Page 54 - 基于深度学习的人工智能技术研究

Research on Artificial Intelligence Technology Based on Deep Learning
基于深度学习的人工智能技术研究

解锁、软件登录、考勤打卡、门禁等多方面均有应用。
十八大以来，中国加快推进了顶层设计和高阶立法，关于信息安全、数据安
全的政策法规相继发布，标准化工作不断推进。鉴于生物特征识别技术（包括个
人面部识别特征、指纹、虹膜、声纹等）所具有的便捷与安全等优点，以及其在

身份认证识别和网络安全领域所发挥的作用，国家在政策和标准制定上也持续支
持生物特征识别技术发挥其作用，不断建立健全生物识别技术规范应用相关法律
法规、制度体系和标准规则。
（一）指纹识别技术发展现况

1. 指纹识别发展历程
中国是最早利用手印进行侦查活动的国家，唐朝时期以“按指为书”为代
表的指纹捺印已经在文书、订立抵押借贷、田宅人身买卖契约等民事活动中被
广泛采用，宋朝时指纹则开始被用作刑事诉讼的物证。指纹最早应用在中国，

但指纹识别技术系统化科学化的发展在西方，具有现代意义的指纹学研究发
端于 Purkinje、Henry Faulds、William Herschel、Francis Gahon 等 人，1823 年
Purkinje 首次提出“皮肤纹理具有基因以及诊断意义上的重要作用”，1880 年
Henry Faulds 在 Nature 期刊上发表论文，建议在犯罪现场采集指纹作为证据，

之后 William Herschel 在 Nature 上发表了他 20 多年来的指纹研究成果，1892 年
Francis Gahon 出版了 Fingerprints 一书，确定了指纹独特和稳定两个重要特征，
并提出指纹分类系统，这标志着近代指纹科学理论的开始，此后指纹识别技术的
应用从经验上升为科学，在技术方法、鉴定理论等方面不断取得突破。

2. 指纹识别技术发展现状
早期的指纹识别是由专业技术人员根据指纹分类方法和细节特征肉眼进行辨
识比对，效率低、速度慢，同时因视觉误差、视觉疲劳、个人经验等因素，精确
性难以确保。计算机技术的兴起为指纹识别技术的发展铺平道路，把传统的人工

识别转化为数字化自动识别过程，首先将用户指纹加密并存储到智能芯片上，然
后转载至指纹识别读卡器，通过对智能芯片中存储的指纹与用户指纹进行对比分
析，最后完成身份鉴定。现阶段指纹识别系统包括指纹图像扫描技术、特征提取
和自动匹配技术，通过运用模式识别原理，搭建自动判别指纹相似度的算法模型，

并对算法模型进行程序化设置，最后计算机执行对比。

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