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龙图腾网获悉熵基科技股份有限公司申请的专利全局性识别生物特征图像的方法、装置、设备及存储介质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：CN116883687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310923928.6，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权全局性识别生物特征图像的方法、装置、设备及存储介质是由杨奇;陈书楷设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本全局性识别生物特征图像的方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了全局性识别生物特征图像的方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取数据格式为四维张量的生物特征图像，将生物特征图像输入至预先构建的全局分支网络，输出全局分支特征图，通过主干网络的特征图模块对生物特征图像处理，得到局部分支特征图，当局部分支特征图宽与全局分支特征图宽相同，且局部分支特征图高与全局分支特征图高相同时，将全局分支特征图与局部分支特征图融合，得到融合特征图。可见，在主干网络对生物特征图像的局部特征进行高精度分析的同时，通过全局分支网络对生物特征图像的全局特征进行提取，使得生物识别特征融合了全局特征和局部特征，从而增强了生物识别特征识别能力。

本发明授权全局性识别生物特征图像的方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.全局性识别生物特征图像的方法，其特征在于，包括： 获取数据格式为四维张量的生物特征图像，所述生物特征图像包含图像批数量、输入通道数量、图像宽和图像高； 将所述生物特征图像输入至预先构建的全局分支网络，输出全局分支特征图，所述全局分支特征图包括全局分支图像批数量、全局分支特征输出通道数量、全局分支特征图宽和全局分支特征图高，其中，所述全局分支特征图像数量等于所述图像批数量，所述全局分支特征输出通道数量大于所述输入通道数量，所述全局分支特征图宽小于所述图像宽，所述全局分支特征图高小于所述图像高； 通过主干网络的特征图模块对所述生物特征图像处理，得到局部分支特征图，所述局部分支特征图包括局部分支特征图像批数量、局部分支特征输出通道数量、局部分支特征图宽和局部分支特征图高，其中，所述局部分支特征图像批数量与所述图像批数量相同，所述局部分支特征输出通道数量大于所述输入通道数量； 当所述局部分支特征图宽与所述全局分支特征图宽相同，且所述局部分支特征图高与所述全局分支特征图高相同时，将所述全局分支特征图与所述局部分支特征图融合，得到融合特征图，所述融合特征图包括融合特征图像批数量、融合特征输出通道数量、融合特征图宽和融合特征图高，其中，所述融合特征图像批数量与所述图像批数量相同，所述融合特征输出通道数量为所述全局分支特征输出通道数量与所述局部分支特征输出通道数量之和，所述融合特征图宽与所述局部分支特征图宽相等，所述融合特征图高与所述局部分支特征图高相等； 将所述生物特征图像输入至预先构建的全局分支网络，输出全局分支特征图，包括： 将所述生物特征图像输入至预先构建的全局分支网络的嵌入层，输出中间特征图，所述中间特征图包括中间图像批数量、中间特征输出通道数量、中间特征图宽和中间特征图高，其中，所述中间图像批数量与所述图像批数量相同，所述中间特征输出通道数量大于所述输入通道数量，所述中间特征图宽小于所述图像宽，所述中间特征图高小于所述图像高； 通过所述全局分支网络的生成模块，将所述中间特征图转换为全局分支特征图，所述全局分支特征图的全局分支特征高小于所述中间特征图高，所述全局分支特征图的全局分支特征宽小于所述中间特征图宽； 通过所述全局分支网络的生成模块，将所述中间特征图转换为全局分支特征图，包括： 通过所述全局分支网络的生成模块，对所述中间特征图进行形变，得到三维张量； 对所述三维张量进行压缩，得到压缩三维张量； 将所述压缩三维张量转换为全局分支特征图。

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