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龙图腾网获悉闽南理工学院申请的专利一种基于深度学习指纹图像识别转换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：CN115761817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202211362809.X，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权一种基于深度学习指纹图像识别转换方法是由蔡凡;朱同波;林木泉;罗睿莹;吴正炀;许振明设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习指纹图像识别转换方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习指纹图像识别转换方法，涉及指纹图像识别转换技术领域，包括以下步骤：对指纹图像进行皮肤指纹特征进行提取、对指纹图像的指纹数据进行记录、图像质量训练集、对模糊指纹图像训练集进行特征信息分析、特征比对后的质量评价测试和对模糊指纹图像训练集的特征与清晰指纹图像训练集的特征进行分析和对比。该基于深度学习指纹图像识别转换方法，通过对模糊指纹图像训练集进行特征信息分析，能够通过大数据的分析与对比，实现对模糊指纹图像训练集的特征信息优化，再结合图像质量训练集中的特征信息，能够快速且有效的进行指纹图像数据库的建立，从而能够保证设备对指纹识别转换的效。

本发明授权一种基于深度学习指纹图像识别转换方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习指纹图像识别转换方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、对指纹图像进行皮肤指纹特征进行提取； S2、对指纹图像的指纹数据进行记录，所述指纹数据包括指纹图像的位置信息和指纹图像的真假信息，当采集到的指纹数据不符合皮肤特征，则指纹图像为假指纹图像，反之，采集到的指纹数据符合皮肤特征，则指纹图像为真实指纹图像； S3、图像质量训练集，对采集到的真实指纹图像进行图像质量的筛选区分，将收集到的指纹图像分为模糊指纹图像训练集和清晰指纹图像训练集，并对模糊指纹图像训练集和清晰指纹图像训练集的信息通过标记模块进行标记，通过信息存储模块进行信息的保存； S4、对模糊指纹图像训练集进行特征信息分析，并不符合特征信息分析数据差的数据进行标注和剔除，并将模糊指纹图像训练集进行训练优化，将训练后的模糊指纹图像训练集与清晰指纹图像训练集信息进行特征比对； S5、特征比对后的质量评价测试，对测试通过模糊指纹图像训练集的数据进行二次指纹识别测试，并通过神经网络分析的方式对其测试的结果进行大数据的评测； S6、对模糊指纹图像训练集的特征与清晰指纹图像训练集的特征进行分析和对比，并将模糊指纹图像训练集的特征与清晰指纹图像训练集的特征的交集数据进行提取，对提取后的交集数据进行分析保存，建立图像训练集特征库，重复上述步骤，完善图像训练集特征库的数据； 所述特征信息分析包括图像各像素点的颜色空间分布值、图像各像素点的颜色空间分布值以及图像像素点的颜色空间分布值的均值和方差； 所述S6进一步的包括：在对提取后的交集数据进行分析保存，需对保存后的交集数据进行筛选对比，并对对比后存在冗余的数据进行及时清理。

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