一种基于神经网络结构搜索的OCT内外指纹重建方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）
发明专利本发明公开了一种基于神经网络结构搜索的OCT内外指纹重建方法，包括采集指纹OCT图像数据集，并进行预处理。本基于神经网络结构搜索的OCT内外指纹重建方法通过神经架构搜索网络，且神经架构搜索网络基于整个内外指纹提取网络的训练进行更新调整，当内外指纹提取网络训练好后得到确定好的神经架构搜索网络，使得更加精确地提取角质层轮廓与活表皮连接层轮廓，从而重建出拥有更多纹理特征的内外指纹；通过轮廓回归模块，且轮廓回归模块融合了Transformer中经典的多头注意力机制，利用轮廓的时序特点，使内外指纹提取网络关注到不同区域的轮廓，捕获轮廓的长距离依赖，输出更精确的轮廓信息。
《一种基于神经网络结构搜索的OCT内外指纹重建方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2025109703250，当前法律状态为已下证，由浙江工业大学提出申请，发明人为孙昊浩;兰思汉;张怡龙;陈朋;王海霞;梁荣华，申请日期为2025-07-15，公开（公告）日期为2025-09-16，国际专利分类号（IPC）为 G06V 40/12 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于神经网络结构搜索的OCT内外指纹重建方法，包括采集指纹OCT图像数据集，并进行预处理。本基于神经网络结构搜索的OCT内外指纹重建方法通过神经架构搜索网络，且神经架构搜索网络基于整个内外指纹提取网络的训练进行更新调整，当内外指纹提取网络训练好后得到确定好的神经架构搜索网络，使得更加精确地提取角质层轮廓与活表皮连接层轮廓，从而重建出拥有更多纹理特征的内外指纹；通过轮廓回归模块，且轮廓回归模块融合了Transformer中经典的多头注意力机制，利用轮廓的时序特点，使内外指纹提取网络关注到不同区域的轮廓，捕获轮廓的长距离依赖，输出更精确的轮廓信息。
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