【嘉德点评】腾讯发明的万能指纹生成方案，主要解决了万能指纹生成准确度低的问题，可以应用在例如安防测试等方面，而随着这种万能指纹技术的发展，也对传统的指纹密码、指纹锁等应用提出了新的挑战。
集微网消息，从18年起，万能指纹就开始逐渐活跃在人们的视野之中，那么何为“万能指纹”呢？万能指纹实际上是一种人们利用计算机技术生成的一种虚拟指纹，但是这种指纹所包含的特征可以和大多数指纹相匹配，从而可以轻松破解指纹锁等安防措施。
同样的，在实际的工业生成中，在某些情况下，需要生成万能指纹，例如使用万能指纹对终端的指纹解锁系统的安全性进行测试等，使用该指纹图像进行指纹认证时会造成比随机自然指纹更高的FMR（错误匹配率，即把不应该匹配的指纹当成匹配指纹的概率）。
听起来似乎非常神奇，但这种万能指纹的生成又谈何容易。在传统方案生成万能指纹的过程中，通常是从指纹库中随机裁剪指纹，将裁剪的指纹进行解锁测试，将解锁率高的指纹作为万能指纹，但是这种方法生成的万能指纹准确度很低。
为了获取高质量的万能指纹，腾讯在2020年6月19日申请了一项名为“万能指纹生成方法和装置、存储介质及电子装置”的发明专利（申请号：202010562673.1），申请人为腾讯科技（深圳）有限公司。
根据目前该专利公开的资料，让我们一起来看看这项神奇的万能指纹专利吧。
如上图，为该专利中发明的万能指纹生成方法的应用环境的示意图，该方案采用目前主流的“客户端-服务器”架构，服务器102可以获取指纹生成模型输出的多个原始指纹图像，然后通过这些原始指纹图像来得到每个原始图像对应的图像集，而万能指纹也正是从这些图像集中生成的，在生成万能指纹后，通过网络104将万能指纹发送给终端106以进一步使用。
如上图，为这种万能指纹生成方法的流程示意图，首先，系统需要获取目标指纹生成模型（GAN）输出的多个原始指纹图像，目标指纹生成模型是由生成对抗网络训练后得到的。其次，根据这些原始指纹图像中每个图像对应的目标图像的数量，选择大于系统设置某个阈值的原始指纹图像作为目标指纹图像，并将其确定为万能指纹，如下图所示，是一张大拇指指纹的图像。
这些原始指纹图像是根据GAN网络训练而得到的，而目标图像则是人为挑选的一个十分丰富的指纹库，这种方法的原理就是利用GAN网络生成丰富的“假”指纹图像，来和指纹库中的图像进行比对，并利用比对的效果来进一步提高、完善GAN网络生成的“假”指纹图像的质量，从而使得这种原始的指纹图像可以逐渐和指纹库中的大部分指纹所匹配。
这样也就生成了可以应用于实际的万能指纹，例如使用这种万能指纹测试开发的指纹锁的安全性，或者警方可以使用生成的万能指纹解锁指纹锁来抓捕嫌疑人等。
以上就是腾讯发明的万能指纹生成方案，该方案主要解决了万能指纹生成准确度低的问题，同时这种高质量的万能指纹在实际生活中也有很多实际的应用价值，尤其是在安防等领域。而随着这种万能指纹技术的发展，也对传统的指纹密码、指纹锁等应用提出了新的挑战，借助于人工智能以及机器视觉等相关技术，相信这种万能指纹与加密业务之间会相互竞争、相互成长。
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（校对/holly）
