基于深度学习的指纹自动识别技术

本文从学科领域入手,对指纹自动识别技术在发展过程中受人工智能技术影响所产生的新变化进行简述。指纹识别技术作为一种计算机应用技术,其发展与计算机科学的新技术密切相关。人工智能技术,特别是基于深度学习的图像技术的发展使指纹识别算法开启了全新的模式。本文将人工智能在指纹领域的发展分成三个阶段,并对当前所处的第二阶段的发展趋势进行了分析。基于深度学习的指纹识别技术使用图像特征而不是传统细节点特征的方式,改变了法庭科学领域对指纹识别的认知。本文重点对深度学习技术在指纹识别方面的应用模式和典型的技术方法进行了论述,给出了基于深度学习的指纹识别技术方案图,对技术方案中的网络模型设计等重要步骤逐一进行了说明,提出了图像处理、降维等几个需要重点攻坚的技术环节。对现有的可为指纹识别借鉴使用的深度网络模型进行了介绍,如:卷积神经网络、自编码器网络。最后对人工智能指纹识别算法与传统算法的性能进行了对比。

人工智能指纹识别技术在警务实战中的应用

大数据时代,海量指纹数据的汇聚对指纹识别系统的比对精度和速度带来了挑战。能否实现对现场指纹图片在海量样本库中的“以图搜图”,即无需对指纹图片进行特征编辑即可快速比对(无特征比对),是一线部门提出的实战需求。本文以“云痕”智能指纹识别系统为例,介绍一种将人工智能引入指纹识别领域,采用自适应小波框架与主动式深度学习的比对技术和总线级协同计算的计算技术,建设指纹亿级数据库的技术创新,使得指纹的比对精度和速度得到提升。结合笔者单位警务工作,介绍了“云痕”系统应用于电脑端和移动端的指纹比对场景,对比分析了人工智能与传统指纹识别系统在指纹表述信息量及比对精度等方面的技术优势,并对人工智能在指纹识别方面的应用前景进行了展望。