2023年，墨奇科技用AI给指纹识别带来了一次革命性的改变，让它能在1秒内完成识别，把指纹识别的速度提升到了一个全新的高度。最近几年，生物识别市场发展迅速，中国的市场规模已经超过了300亿元，预计在2023年将逼近380亿元。其中指纹识别占了52%的份额，依然是生物认证的重要组成部分。在人脸、虹膜等技术频繁刷屏的时候，墨奇科技却选择深入钻研指纹识别这个领域。联合创始人兼CTO汤林鹏博士带着普林斯顿实验室的早期成果回国，把论文里的高精度图像搜索系统应用到了指纹识别的实际应用中。 传统的指纹识别技术面临着许多问题：采集一枚指纹并将其入库需要数小时的时间；在大规模指纹库比对时，准确率经常出现问题；当指纹库规模达到千万级时，系统会变得缓慢甚至崩溃；而且传统算法无法处理模糊、残缺、湿手和脱皮等问题。汤林鹏博士把博士论文中的图像搜索技术进行了全面升级。通过结合AI、多尺度表示和异构计算，他们成功解决了这些难题。 墨奇科技提出了一种方案来实现秒级比对：自适应多尺度表示与索引、极少量标注的自学习框架以及高速异构搜索引擎。首先，他们把指纹图像分解成多个尺度金字塔，在每个尺度上进行多样本采样。这相当于给每枚指纹做了“多重身份证”，即使是低质量的指纹也能找到有效信息。其次，通过利用多尺度特征和自学习技术，墨奇科技大幅降低了对标注数据的依赖程度。最后，他们使用GPU进行粗筛工作和CPU进行细比对工作。边缘节点实时排序后将最相似的Top-N结果推回核心网络。面对20亿规模的指纹库，他们依然能够保持平均比对时间低于1秒。 墨奇科技还研发出非接触3D指纹技术：通过将摄像头与结构光结合使用，从不同视角融合出亚毫米级三维曲面，然后将曲面投影回高清二维指纹。这个技术不仅提高了识别准确率还增强了活体判断能力：RGB视频流、三维眩光和时序信号可以同时识别假手指、指纹膜甚至硅胶手。美国NIST也将非接触指纹纳入了官方评测中。 墨奇科技的目标不仅是提升当前身份认证平台的性能还有未来万物互联时代需求的满足：打造下一代强身份认证平台以整合多种生物特征并扩展通用图像搜索技术到AIoT和5G场景中去实现“万物皆可搜”的愿景。 总而言之，“技术突破不是终点而是撬动行业发展的支点”，这是汤林鹏一直坚持的信念：“当AIoT设备需要秒级确认时”，墨奇的技术能够让智能门锁、智慧城市以及工业互联变得更加智能化。