应关系，在终端获取用户的指纹信息后通过与预设指纹模型进行对比可以获得匹配的指纹模型对应的操作指令，进而可以直接执行该操作指令，该过程无需对用户进行身份验证然后再根据用户指令执行操作，而是直接根据用户指纹执行对应操作，因此，减少了用户与设备之间的多重交互，简化了操作过程。
一种终端操作方法

[发明专利]一种指纹录入方法、装置及终端-CN201610965966.8在审
发明人：范海成 -专利权人：努比亚技术有限公司
申请日： 2016-10-28 - 公布日： 2017-03-29 - 主分类号： G06F11/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种指纹录入方法，包括通过指纹录入区域获取指纹录入的指纹信息；根据预先设置的多个指纹模型确定该指纹信息所属的指纹区域，其中，该指纹模型与指纹区域一一对应；在该指纹区域被该指纹信息填充完整之后，点亮该指纹模型的标记；在预先设置的多个指纹模型对应的标记均被点亮的情况下，完成指纹的录入。本发明还公开了一种指纹录入装置及终端，解决了相关技术中指纹录入过程中用户无法明确哪部分录入失败导致指纹录入效率低的问题，通过指纹模块的标记是否被点亮，可以清晰地看到录入失败的指纹区域，提高了用户体验。
一种指纹录入方法装置终端

[发明专利]指纹识别的方法、电子设备、计算机程序产品及存储介质-CN202210910787.X在审
发明人：张慎;赵振宇 -专利权人：北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司;深圳旷视金智科技有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：本申请属于图像处理技术领域，公开了指纹识别的方法、电子设备、计算机程序产品及存储介质，该方法包括，获取待识别的指纹图像；将指纹图像输入到预先训练好的指纹识别模型，获得指纹识别结果，指纹识别模型是基于知识蒸馏技术以及重参数化技术构建的这样，基于知识蒸馏技术以及重参数化技术构建指纹识别模型，并通过构建的指纹识别模型进行指纹识别，可以在兼顾模型性能的同时，减少了耗费的系统资源以及时间成本。
指纹识别方法电子设备计算机程序产品存储介质

[发明专利]一种基于轻量型网络的嵌入式指纹识别方法-CN202111634393.8在审
发明人：罗美美 -专利权人：杭州晟元数据安全技术股份有限公司
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：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。
一种基于轻量型网络嵌入式指纹识别方法

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