基于GPGPU的指纹采样数据存储系统的制作方法

基于gpgpu的指纹采样数据存储系统
技术领域：
：1.本发明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。
背景技术：
：：2.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。3.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。技术实现要素：4.本发明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
背景技术：
：提出的问题：5.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。6.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；7.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；8.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；9.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；10.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；11.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；12.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。13.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；14.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。15.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。16.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-based方法和ridge-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。17.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；18.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；19.卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks，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。20.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。21.稀疏编码(sparsecoding)：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。22.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。23.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；24.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；25.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；26.所述鲁棒性算法能够识别和处理数据中的异常值，而不会被它们严重影响。这意味着算法能够对异常值进行适当的处理，避免异常值对算法的结果产生过大的影响。27.对噪声具有鲁棒性：鲁棒性算法能够在存在噪声的情况下，仍然能够产生准确和可靠的结果。它们能够通过降低噪声的影响或采用适当的滤波和平滑技术来处理噪声。28.对模型假设的违反具有鲁棒性：鲁棒性算法能够在数据不满足模型假设的情况下，仍然能够提供合理的结果。它们能够适应数据的多样性，并具有一定的容错能力；29.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。30.优选的，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，确定是否存在匹配；31.所述特征匹配模块使用包括基于特征的匹配算法和基于模型的匹配算法；32.所述特征匹配模块基于迁移学习的特征提取使用预训练的深度学习模型(如imagenet上的模型)来初始化所述特征提取模块，并通过微调和特定领域的训练来适应指纹图像数据；33.所述迁移学习方法利用在大规模数据集上预训练的模型的特征表示能力，并在有限的指纹数据上进行有效的特征提取；34.所述特征匹配模块弱监督学习，通过自监督学习、生成对抗网络或聚类的技术来实现使用包括半监督和无监督学习的弱监督学习方法减少对标注数据的依赖；35.所述特征匹配模块结合多模态信息结合指纹图像的温度、压力和电容的额外的生物特征信息来进行特征提取，提供更多的辅助信息来增强特征提取的准确性和鲁棒性。36.所述特征匹配模块使用非局部特征，引入非局部特征的提取方法，包括全局纹线方向、纹型的布局和拓扑结构；37.所述特征匹配模块基于自适应学习的特征提取，针对个体之间的差异性，通过个性化的模型参数调整、动态调整的特征权重或使用个体特征表达的自适应机制来实现采用自适应学习的方法来提取适应性特征；38.所述特征匹配模块鲁棒性增强，使用图像增强、去噪和修复技术提高特征提取的鲁棒性解决指纹图像面临各种干扰和噪声，包括污垢、光照变化和失真；39.所述特征匹配模块还引入对抗性训练或数据扩增技术；40.优选的，所述数据存储模块设计一个有效的数据存储系统，存储采集到的指纹数据和相应的特征数据；41.所述数据存储模块选择包括关系型数据库、nosql数据库、图数据库在内的数据库系统和包括分布式文件系统、对象存储系统和块存储系统在内的文件系统来管理和组织数据，并确保数据的安全性和可扩展性；42.所述数据存储模块分布式存储和处理：考虑使用分布式存储系统和处理框架，如apachehadoop、apachespark或googlecloudbigtable等。这些系统可以实现数据的分布式存储和处理，提高系统的可扩展性和性能，并支持大规模数据的存储和处理需求。43.所述数据存储模块使用无损和有损压缩算法，减少存储空间的占用和数据传输的带宽消耗；44.所述数据存储模块使用包括无损和有损压缩算法，引入数据冗余和容错机制；使用冗余阵列(raid)和分布式数据备份无损和有损压缩算法，防止数据丢失和系统故障；45.所述数据存储模块使用b+树、倒排索引和基于哈希的索引的技术，设计高效的数据索引结构和查询优化算法，加速数据的检索和查询操作；46.所述数据存储模块引入包括数据加密、访问控制、权限管理和匿名化技术安全和隐私保护机制，保护指纹采样数据的机密性和完整性，并遵守相关的隐私法规和标准；47.所述数据存储模块数据备份和恢复：设计可靠的数据备份和恢复策略，以应对数据丢失或系统故障的情况。可以考虑使用周期性的数据备份、快照技术或容灾备份等，以确保数据的可恢复性和持久性。48.所述数据存储模块数据管理和生命周期管理：引入数据管理和生命周期管理策略，以管理数据的生命周期、存储成本和访问频率。可以根据数据的重要性、访问模式和存储需求来决定数据的存储位置、数据迁移策略和数据删除机制。49.优选的，所述用户界面模块负责与用户进行交互，包括指纹采集的触发、数据查询和结果展示功能；50.所述用户界面模块设计一个用户友好的图形界面或命令行界面，方便用户操作系统并获取结果51.相比于现有技术，本发明的优点在于：52.(1)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。53.(2)基于gpgpu的系统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。54.(3)基于gpgpu的系统能够在实时应用场景下提供快速的指纹识别和数据处理。55.(4)基于gpgpu的系统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，以适应不断增长的指纹数据和不断变化的应用需求。56.(5)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。附图说明57.图1为本发明的整体系统示意图。具体实施方式58.实施例：请参阅图1，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；59.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；60.图像预处理模块，接收来自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特征提取模块；61.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，并将其传递给特征匹配模块；62.特征匹配模块，接收来自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，并将结果传递给用户界面模块；63.数据存储模块，存储已采集的原始指纹图像数据、预处理生成的指纹图像数据以及指纹特征数据，接收来自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；64.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。65.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；66.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。67.图像预处理模块对采集到的指纹图像数据进行预处理，预处理步骤可以包括图像去噪、增强和归一化。68.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-based方法和ridge-based方法，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；69.具体的，ridge-based方法的具体操作如下：70.图像增强：对指纹图像进行预处理和增强，以提高图像质量和对比度。这可以包括去除噪声、平滑图像、增强脊线等操作；71.方向估计：估计指纹图像中每个像素点的脊线方向。这可以通过计算图像的梯度和方向场，或应用滤波和方向估计算法来实现；72.脊线提取：基于脊线方向信息，提取指纹图像中的脊线。常用的方法包括基于方向梯度的脊线追踪、局部方向估计和连通分量分析等；73.特征描述：根据脊线的形态和特征，生成用于指纹识别的特征向量或特征描述子。这可以包括提取脊线的起始点、终止点、长度、方向等特征；74.具体的，minutiae-based方法的具体操作如下；75.直方图均衡化(histogramequalization)：该方法通过调整图像的灰度分布，使图像的对比度得到增强。直方图均衡化可以通过对图像的灰度级进行重新分配，使图像中的像素值分布更加均匀，从而增强图像的细节；76.自适应直方图均衡化(adaptivehistogramequalization)：该方法将图像分成小块，并在每个小块内进行直方图均衡化。与全局直方图均衡化相比，自适应直方图均衡化可以更好地处理图像中的局部对比度变化，并防止过度增强图像的噪声；77.高斯滤波(gaussianfiltering)：高斯滤波是一种常用的线性平滑滤波器，可以抑制图像中的高频噪声。通过应用高斯滤波器，可以模糊图像的细节，减少图像中的噪声，并改善图像质量；78.中值滤波(medianfiltering)：中值滤波器是一种非线性滤波器，它将每个像素的值替换为该像素邻域内的中值。中值滤波器对于去除椒盐噪声等随机噪声非常有效，同时能够保留图像中的边缘信息；79.彩色图像转灰度图像：如果处理的是彩色指纹图像，可以将其转换为灰度图像，以减少计算量并简化后续的处理步骤。常见的转换方法包括将rgb图像的三个通道按权重相加或使用人眼感知的灰度转换公式；80.锐化增强(sharpening)：通过应用锐化滤波器，可以增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰。锐化滤波器可以通过增加高频分量或增强图像的梯度来实现。81.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；82.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；83.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；84.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；85.具体的，鲁捧性算法包括中位数和中位数绝对偏差(medianandmedianabsolutedeviation，mad)、ransac(randomsampleconsensus)、huber损失函数和m-估计、鲁棒协方差估计(robustcovarianceestimation)、子空间鲁棒性方法(subspacerobustmethods)86.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。87.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，确定是否存在匹配；88.特征匹配模块使用包括基于特征的匹配算法和基于模型的匹配算法；89.特征匹配模块基于迁移学习的特征提取使用预训练的深度学习模型(如imagenet上的模型)来初始化特征提取模块，并通过微调和特定领域的训练来适应指纹图像数据；90.迁移学习方法利用在大规模数据集上预训练的模型的特征表示能力，并在有限的指纹数据上进行有效的特征提取；91.特征匹配模块弱监督学习，通过自监督学习、生成对抗网络或聚类的技术来实现使用包括半监督和无监督学习的弱监督学习方法减少对标注数据的依赖；92.特征匹配模块结合多模态信息结合指纹图像的温度、压力和电容的额外的生物特征信息来进行特征提取，提供更多的辅助信息来增强特征提取的准确性和鲁棒性。93.特征匹配模块使用非局部特征，引入非局部特征的提取方法，包括全局纹线方向、纹型的布局和拓扑结构；94.特征匹配模块基于自适应学习的特征提取，针对个体之间的差异性，通过个性化的模型参数调整、动态调整的特征权重或使用个体特征表达的自适应机制来实现采用自适应学习的方法来提取适应性特征；95.特征匹配模块鲁棒性增强，使用图像增强、去噪和修复技术提高特征提取的鲁棒性解决指纹图像面临各种干扰和噪声，包括污垢、光照变化和失真；96.特征匹配模块还引入对抗性训练或数据扩增技术；97.数据存储模块设计一个有效的数据存储系统，存储采集到的指纹数据和相应的特征数据；98.数据存储模块选择包括关系型数据库、nosql数据库、图数据库在内的数据库系统和包括分布式文件系统、对象存储系统和块存储系统在内的文件系统来管理和组织数据，并确保数据的安全性和可扩展性；99.数据存储模块分布式存储和处理：考虑使用分布式存储系统和处理框架，如apachehadoop、apachespark或googlecloudbigtable等。这些系统可以实现数据的分布式存储和处理，提高系统的可扩展性和性能，并支持大规模数据的存储和处理需求。100.数据存储模块使用无损和有损压缩算法，减少存储空间的占用和数据传输的带宽消耗；101.数据存储模块使用包括无损和有损压缩算法，引入数据冗余和容错机制；使用冗余阵列(raid)和分布式数据备份无损和有损压缩算法，防止数据丢失和系统故障；102.数据存储模块使用b+树、倒排索引和基于哈希的索引的技术，设计高效的数据索引结构和查询优化算法，加速数据的检索和查询操作；103.数据存储模块引入包括数据加密、访问控制、权限管理和匿名化技术安全和隐私保护机制，保护指纹采样数据的机密性和完整性，并遵守相关的隐私法规和标准；104.数据存储模块数据备份和恢复：设计可靠的数据备份和恢复策略，以应对数据丢失或系统故障的情况。可以考虑使用周期性的数据备份、快照技术或容灾备份等，以确保数据的可恢复性和持久性。105.数据存储模块数据管理和生命周期管理：引入数据管理和生命周期管理策略，以管理数据的生命周期、存储成本和访问频率。可以根据数据的重要性、访问模式和存储需求来决定数据的存储位置、数据迁移策略和数据删除机制。106.用户界面模块负责与用户进行交互，包括指纹采集的触发、数据查询和结果展示功能；107.用户界面模块设计一个用户友好的图形界面或命令行界面，方便用户操作系统并获取结果。108.以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。当前第1页12当前第1页12
技术特征：
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-based方法和ridge-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，确定是否存在匹配；所述特征匹配模块使用包括基于特征的匹配算法和基于模型的匹配算法；所述特征匹配模块基于迁移学习的特征提取使用预训练的深度学习模型(如imagenet上的模型)来初始化所述特征提取模块，并通过微调和特定领域的训练来适应指纹图像数据；所述迁移学习方法利用在大规模数据集上预训练的模型的特征表示能力，并在有限的指纹数据上进行有效的特征提取；所述特征匹配模块弱监督学习，通过自监督学习、生成对抗网络或聚类的技术来实现使用包括半监督和无监督学习的弱监督学习方法减少对标注数据的依赖；所述特征匹配模块结合多模态信息结合指纹图像的温度、压力和电容的额外的生物特征信息来进行特征提取，提供更多的辅助信息来增强特征提取的准确性和鲁棒性。所述特征匹配模块使用非局部特征，引入非局部特征的提取方法，包括全局纹线方向、纹型的布局和拓扑结构；所述特征匹配模块基于自适应学习的特征提取，针对个体之间的差异性，通过个性化的模型参数调整、动态调整的特征权重或使用个体特征表达的自适应机制来实现采用自适应学习的方法来提取适应性特征；所述特征匹配模块鲁棒性增强，使用图像增强、去噪和修复技术提高特征提取的鲁棒性解决指纹图像面临各种干扰和噪声，包括污垢、光照变化和失真；所述特征匹配模块还引入对抗性训练或数据扩增技术。6.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，所述数据存储模块设计一个有效的数据存储系统，存储采集到的指纹数据和相应的特征数据；所述数据存储模块选择包括关系型数据库、nosql数据库、图数据库在内的数据库系统和包括分布式文件系统、对象存储系统和块存储系统在内的文件系统来管理和组织数据，并确保数据的安全性和可扩展性；所述数据存储模块分布式存储和处理：考虑使用分布式存储系统和处理框架，如apache hadoop、apache spark或google cloud bigtable等。这些系统可以实现数据的分布式存储和处理，提高系统的可扩展性和性能，并支持大规模数据的存储和处理需求。所述数据存储模块使用无损和有损压缩算法，减少存储空间的占用和数据传输的带宽消耗；所述数据存储模块使用包括无损和有损压缩算法，引入数据冗余和容错机制；使用冗余阵列(raid)和分布式数据备份无损和有损压缩算法，防止数据丢失和系统故障；所述数据存储模块使用b+树、倒排索引和基于哈希的索引的技术，设计高效的数据索引结构和查询优化算法，加速数据的检索和查询操作；所述数据存储模块引入包括数据加密、访问控制、权限管理和匿名化技术安全和隐私保护机制，保护指纹采样数据的机密性和完整性，并遵守相关的隐私法规和标准；
所述数据存储模块数据备份和恢复：设计可靠的数据备份和恢复策略，以应对数据丢失或系统故障的情况。可以考虑使用周期性的数据备份、快照技术或容灾备份等，以确保数据的可恢复性和持久性。所述数据存储模块数据管理和生命周期管理：引入数据管理和生命周期管理策略，以管理数据的生命周期、存储成本和访问频率。可以根据数据的重要性、访问模式和存储需求来决定数据的存储位置、数据迁移策略和数据删除机制。7.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，所述用户界面模块负责与用户进行交互，包括指纹采集的触发、数据查询和结果展示功能；所述用户界面模块设计一个用户友好的图形界面或命令行界面，方便用户操作系统并获取结果。

技术总结
本发明公开了基于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。


技术研发人员：赵先明 向阳
受保护的技术使用者：北京红山信息科技研究院有限公司
技术研发日：2023.06.30
技术公布日：2023/9/22