基于图像处理技术识别伪造指纹的研究

伪造指纹迷惑性强,对社会危害大,急需开发高效、精确的伪造指纹识别技术。采用图像处理技术可以提高伪造指纹的识别效率和准确性。实验制作了复印、打印、硅胶膜和光敏指纹章盖印的指纹,与直接捺印指纹进行人工和系统自动比对纹线特征点,发现伪造指纹能达到与真实指纹同一认定的条件。采用Adobe Photoshop、Open CV计算机视觉库和Image pro plus图像处理软件,对指纹图像的细节进行深入分析,并提取重要特征,如颜色和墨迹分布,来识别和区分真假指纹。通过对比分析指纹图像中的黄色和蓝色墨点,可以识别是捺印指纹还是打印复印指纹。同时,分析指纹颜色对比度和宽度的变化能够识别硅胶膜和光敏指纹章伪造指纹。因此,图像处理技术能显著增强伪造指纹检测的多维度分析能力,为指纹识别领域提供了科学、具象的证据支持。

试析伪造指纹的识别与检验

伪造指纹的识别与检验是指纹鉴定工作者在同刑亨犯罪活动的斗争中遇到的一个新课题,也是刑事科学技术面临的一个新挑战。本文介绍了当前案件现场中出现的几种伪遣指纹的情况,探讨了不同种类伪造指纹的识别与检验方法。

基于差分隐私的深度伪造指纹检测模型版权保护算法

提出了一种基于差分隐私的深度伪造指纹检测模型版权保护算法,在不削弱原始任务性能的同时,实现了深度伪造指纹检测模型版权的主动保护和被动验证。在原始任务训练时,通过添加噪声以引入随机性,利用差分隐私算法的期望稳定性进行分类决策,以削弱对噪声的敏感。在被动验证中,利用FGSM生成对抗样本,通过微调决策边界以建立后门,将后门映射关系作为植入水印实现被动验证。为了解决多后门造成的版权混淆,设计了一种水印验证框架,对触发后门加盖时间戳,借助时间顺序来鉴别版权。在主动保护中,为了给用户提供分等级的服务,通过概率选择策略冻结任务中的关键性神经元,设计访问权限实现神经元的解冻,以获得原始任务的使用权。实验结果表明,不同模型性能下的后门验证依然有效,嵌入的后门对模型修改表现出稳健性。此外,所提算法不但能抵挡攻击者策反合法用户实施的合谋攻击,而且能抵挡模型修改发动的微调、压缩等攻击。

共性特征学习的高泛化伪造指纹检测

目的指纹识别技术已大规模应用于人们的日常生活中,如身份鉴定、指纹支付与考勤等。然而,最新研究表明这些系统极易遭受伪造指纹的欺骗攻击,因此在使用指纹认证用户身份前,鉴别待测指纹的真伪至关重要。伪造指纹的制作材料具有多样性,现有工作忽视了不同材料伪造指纹之间数据分布的关联性,致使跨材料检测泛化性普遍较低。因此,本文通过分析不同材料伪造指纹数据间的分布关联性,挖掘不同伪造指纹间的材料域不变伪造特征,提出了一种基于共性特征学习的高泛化伪造指纹检测方法。方法首先,为了表征和学习不同材料伪造指纹间的特征,设计了一种多尺度伪造特征提取器(multi-scale spoofing feature extractor,MSFE),包含一个多尺度空间通道(multi-scale spatial-channel,MSC)注意力模块,以学习真假指纹类间的细粒度差异特征。然后,为了进一步分析不同材料伪造指纹数据间的分布关联性,又构造了一种共性伪造特征提取器(common spoofing feature extractor,CSFE),在MSFE先验知识的引导下进行多任务的材料域不变伪造特征学习。最后,设计一个材料鉴别器对学习到的共性伪造特征进行约束,同时构建一个自适应联合优化损失模块来平衡多个模块在训练过程中的损失权重,以进一步提高面对未知材料伪造指纹检测时的泛化性。结果在两个公开的指纹数据集(LivDet(liveness detection com⁃petition)2017和LivDet2019)上进行了跨材料测试,实验结果表明所提算法相较对比工作,ACE(average classification error)降低了1.34%,TDR(true detection rate)提高了1.43%,表现出较高的泛化性。结论本文算法在ACE和TDR方面均取得优异性能。此外,当面对未知材料的伪造指纹检测时,同样表现出较强的泛化性。

纸质文件上常见伪造指纹的识别

随着伪造指纹方法的多样化和伪造技术的不断提升,纸质文件上伪造指纹识别的辨析能力和识别的可靠性面临极大的挑战。为取得符合实战要求,本文针对纸质文件上常见伪造指纹的方法,分别对彩色复印法伪造指纹、彩色打印法伪造指纹和利用硅胶指纹膜伪造指纹三种常见伪造方法进行识别研究,总结适合公安办案需求的对纸质文件上常见伪造指纹进行快速人工识别的方法,为侦查破案提供参考。

指纹检验应审查是否直接捺印形成

[要点]传统的指纹鉴定多是指纹同一认定,通过比对检材与样本,认定造型客体,从而认定指纹系某人所为。但是,随着现代科学技术的发展,指纹认定渐呈多样性,通过技术手段伪造指纹渐露端倪。