上个月31日上午，北京大学学生工作系统在光华管理学院301会议室举办主题教育专题学习会。北京大学智能学院教授封举富到会作专题报告。北大学生工作部领导班子及各中心负责人、机关干部，各院系分管学生工作的党委副书记和团委书记、专职辅导员等参加会议。会议由学生工作部部长、校团委书记户国栋主持。 会议现场 日前，封举富团队历时20余年攻关研发出的人工智能指纹识别引擎助力破获特大命案积案的事迹被《人民日报》《科技日报》等主流媒体报道，一篇名为《一枚血指纹，北大团队助力36年前命案破获!》的推送文章被竞相转发，评论区纷纷为封举富的科研团队点赞、向科学家致敬，引发了广泛的社会赞誉和热烈反响。为引导学工干部学习科技知识、增强科学素养、发扬科学精神，从科研攻坚的攀登奋进中汲取精神力量，从创新求索的赓续奋斗中厚植家国情怀，会议邀请封举富围绕“指纹识别研究”作专题分享。 封举富从指纹的形成、结构与特点引入，说明了指纹识别的生物依据和技术原理。他介绍道，目前理论认为，指纹具有唯一性，通过特征提取和指纹匹配可以确定对应身份。封举富梳理解读了指纹识别的研究历史与广泛应用，他指出，据出土文物和历史记载，我国是最早应用指纹、将手印用于侦查破案的国家，但具有现代意义的系统化科学化指纹学研究发端于19世纪西方国家。封举富提道，计算机技术的兴起为指纹识别技术的发展提供了新的契机，数字化自动识别逐渐取代人工识别，从刑侦领域大规模推广开来，多元应用于商业、民用、医疗卫生等多个领域，在多个场合承担着身份认证的重要功能。 封举富提出，我国的现代指纹识别研究肇始于上世纪80年代，中国科学院院士、北京大学教授石青云最先开始将模式识别技术应用于指纹识别，并在此基础上研发出了我国首个自动指纹识别系统，开发出了拥有自主知识产权的高科技产品。封举富特别提道，在指纹识别技术广泛应用的背景下，“开放环境下的指纹识别问题”即现场指纹的自动提取、自动识别仍然是这一研究领域的难点和挑战。囿于现场指纹遗留位置、图像质量和形态的不可控性，其识别需要鉴定专家人工标注细节特征以尽可能提高准确率。封举富回忆起2003年自己在海南协助警 方办案时的经历，在实际应用中，复杂情况下人工标注的精准度对比对成功率的影响显著。他表示，要让指纹识别技术从“半自动”成为真正的“全自动”系统，一定要跳出传统技术的“天花板”，摆脱人工限制，引进新的方法。 随着人工智能的快速发展，神经网络学习技术给封举富的科研团队带来了攻克难关的新思路。封举富指出，有限的数据容量和图像质量对于深度学习来说是远远不够的，国际国内应用自编码器、全卷积网络等的探索初具改良效果，但距离完全实用还有很大距离。基于指纹特征提取的基本方法和卷积神经网络的结构优势，封举富带领的科研团队由算法破题，以卷积运算完成指纹前景分割、图像增强和细节点提取等工作的等价网络表示，在此基础上针对现场指纹常出现的面积小、噪声大和形状扭曲等情况，对既有神经网络进行容量扩充和参数补充，由此实现了人工智能指纹识别算法的迭代升级。据封举富介绍，这套世界首创的北大AI指纹识别技术具有“快”“准”“易”三大优势，实现了全自动特征提取和快速对比，识别准确率超90%。该技术问世以来，不断更新进化、推广应用，为多起大案要案、命案积案的侦办提供了强大的科技支撑，涉及命案1000多起，130余起案件宣布告破，将逍遥法外的案犯绳之以法，告慰了受害人及其亲属。封举富补充道，除了刑侦领域，AI指纹识别技术还在重大事故现场、空难现场等用于确认遇难者身份，具有更加广阔的应用前景。他表示，希望这项技术能够更好发挥社会效用，助力实现科技助警，真正将科研成果投入平安中国建设当中。 户国栋表示，此次专题报告聚焦前沿科技、分享前瞻思考，案例生动、内容详实、深入浅出、引人入胜，专业的知识解读与真实的案例分享为学生工作系统上了一堂追踪了解前沿科技、准确把握热点动态的科普“必修课”。全体学工干部要高度重视科技创新知识领域，时常“充电”、及时“赋能”，向科学家致敬学习，树立勇攀高峰、敢为人先的创新精神，注重在实战任务中发现、培养和造就青年人才，在实干担当中写好建设教育强国的北大答卷。 人才强国关乎大计、关乎长远，科教兴国功在当代、利在千秋。
郑重声明：此文内容为本网站转载企业宣传资讯，目的在于传播更多信息，与本站立场无关。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。 |
