成果简介
签名往往在身份证明中起着关键作用,伪造签名可能会造成巨大的经济损失和民事纠纷。用商业墨水书写的签名缺乏速度和强度信息,因此易于模仿和销毁。本文,郑州大学刘凯凯副教授、单崇新 教授团队在《ACS Appl. Mater. Interfaces》期刊发表名为“Paper-Fiber-Activated Triplet Excitons of Carbon Nanodots for Time-Resolved Anti-counterfeiting Signature with Artificial Intelligence Authentication”的论文,研究报告了一种基于设计的发光碳纳米点(CND)墨水的具有人工智能(AI)认证的时间分辨防伪签名方法,其三重态激子可以通过纸纤维和CND之间的结合来激活。
纸纤维可以通过多个氢键与CNDs键合,活化的三重态激子释放光子约13 s;因此,通过记录发光强度随时间的变化来记录特征的速度和强度。完全抑制了商业纸荧光的背景噪声,得益于CNDs的长磷光寿命。此外,开发了一种基于卷积神经网络的可靠快速响应AI认证方法,实现了基于CND墨水的签名识别准确率100%,高于商用墨水签名的识别准确率(78%)。这种策略还可以扩展到绘画、书法识别。
图文导读
图1.用于具有AI认证的时间分辨防伪签名的发光CND墨水示意图
图2.基于CNN的防伪签名AI认证流程
图3.用于识别由商业黑色墨水书写的签名的训练模型
图4.防伪签名的应用
小结
综上所述,本文证明了CND中的三重态激子可以通过纸纤维的氢键效应激活。这仅在书面文本干燥后赋予CND具有磷光特性。CNDs的磷光使签名能够抵抗背景噪声,同时记录了不同区域不同磷光强度引起的不同书写力和速度,包含更多的个人信息。此外,人工智能的引入使签名的身份验证快速准确。磷光墨水的低成本和认证过程的100%准确性使这种策略在现实生活中很有前途。
文献:
https://doi.org/10.1021/acsami.3c00414
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