研究人员开发了改进的潜在指纹识别系统

【字体: 时间:2022年12月06日 来源:Nature Communications

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  最近,中国科学院中国科学技术大学龙士兵教授领导的课题组与复旦大学刘琪教授合作,开发了一种利用深紫外光突触和忆电阻阵列的传感器内储层计算系统,用于潜在指纹识别。这项研究发表在《自然通讯》上。

  

最近,中国科学技术大学龙世兵教授领导的课题组与复旦大学刘琪教授合作,开发了一种利用深紫外光突触和忆电阻阵列的传感器内储层计算系统,用于潜在指纹识别。这项研究发表在《自然通讯》上。

深紫外(DUV)光电探测器在深空探测、环境监测和生物信息识别等方面发挥着重要作用。然而,传统的异位DUV指纹识别系统使用分离的传感器、内存和处理器,这大大增加了决策的延迟,从而提高了整体计算能力。课题组以人类视觉感知系统为灵感,构建了一种以光学突触为库输入层,以记忆电阻器件阵列为读出网络的DUV传感器内RC系统,实现了并行感知和处理,保证了高效率和低功耗。

该研究团队使用了富ga组件设计,开发了具有增强持久光导效应(PPC)的非晶态GaOx (a-GaOx)光突触。通过输入4位等效光脉冲进行仿真,构建DUV传感器内RC系统的非线性映射关系,从而获取图像像素序列信息的特征值。

最终,通过忆阻器件阵列稳定的多态调制特性实现了储层输出的训练,实现了小规模DUV指纹识别。在采用双特征策略和该硬件系统的情况下,DUV指纹图像的识别精度与仿真结果基本一致。经过100个训练周期后,系统的识别准确率达到100%,即使在15%背景噪声的情况下仍能保持90%的准确率,符合DUV光的抗噪声特性。

该全硬件DUV传感器RC系统为潜在指纹的高效识别和安全应用提供了良好的参考原型。这对开发DUV波段的智能光电器件也具有重要的参考价值。

“这个原型系统将为新兴的传感器油藏计算提供更多的见解。总的来说,这项工作的主题真的很有趣。”《自然通讯》的一位评审说。

文章标题

  In-sensor reservoir computing system for latent fingerprint recognition with deep ultraviolet photo-synapses and memristor array

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