基于GPGPU的指纹采样数据存储系统技术方案

本发明专利技术公开了基于GPGPU的指纹采样数据存储系统包括述数据采集模块、图像预处理模块、特征提取模块、特征匹配模块、数据存储模块、用户界面模块；本发明专利技术通过利用GPU的并行计算能力，可以显著加快指纹图像的处理速度和特征提取过程。传统的CPU计算无法与GPU的并行处理能力相媲美，因此基于GPGPU的系统可以大幅提升性能；本发明专利技术能够有效处理大规模数据，充分利用GPU的并行计算能力，提高数据处理的吞吐量和效率；本发明专利技术能够在实时应用场景下提供快速的指纹识别和数据处理；本发明专利技术通常具备良好的可扩展性，可以根据需求增加GPU数量和计算资源；于GPGPU的系统在提供高性能的同时，也可以在能源消耗方面具有一定的优势。在能源消耗方面具有一定的优势。在能源消耗方面具有一定的优势。

【技术实现步骤摘要】
基于GPGPU的指纹采样数据存储系统


[0001]本专利技术涉及指纹采样数据存储系统领域，更具体地说，涉及基于GPGPU的指纹采样数据存储系统。

技术介绍

[0002]指纹采样数据存储系统的兴起源于指纹识别技术的广泛应用和发展。指纹作为一种独特的生物特征，在个人识别和身份验证领域具有广泛应用和高度可靠性。随着技术的进步和硬件设备的普及，指纹采集设备和指纹识别算法的性能不断提升，推动了指纹采样数据存储系统的需求和发展。基于GPGPU的指纹采样数据存储系统能够提升指纹识别性能，高效处理大规模数据，支持实时应用，具备可扩展性和灵活性，并提供数据安全和隐私保护。
[0003]但传统的基于GPGPU的指纹采样数据存储系统仍存在很多不足：用GPGPU进行指纹数据处理和计算通常需要编写和优化底层的GPU核心代码，这对于非专业的开发人员来说可能具有一定的学习曲线和技术门槛。此外，GPGPU编程也需要考虑数据的传输和同步问题，增加了系统设计和实现的复杂性；GPGPU系统的性能往往受限于数据的传输带宽和延迟。在指纹采样数据存储系统中，从指纹采集设备到GPU之间的数据传输可能会成为性能瓶颈，尤其是在处理大规模数据时；GPU通常具有有限的内存容量，这可能限制了能够同时处理的指纹数据的规模。对于大规模的指纹数据存储系统，可能需要额外的机制来管理和扩展存储容量；无法实时地处理和响应指纹数据的采集和查询请求。特别是在大规模数据集或高并发访问的情况下，系统的性能可能无法满足实时性的要求；GPGPU系统通常需要大量的功耗和硬件资源，这可能导致高能耗和成本。对于某些应用场景，特别是移动设备或嵌入式系统，能耗和成本可能成为限制因素。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供基于GPGPU的指纹采样数据存储系统，以解决上述
技术介绍
提出的问题：
[0005]GPGPU进行指纹数据处理和计算通常需要编写和优化底层的GPU核心代码，这对于非专业的开发人员来说可能具有一定的学习曲线和技术门槛。此外，GPGPU编程也需要考虑数据的传输和同步问题，增加了系统设计和实现的复杂性；GPGPU系统的性能往往受限于数据的传输带宽和延迟。在指纹采样数据存储系统中，从指纹采集设备到GPU之间的数据传输可能会成为性能瓶颈，尤其是在处理大规模数据时；GPU通常具有有限的内存容量，这可能限制了能够同时处理的指纹数据的规模。对于大规模的指纹数据存储系统，可能需要额外的机制来管理和扩展存储容量；无法实时地处理和响应指纹数据的采集和查询请求。特别是在大规模数据集或高并发访问的情况下，系统的性能可能无法满足实时性的要求；GPGPU系统通常需要大量的功耗和硬件资源，这可能导致高能耗和成本。对于某些应用场景，特别是移动设备或嵌入式系统，能耗和成本可能成为限制因素。
[0006]基于GPGPU的指纹采样数据存储系统，其特征在于，所述基于GPGPU的指纹采样数据存储系统包括述数据采集模块、图像预处理模块、特征提取模块、特征匹配模块、数据存储模块、用户界面模块；
[0007]所述数据采集模块将采集到的原始指纹图像数据传递给图像预处理模块进行处理；
[0008]所述图像预处理模块，接收来自所述数据采集模块的原始指纹图像数据，对图像进行去噪、增强和归一化的预处理步骤，生成预处理后的指纹图像数据，将预处理后的指纹图像数据传递给所述特征提取模块；
[0009]所述特征提取模块，接收来自图像预处理模块的预处理后的指纹图像数据，使用指纹特征提取算法从图像中提取出包括细节点和纹线方向的指纹特征，生成提取到的指纹特征数据，并将其传递给所述特征匹配模块；
[0010]所述特征匹配模块，接收来自所述特征提取模块的指纹特征数据，将采集到的指纹特征与已存储的指纹特征进行比对和匹配，生成匹配结果，并将结果传递给所述用户界面模块；
[0011]所述数据存储模块，存储所述已采集的原始指纹图像数据、所述预处理生成的指纹图像数据以及指纹特征数据，接收来自所述特征提取模块提取到的指纹特征数据，并将其存储到数据库和文件系统中；
[0012]所述用户界面模块提供用户与系统进行交互的界面，包括触发指纹采集、查询已存储的指纹数据和展示匹配结果的功能，与所述数据采集模块、特征匹配模块和数据存储模块进行交互，传递用户的指令和获取相应的结果。
[0013]优选的，数据采集模块基于与指纹扫描仪和传感器的接口通信，负责从指纹采集设备中获取原始的指纹图像数据，获取高质量的指纹图像；
[0014]所述数据采集模块模块考虑数据的格式、采样率以及采样质量的。
[0015]优选的，所述图像预处理模块对采集到的指纹图像数据进行预处理，所述预处理步骤可以包括图像去噪、增强和归一化。
[0016]优选的，所述特征提取模块从预处理后的指纹图像中提取出有代表性的特征，常用的指纹特征提取算法包括Minutiae
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based方法和Ridge
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based方法，所述指纹提取算法识别出指纹图像中包括细节点和纹线方向的细节特征。
[0017]所述特征提取模块使用卷积神经网络(CNN)和其他深度学习模型来自动学习指纹图像中的特征；
[0018]所述深度学习模型还包括自编码器、稀疏编码、预训练模型和迁移学习；
[0019]卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)：CNN是一种广泛应用于图像处理任务的深度学习模型。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件，能够自动学习图像中的特征。对于指纹图像，CNN可以学习到脊线的形状、纹理和局部模式等特征。
[0020]自编码器(Autoencoders)：自编码器是一种无监督学习模型，用于学习输入数据的紧凑表示。它由编码器和解码器组成，可以通过训练将输入数据压缩为低维特征表示，并从中重构输入数据。自编码器可以用于学习指纹图像的抽象特征表示。
[0021]稀疏编码(Sparse Coding)：稀疏编码是一种无监督学习方法，用于学习数据的稀疏表示。它通过学习一组基向量和稀疏系数，将输入数据表示为这些基向量的线性组合。稀
疏编码可以应用于指纹图像，学习到指纹的稀疏表示，并提取关键特征。
[0022]预训练模型和迁移学习：预训练模型是在大规模数据集上预先训练好的深度学习模型，如图像分类任务中的ResNet、VGG和Inception等。这些模型可以作为特征提取器，将指纹图像输入模型的中间层，提取图像的高级特征表示。迁移学习则是将预训练模型的权重和结构应用于指纹图像任务，加速模型训练并提高性能。
[0023]所述特征提取模块基于图像增强和去噪的方法，使用图像增强和去噪技术来提升指纹图像的质量，应用图像去噪算法、增强对比度和调整图像亮度提高指纹特征的可靠性；
[0024]所述特征提取模块引入上下文信息，通过多模态融合、多尺度处理或序列模型等方式实现除了单个指纹图像外，引入周围和相邻指纹图像的上下文信息，使用多张指纹图像进行联合处本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于GPGPU的指纹采样数据存储系统，其特征在于，所述基于GPGPU的指纹采样数据存储系统包括述数据采集模块、图像预处理模块、特征提取模块、特征匹配模块、数据存储模块、用户界面模块；所述数据采集模块将采集到的原始指纹图像数据传递给图像预处理模块进行处理；所述图像预处理模块，接收来自所述数据采集模块的原始指纹图像数据，对图像进行去噪、增强和归一化的预处理步骤，生成预处理后的指纹图像数据，将预处理后的指纹图像数据传递给所述特征提取模块；所述特征提取模块，接收来自图像预处理模块的预处理后的指纹图像数据，使用指纹特征提取算法从图像中提取出包括细节点和纹线方向的指纹特征，生成提取到的指纹特征数据，并将其传递给所述特征匹配模块；所述特征匹配模块，接收来自所述特征提取模块的指纹特征数据，将采集到的指纹特征与已存储的指纹特征进行比对和匹配，生成匹配结果，并将结果传递给所述用户界面模块；所述数据存储模块，存储所述已采集的原始指纹图像数据、所述预处理生成的指纹图像数据以及指纹特征数据，接收来自所述特征提取模块提取到的指纹特征数据，并将其存储到数据库和文件系统中；所述用户界面模块提供用户与系统进行交互的界面，包括触发指纹采集、查询已存储的指纹数据和展示匹配结果的功能，与所述数据采集模块、特征匹配模块和数据存储模块进行交互，传递用户的指令和获取相应的结果。2.根据权利要求1所述基于GPGPU的指纹采样数据存储系统，其特征在于，所述数据采集模块基于与指纹扫描仪和传感器的接口通信，负责从指纹采集设备中获取原始的指纹图像数据，获取高质量的指纹图像；所述数据采集模块模块考虑数据的格式、采样率以及采样质量的。3.根据权利要求1所述基于GPGPU的指纹采样数据存储系统，其特征在于，所述图像预处理模块对采集到的指纹图像数据进行预处理，所述预处理步骤可以包括图像去噪、增强和归一化。4.根据权利要求1所述基于GPGPU的指纹采样数据存储系统，其特征在于，所述特征提取模块从预处理后的指纹图像中提取出有代表性的特征，常用的指纹特征提取算法包括Minutiae
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based方法和Ridge
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based方法，所述指纹提取算法识别出指纹图像中包括细节点和纹线方向的细节特征。所述特征提取模块使用卷积神经网络(CNN)和其他深度学习模型来自动学习指纹图像中的特征；所述特征提取模块基于图像增强和去噪的方法，使用图像增强和去噪技术来提升指纹图像的质量，应用图像去噪算法、增强对比度和调整图像亮度提高指纹特征的可靠性；所述特征提取模块引入上下文信息，通过多模态融合、多尺度处理或序列模型等方式实现除了单个指纹图像外，引入周围和相邻指纹图像的上下文信息，使用多张指纹图像进行联合处理，捕捉更丰富的特征信息；所述特征提取模块增加鲁棒性和抗干扰能力，在特征提取过程中，使用鲁棒性算法来处理指纹图像面临包括指纹旋转变形、局部遮挡的各种干扰和噪声的这些问题，在特征提
取过程中引入包括旋转不变性、局部纹线跟踪和纹线细分的方法；所述特征提取模块进一步优化计算性能，利用GPU并行计算的能力和使用近似计算方法减少计算复杂度，使用高效的计算方法和算法，减少计算量和加速特征提取过程。5.根据权利要求1所述基于GPGPU的指纹采样数据存储系统，其特征在于，所述特征匹配模块将采集到的指纹特征与已存储的指纹特征进行比对，确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵先明，向阳，
申请(专利权)人：北京红山信息科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：