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专利号	2022112933678	专利名称	一种基于特征解耦网络的静脉识别方法
专利类型	发明专利	国际分类	G06V40/14(2022.01),G06V10/82(2022.01),G06V10/80(2022.01),G06V10/774(2022.01),G06V10/26(2022.01)
申请人		申请地址	221116 江苏省徐州市铜山区大学路一号
发明人		申请日期	2022-10-21
下证状态	未知	更新时间	2025-01-10 07:50:47
专利摘要	本发明公开了一种基于特征解耦网络的静脉识别方法，设计高鲁棒性静脉图像分割模型，获取高质量的静脉形状特征二值分割图，构建基于多尺度注意力残差模块的静脉形状纹理特征解耦网络，实现静脉图像纹理和形状特征的自适应解耦，提出权值引导的高判别深度特征学习模块，增强了静脉深度特征表示能力。本发明减少了纹理信息中光照信息对于静脉深度特征表示能力的影响，增强了静脉纹理特征和形状特征的融合效果，提高了静脉识别方法的性能。

买卖双方需提供			平台提供	转让后买方可获得
	企业	个人	专利代理委托书专利权转让协议办理文件副本请求书发明人变更声明	专利证书手续合格通知书专利登记簿副本
买方	企业营业执照企业组织机构代码证	身份证
卖方	企业营业执照专利证书原件	身份证专利证书原件