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指紋識別不靈敏怎麽辦?大人群指掌紋高精度識別技術讓識別更準確

作者:羅碗

審核專家:馮建江,清華大學自動化系副教授、中國人工智能學會模式識別專委會委員

在影視作品中,我們常常看到往契約上按手印的場景。事實上,自從中國秦朝,官方就開始收集罪犯的手印作為司法記錄;無獨有偶,大約公元前2000年,古巴比倫人也將指紋認定為一種個人簽名。直到今天,指紋識別依然因為指紋有易於采集、細節豐富、獨一無二、難以更改、伴隨終生等特點,被認為是最可靠、使用最廣泛的個人身份鑒定手段。不論是傳統的犯罪偵查、協議簽署,還是新興的電子解鎖、海關管理,很多領域都可以看到指紋的應用。

想要依靠指紋完成諸多任務,最核心的技術就是指紋識別。在過去的很長一段時間裡,指紋識別是通過直接用肉眼觀察來完成的,既耗時長又容易出錯,培養相應的專業人員十分困難,研究和記錄也少而不精。到了大約二十世紀,對指紋科學系統的研究和應用才開始逐漸出現,不過主要還是集中在刑偵、法醫的領域。

上個世紀六十年代,隨著計算機科學的發展,眾多研究者開始考慮使用計算機來運行半自動、自動識別指紋圖像的算法,這種方法相較於人工比對來說不需要完全依賴經過特殊訓練的人員、隨時隨地都可以開展,讓指紋識別在更多場景下的應用(如指紋鎖)有了可能。但直到本世紀初,已有的指紋識別技術都還無法滿足大範圍應用在刑事偵破、社會治理、出入境管理的需要。為此,清華大學自動化系周傑研究組在圖像處理、特徵表達、特徵提取、圖像比對等方面開展了這個長達十餘年的研究項目,實現了大人群下高精度的指掌紋識別。

指紋模糊?強勢還原

指紋識別中一個很大的問題在於圖像的質量參差不齊,比如老年人的指紋可能比較模糊、現場的指紋可能重疊、殘缺或者背景雜亂、文件上的指紋可能混有簽名。傳統算法並不能很好地識別低質量的指紋圖像,在精度、穩健性、運算成本上都有很多不足,對於不理想的圖像(比如犯罪現場收集的潛指紋),很多時候依舊要依賴專家的手工標注。而此研究項目揭示了指紋紋理的拓撲規律和統計規律,構建了表現優異的混合模型,並在此理論基礎上發明了多種方向場估計、奇異點檢測、重疊指紋分離和指紋增強的方法,(比如根據自然語言處理中拚寫檢查技術的啟發,建立“方向場字典”,讓程序像人類專家一樣使用先驗知識)在低質量指紋的識別上取得了明顯的進步。

指紋扭曲?精準矯正

人的手指是立體柔軟的,而圖像是平面的,因此不管是專門的指紋感應器收集還是犯罪現場留下的指紋,都很容易出現扭曲;同時,指紋圖像姿態多樣而難以確定,比如人臉的圖像都是眼睛在上、嘴巴在下,很容易確定,而指紋就沒有這樣明顯的特點。傳統算法對指紋的扭曲和姿態研究不足,也會導致識別困難。此研究項目通過構建皮膚形變的變換模型,提出新的扭曲校正、(用扭曲指紋的視頻構建扭曲場的統計模型、數據庫)姿態估計、(滑動窗口檢測、深度學習)稠密配準(相位調製解調)等技術,大幅度提高了指紋比對的精度和速度。

指紋海量?多特徵比對

在指紋識別中,1對1識別是較為簡單的,比如手機裡的指紋鎖,一開始儲存了機主的指紋,後來每次驗證只需要比對輸入的指紋和儲存的指紋是否匹配;而1對N的識別就相對困難,比如一個國家海關出入境的系統,每次驗證需要比對輸入的1個指紋和存儲的百萬、千萬個指紋,傳統算法往往隻採用指紋的細節點這一個特徵,就無法做出精確迅速的判斷。此研究項目引入了方向場、密度圖、脊線等特徵,發明出多特徵結合的指紋識別方法,更適應於大人群、大數據庫的應用需求。

指紋欠缺?掌紋也能分析

另外,很多犯罪現場只有掌紋而沒有指紋,直接套用指紋識別技術效果並不理想。而此研究項目分析和揭示了掌紋各區域的可區分性,發明了高分辨率掌紋圖像處理、自適應方向場估計和分層分塊融合檢索等技術,大幅度提升了掌紋識別的性能。

自2012年起,此項目被用於警察部物證鑒定中心的全國指掌紋識別系統,目前佔據了國內刑偵指掌紋系統70%的份額,累計入庫人員1.3億,5年內破獲案件40多萬起。不久,經過警察部的評測,成為我國第二代居民身份證指紋登記、電子護照和港澳通行證指紋核驗的唯一算法,使用人數近4億,自動核驗5.5億人次以上。高精度大人群指掌紋識別的實現,既為人們的出行提供了高效和便利,又協助打擊了違法犯罪,默默地為人們的安全保駕護航。

大人群指掌紋高精度識別技術及應用

作者名片

排版:凝音

題圖來源:Pixabay

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