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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一种生物对象的识别方法、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：CN117036858B 。

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：202311011674.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种生物对象的识别方法、装置、设备及存储介质是由杨奇;陈书楷设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种生物对象的识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种生物对象的识别方法、装置、设备及存储介质，方法包括：通过生物识别模型对目标生物对象进行识别，确定识别结果，其中，生物识别模型的建立过程为以生物样本图像作为训练样本，在类别均衡损失函数下，训练得到生物识别模型，类别均衡损失函数包含第一加项和第二加项，第一加项用于平衡模型训练过程中的与第一加项对应的训练损失，第二加项用于平衡模型训练过程中的与第二加项对应的训练损失。可见，在模型训练过程中引入了类别均衡损失函数，使数量较多的类的损失变小，使数量较少的类的损失变大，使不同类对损失的贡献相对均衡，改善模型因数据长尾对性能的影响，降低模型的误判率和拒识率。

本发明授权一种生物对象的识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种生物对象的识别方法，其特征在于，包括： 通过预先建立的生物识别模型对目标生物对象进行识别，确定所述目标生物对象的识别结果； 所述生物识别模型的建立过程，包括： 获取多个生物图像； 对所述多个生物图像进行预处理，得到多个生物样本图像； 以所述多个生物样本图像作为训练样本，在类别均衡性损失函数下，训练得到生物识别模型，所述类别均衡性损失函数包含有第一均衡加项和第二均衡加项，所述第一均衡加项用于平衡所述生物识别模型在训练过程中的与所述第一均衡加项对应的训练损失，所述第二均衡加项用于平衡所述生物识别模型在训练过程中的与所述第二均衡加项对应的训练损失； 所述类别均衡性损失函数为类别均衡性第一损失函数、类别均衡性第二损失函数或类别均衡性第三损失函数，所述类别均衡性第一损失函数为： 其中，为预设的正类标签，为预设的负类标签，s为预设的生物特征尺度，为标记有所述正类标签的生物特征的特征向量与该生物特征对应的权重向量之间的第一夹角，为标记有所述负类标签j的生物特征的特征向量与该生物特征对应的权重向量之间的第二夹角，m为所述第一夹角的惩罚角度间隔，为标记有所述正类标签的生物样本图像的数量，为标记有所述负类标签j的生物样本图像的数量，为所述第一均衡加项，为所述第二均衡加项； 所述类别均衡性第二损失函数为： 。

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