8、指纹识别与电生理技术在不同领域的应用

指纹识别与电生理技术在不同领域的应用

基于GPU技术的自动指纹识别系统

在当今社会，自动指纹识别系统（AFIS）的应用越来越广泛。自1990年起，中国开始使用AFIS，目前各省份均已建立该系统。指纹记录数量在不断快速增长，2005年全国有超3000万指纹记录，到2010年增至7000万。以北京警方为例，本地有约300万指纹数据，还有超280亿的其他省份数据。

指纹记录快速增长的原因主要有两个方面。一方面，指纹系统数据库容量逐年扩张；另一方面，指纹应用模式进一步拓展，以前只有指纹技术人员使用指纹识别系统，如今非专业警官也能灵活使用。此外，随着中国城市化进程的推进，流动人口犯罪数量逐年增加，这使得省际指纹查询需求日益增长。因此，随着指纹数据库容量的增长、业务发展需求以及查询数量的增多，指纹查询速度面临着更高的要求。

传统AFIS的指纹匹配速度依赖于计算机硬件。近年来，随着指纹数据库数量的增加和查询任务的增多，对数据查询速度的要求也越来越高。单一的指纹匹配方式已无法满足现代查询需求，虽然多计算机并行比对可以提高匹配速度，但也存在诸多瓶颈。例如，数据更新困难，多计算机占地面积大且功耗高，所以AFIS需要更加集成化。

GPU技术的发展为解决这些问题带来了新的契机。近年来，由于制造技术发展缓慢，时钟频率的发展遇到瓶颈，单核处理器的运行速度受到一定限制，时钟速度提升缓慢，单线程处理也受到这些因素的制约。为了运行单线程，大部分晶体管用于制造缓存，这虽然能将处理器功率控制在合理范围内，但也阻碍了性能的进一步提升。

CPU适合通用程序，不包含用于特殊功能的专用硬件，其编程模型是串行的，在程序中无法很好地利用数据并行性，硬件也体现了这种编程模型，即一次只处理一个