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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在生物特征识别中的多模态融合与防伪检测.d
资料介绍
面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在生物特征识别中的多模态融合与防伪检测
摘要
生物特征识别（如人脸、指纹、虹膜识别）在智能门锁、支付终端和安防系统中广泛应用，但面临着两个核心挑战：多模态特征融合的实时性和防伪检测的准确性。传统方案使用独立的处理器分别处理不同模态的特征，然后进行融合，导致系统延迟大、功耗高。本文针对生物特征识别的需求，设计了一种面向存算一体芯片的多模态融合与防伪检测方案，通过存算一体阵列同时处理人脸、指纹和语音特征，在存储域完成特征融合，融合识别准确率达到99.5%，防伪检测的活体检测准确率达到99.8%，功耗仅为0.3W。
一、多模态生物特征识别的需求
1.1 多模态融合的优势
单一模态的生物特征识别存在局限性——人脸识别易受光照和角度影响，指纹识别易受湿度和磨损影响，语音识别易受噪声影响。多模态融合通过将多个模态的特征信息结合，可以显著提升识别的准确性和鲁棒性。研究表明，在复杂环境下，人脸+指纹+语音三模态融合的识别准确率（99.5%）比单一模态（约95%）提升4.5个百分点。
1.2 防伪检测的重要性
随着深度学习技术的发展，人脸伪造、指纹模具和语音合成等攻击手段日益成熟，传统的生物特征识别系统面临被欺骗的风险。防伪检测（活体检测）用于判断采集的生物特征是否来自真实的人体，是保障生物特征识别系统安全性的关键环节。
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