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龍圖騰網恭喜南京郵電大學申請的專利一種基于多特征融合的指靜脈仿冒檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114913607B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210668731.8，技術領域涉及：G06V40/40；該發明授權一種基于多特征融合的指靜脈仿冒檢測方法是由邵雷;劉星利;穆恒宇;馬宇晗;邰奕雯;郭劍;張勤;韓崇;王娟設計研發完成，并于2022-06-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多特征融合的指靜脈仿冒檢測方法在說明書摘要公布了：一種基于多特征融合的指靜脈仿冒檢測方法，利用真偽靜脈圖像在成像質量上的差異，將圖像的噪聲特征和模糊特征進行融合，來進行仿冒攻擊的檢測。本方法實現簡單，原始指靜脈圖像在實現真偽鑒別的同時，可同時用于后續的身份識別，減少了額外的計算機資源消耗；相比于僅使用單一圖像紋理特征的指靜脈仿冒檢測方法，本方法融合靜脈圖像的噪聲特征和模糊特征，可增加真偽靜脈圖像的區分度，有助于提高指靜脈仿冒檢測的準確度；相比于傳統的直接串聯或并行的多特征融合方法，本方法使用加權特征融合，考慮了各特征的重要程度，減小了特征間的相互影響，提高了分類器的泛化能力。

本發明授權一種基于多特征融合的指靜脈仿冒檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多特征融合的指靜脈仿冒檢測方法，其特征在于：所述方法包括如下步驟：步驟1：對于輸入圖像I，分別在0°、45°、90°和135°四個方向上對圖像進行差分濾波，得到四個方向上的差分矩陣M→、M↗、M↑和M↖，作為圖像的噪聲信息；步驟2：對于輸入圖像I，采用引導濾波方法提取圖像的模糊信息；步驟2中，包括如下分步驟：步驟2.1，對于輸入圖像I，設置引導濾波器的引導圖像p等于I，濾波輸出圖像記為q；假設p和q在窗口wk中存在局部線性關系，即q是p在窗口wk中的局部線性變換，其中窗口wk以像素k為中心，r為半徑，則q中各像素點的計算如式5所示： 其中i、k都是像素索引，αk和bk為系數，且在局部窗口wk中為常數；步驟2.2，記I和q之差為E，則通過式6對q進行約束，最小化E后求解系數αk和bk： 其中ε0，ε是為防止求得過大的αk而引入的正則化參數，Ii表示輸入圖像I的一個像素i，且i∈wk；使用最小二乘法可解得線性系數其中uk和σk2分別表示在窗口wk中的均值和方差，|w|是窗口wk中的像素個數，表示輸入圖像I在窗口wk中的均值；步驟2.3，計算某一像素點的具體輸出時，將包含該像素點的所有線性函數值取平均，則最終濾波輸出如式7所示： 其中，wi是所有包含像素k的窗口，且像素i為窗口的中心；濾波輸出的結果q將作為圖像的模糊信息；步驟3：對步驟2得到的結果進行2*2均等分塊，得到四個模糊信息塊；步驟4：對步驟1得到的四個方向上的差分矩陣進行LBP紋理特征提取，并將結果進行串聯，作為圖像的噪聲特征F1；步驟5：對步驟3得到的四個模糊信息塊進行LBP紋理特征提取，并將結果進行串聯，作為圖像的模糊特征F2；步驟6：對噪聲特征F1和模糊特征F2進行線性加權融合；步驟7：訓練分類模型；對特征融合后的結果使用支持向量機進行訓練分類，訓練過程中使用粒子群算法進行特征的權值尋優，獲得最佳權值和分類模型；步驟8：應用分類模型；向分類模型輸入所需檢測的指靜脈圖像，獲取仿冒檢測的結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京郵電大學，其通訊地址為：210023 江蘇省南京市棲霞區文苑路9號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。