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为提升指纹识别性能，研究人员开展结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的指纹识别研究。结果显示，该混合模型识别准确率达 99.85%，有效降低错误率，提高系统安全性与可用性，推动生物识别技术发展。
在如今的数字化时代，生物识别技术广泛应用于生活的方方面面，其中指纹识别凭借独特性、可靠性和便捷性，成为身份验证的常用手段。然而，传统指纹识别技术面临着诸多挑战。一方面，在处理大量复杂指纹数据时，其识别准确率和效率不尽如人意，难以满足日益增长的安全需求；另一方面，面对低质量或伪造的指纹，容易出现错误识别，导致安全漏洞。这些问题限制了指纹识别技术在更多领域的深入应用，如执法、边境安检以及门禁系统等。因此，开发更先进、更精准的指纹识别技术迫在眉睫。
在此背景下，研究人员开展了旨在提升指纹识别性能的研究。虽然文章未明确研究机构，但研究人员致力于探索新技术，以解决现有指纹识别技术的难题。他们提出一种结合卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）的混合模型，用于增强指纹检测和匹配。研究结果令人瞩目，该混合模型实现了 99.85% 的指纹识别准确率，有效降低了识别错误和拒真率，显著提升了指纹识别系统的整体可用性和安全性。这一成果在生物识别技术领域意义重大，为执法、边境安全和访问控制系统等提供了更可靠的技术支持，推动了生物识别技术的发展。该研究成果发表在《Emerging Trends in Drugs, Addictions, and Health》上。
在研究过程中，研究人员运用了多种关键技术方法。首先，采用公开的 Sokoto Coventry 指纹数据集（SOCOFing）进行实验，该数据集包含 6000 张指纹图像，来自 600 名参与者，并进行了人工修改以模拟真实场景的复杂性。其次，运用深度学习技术，利用 CNN 进行图像特征提取，通过多个卷积层自动学习指纹图像的特征；借助 LSTM 解决长序列依赖问题，对指纹特征序列进行预测。此外，使用 Keras API 和 TensorFlow 2.12 后端搭建模型，并利用 CUDA/CuDNN 实现 GPU 加速，提高模型训练效率。
下面详细介绍研究结果：
- CNN 分类模型结果：基于自定义数据源训练的 CNN 模型用于指纹图像分类，展现出高精度。其设计了包含连续三层大滤波器（32、64 和 128）的架构，在 6000 个测试样本中获得了 0.9974% 的总体准确率，能够快速捕捉指纹图像的复杂特征。
- LSTM 预测模型结果：利用 TensorFlow 内置的 LSTM 层构建预测模型，在数据集上进行序列分类。经过 10 个训练周期，模型训练准确率约为 0.9874，训练和验证准确率稳步提升，表明模型性能良好，能够有效学习和泛化。
- 混合 CNN-LSTM 预测模型结果：混合模型结合了 CNN 和 LSTM 的优势，最终训练准确率达到 99.85%。通过绘制 AUC-ROC 曲线评估模型性能，该曲线下面积（AUC）值为 1.00%，与所有训练中的分类性能准确率相对应，表明模型在多类别分类中表现出色，能够有效区分真实和伪造指纹。此外，研究人员使用该模型对 610 个 ID（600 个真实 ID 和 10 个伪造 ID）进行分类，模型能够准确区分真实用户和入侵者，为指纹识别提供了可靠依据。
研究结论表明，结合 CNN 和 LSTM 的混合模型在指纹识别和生物识别认证系统性能方面取得了显著提升，增强了不同场景下指纹图像识别的准确性和稳定性。该模型在处理复杂指纹数据时表现优异，有效降低了错误识别和拒真率，为实际应用提供了有力支持。
然而，研究也存在一定的局限性和未来研究方向。虽然当前模型取得了较高的准确率，但仍有改进空间。未来研究可探索彩色指纹处理和多特征融合技术，以提高模型在不同场景下的适应性；优化模型架构，增加训练数据集的规模和多样性，有望进一步提升模型性能。
总的来说，这项研究为指纹识别技术带来了新的突破，其成果为生物识别技术的发展奠定了坚实基础，推动了相关领域的技术进步，为保障信息安全和提升身份验证效率提供了新的解决方案。
