大規(guī)模分布式指紋識(shí)別系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、在日新月異的信息時(shí)代，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)給我們對(duì)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理帶來了新的問題與挑戰(zhàn)。在生物識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域中，指紋識(shí)別技術(shù)的地位越來越重要，在身份識(shí)別和信息安全中發(fā)揮的作用也越來越突出。指紋識(shí)別技術(shù)中的大數(shù)據(jù)問題主要體現(xiàn)在海量指紋帶來的存儲(chǔ)和處理問題。傳統(tǒng)的單機(jī)模式的指紋識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于處理海量的指紋數(shù)據(jù)已經(jīng)無法解決此問題，極低的指紋識(shí)別效率以及可能帶來的匹配準(zhǔn)確率問題催生了分布式指紋識(shí)別系統(tǒng)的出現(xiàn)。
　　分布式的指紋識(shí)別系統(tǒng)依靠分布式集群自

2、身的并行處理能力，有效地解決了海量指紋數(shù)據(jù)的處理問題。而如何更高效的進(jìn)行指紋識(shí)別，如何優(yōu)化指紋識(shí)別算法，成為目前指紋識(shí)別領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。而在指紋存儲(chǔ)方面，隨著數(shù)據(jù)庫種類日益繁多，功能不斷強(qiáng)大，存儲(chǔ)指紋的數(shù)據(jù)庫的選擇性也多樣化。
　　針對(duì)海量指紋的存儲(chǔ)和處理，本文對(duì)于已有的分布式指紋識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行了簡單的介紹。該系統(tǒng)建立在Redis的集群上，對(duì)于指紋數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)設(shè)計(jì)了一套巧妙而且高效的編碼方式和解碼策略，節(jié)省了存儲(chǔ)空間，加快了計(jì)算

3、速度。將指紋匹配過程的重新劃分為粗匹配和精匹配，使得指紋識(shí)別過程更高效。本文主要以該系統(tǒng)的匹配策略為研究對(duì)象，先后提出兩種創(chuàng)新性的匹配策略思想，即基于快速返回的精匹配策略和基于Redis讀寫的策略優(yōu)化。
　　對(duì)于精匹配策略的研究方面，本文對(duì)該指紋識(shí)別系統(tǒng)的原精匹配策略進(jìn)行了詳細(xì)的分析，并講述了 OpenMP并行技術(shù)在精匹配過程中發(fā)揮的作用，針對(duì)OpenMP技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，提出了基于快速返回的精匹配策略。相比于OpenMP， Pt

4、hread對(duì)線程的控制具有更強(qiáng)的靈活性，因此被應(yīng)用于新匹配策略的實(shí)現(xiàn)?；诳焖俜祷氐木ヅ洳呗酝ㄟ^縮減精匹配過程中需要匹配的指紋數(shù)量，從而大大減少了匹配時(shí)間，并能夠很好的適應(yīng)數(shù)據(jù)規(guī)模的增大和集群的擴(kuò)展，極大地提高了該系統(tǒng)的匹配效率。
　　對(duì)于粗匹配策略的研究方面，本文針對(duì)Redis內(nèi)存讀寫的高性能，將精匹配融合到粗匹配過程當(dāng)中，提出了一種基于Redis內(nèi)存讀寫的匹配策略的優(yōu)化方法。本文利用Redis內(nèi)部的哈希數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在粗匹配搜索