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FPC廠從八個角度讓你讀懂指紋識別

文章來源:作者:龔愛清 查看手機(jī)網(wǎng)址
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人氣:16318發(fā)布日期:2017-02-23 12:06【

指紋識別技術(shù)在當(dāng)今的電子產(chǎn)品中愈演愈烈,你真的了解指紋識別嗎?下面FPC廠小編從八個角度讓你讀懂指紋識別。

一、指紋識別成智能手機(jī)標(biāo)配

伴隨移動支付業(yè)務(wù)的火爆,指紋識別技術(shù)已成為今天智能手機(jī)的標(biāo)配,而在CMOS圖像傳感器/TFT顯示屏、超音波偵測等新技術(shù)的不斷助推下,更讓其市場迎來了發(fā)展的新春。

據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)Yole預(yù)測,未來5年,指紋識別市場的復(fù)合年增率(CAGR)將達(dá)到19%,市場規(guī)模有望從2016年的28億美元,增加到2022年的47億美元。

最初只是作為方便手機(jī)解鎖功能的元器件——指紋識別傳感器,如今在智能手機(jī)移動支付業(yè)務(wù)的帶動下,已經(jīng)變成要為移動支付把關(guān)的重要安全元素。據(jù)業(yè)內(nèi)人士分析,目前的指紋識別市場,大多來自于OEM廠對全玻璃設(shè)計與防水功能的需求。這促使CMOS/TFT、超音波偵測等新技術(shù),進(jìn)一步推動高整合型指紋識別技術(shù)的演進(jìn)。

據(jù)統(tǒng)計,2016年的指紋識別傳感器的出貨量已達(dá)6.89億顆,相較2013年的2300萬顆,CAGR達(dá)到210%。當(dāng)然,大量的需求也促使指紋識別傳感器均價的走低,目前已從5美元下滑到3美元,甚至更低,未來供應(yīng)商仍將繼續(xù)面臨價格壓力。

指紋識別市場對傳感器制造商來說具有較高彈性,雖然今后5年的市場規(guī)模非??捎^,但如何在激烈的市場競爭中脫穎而出,仍然是考驗相關(guān)廠商的一道難題。

二、指紋識別的原理

指紋識別技術(shù)包含有以下兩種主要的識別技術(shù):

第一種是采用不同指紋圖像統(tǒng)計對比的方法;
第二種是采用指紋圖像本身固有的特征信息進(jìn)行比對的方法。

第一種方法主要是將兩幅指紋圖像進(jìn)行統(tǒng)計對比,查看他們之間相似度的大小,根據(jù)大小來判斷這兩幅指紋是否取自于同一個人,從而實現(xiàn)身份識別的作用。第二種方法是根據(jù)兩幅指紋圖像的結(jié)構(gòu)特征,比較他們的特征信息,確認(rèn)他們的身份。特征包含兩種類型:全局特征類型和局部特征類型。

指紋識別技術(shù)的全過程是:

(1)使用指紋采集設(shè)備采集指紋圖像。
(2)對指紋圖像中的大量噪聲點進(jìn)行預(yù)處理,從而提升后面處理的效率。在預(yù)處理之后,得到了一個關(guān)于指紋圖像的輪廓線,為下一步特征提取做準(zhǔn)備。
(3)進(jìn)行指紋圖像的特征提取,提取出其特征信息點。
(4)對指紋圖像進(jìn)行特征匹配,把提取的特征點與數(shù)據(jù)庫中預(yù)存的特征點進(jìn)行比對,通過比對來判斷身份。根據(jù)英國學(xué)者E.R.Herry 的研究發(fā)現(xiàn),兩個指紋圖像中,如果特征點的對數(shù)有13 對是重合的,就可以認(rèn)為這兩個圖像取自于同一個人。

指紋識別系統(tǒng)的主要性能參數(shù)有以下幾種:

(1)誤識率:指兩個不同指紋被錯誤地識別成相同指紋的概率;

(2)拒識率:指同一個手指的兩個不同指紋樣本不能匹配,即被認(rèn)為來自不同手指的概率;

(3)等錯誤率:第一和第二種錯誤相等時的數(shù)值;

(4) 注冊時間:從指紋被采集到完成指紋特征提出所需要消耗的時間;

(5) 匹配時間:兩個指紋樣本進(jìn)行一次對比匹配所需要消耗的時間;

(6) 模板特征的大?。簭囊粋€指紋圖像中提取出的指紋特征的存儲容量;

(7)分配內(nèi)存的大?。涸谥讣y識別的各個階段,計算機(jī)系統(tǒng)需要占用的內(nèi)存數(shù)量。

三、指紋圖像的質(zhì)量評估

在通過指紋采集設(shè)備把圖像采集進(jìn)入系統(tǒng)之后,我們需要對采集到的指紋圖像的質(zhì)量進(jìn)行評估。如果圖像的質(zhì)量不達(dá)標(biāo),就會對后期產(chǎn)生影響。因此,需要對指紋圖像進(jìn)行評估。目前,指紋圖像的質(zhì)量評估有以下幾種方法:

(1)計算圖像的信噪比:

這種方法是指求出圖像的信號與噪聲的方差之比。首先計算圖像所有像素的局部方差,將局部方差的最大值設(shè)為信號方差,最小值設(shè)為噪聲方差,求出它們的比值,再轉(zhuǎn)成dB 數(shù),最后用經(jīng)驗公式進(jìn)行修正。此方法在效率方面表現(xiàn)一般。

(2)統(tǒng)計指紋圖像細(xì)節(jié)點的數(shù)量:

對指紋圖像中細(xì)節(jié)點的數(shù)量進(jìn)行識別和統(tǒng)計。通過數(shù)量的多少來判斷該指紋圖像的質(zhì)量是否在合格的范圍之內(nèi)。此方法理論上可行,但是由于首先需要對指紋進(jìn)行預(yù)處理、提取細(xì)節(jié)點,因此效率不高。

(3)視覺客觀測度:

該方法建立在視覺測評過程和客觀測度基礎(chǔ)上,利用設(shè)定的評測參數(shù),對指紋圖像的質(zhì)量評價出一個綜合結(jié)果。這一方法從全局上對指紋圖像的質(zhì)量,能夠得出很好的判斷。但是從局部上來看,指紋的紋理分析缺少了對指紋方向信息的判斷。

(4)計算指紋圖像方向信息:

從指紋圖像局部特征開始,結(jié)合指紋的全局特征來判斷指紋圖像的質(zhì)量。通過檢測圖像的有效面積和清晰度,來確定圖像是否合格。具體方法是:首先,通過計算圖像方向信息,確定前景塊和背景塊;然后,通過比較前景塊和背景塊的比例來判斷是否是偏手指;再次,通過圖像塊的對比度的大小來判斷是干手指或濕手指(干手指對比度較大,濕手指對比度較?。?。

四、指紋圖像的分割

在指紋圖像質(zhì)量評估合格后,需要對圖像進(jìn)行灰度變換,即對指紋圖像均衡化,使得圖像灰度均衡,以及對圖像進(jìn)行歸一化。在這些完成之后,還需要對圖像按照一定的算法和要求進(jìn)行分割。即把指紋圖像中質(zhì)量很差,后期無法處理的圖像區(qū)域與有效區(qū)域進(jìn)行區(qū)分,使后期處理集中到有效區(qū)域上,提供特征提取精度,減少處理時間。目前,常用的分割方法有以下幾種:

(1)基于方向圖的分割方法:

根據(jù)圖像上紋理的方向,區(qū)分指紋區(qū)域和背景區(qū)域,然后按照不同的區(qū)域分割。如果指紋的紋理線不連續(xù)、圖像的灰度 單一等方向難以正確估計或者有些區(qū)域變化劇烈,則此方法不能進(jìn)行有效的分割。

(2)基于圖像的局部灰度均值、局部標(biāo)準(zhǔn)差和局部一致性的分割方法:

利用指紋圖像局部區(qū)域的灰度均值、標(biāo)準(zhǔn)差和一致性作為特征,再采用線性分類來分割指紋圖像。局部圖像的一致性顯示了局部圖像的紋理走向,但是這些特征對于模糊區(qū)域無法做出有效的表示。

(3)多級分割法:

就是將指紋圖像進(jìn)行多級分割,逐級減少分割的范圍。例如:第一級分割圖像的背景區(qū)域,第二級在前景區(qū)域中分割出模糊區(qū)域,第三級從模糊區(qū)域中分割出不可恢復(fù)區(qū)域。

(4)動態(tài)閾值分割法:

根據(jù)各個子塊的局部灰度對比度自動調(diào)節(jié)閾值,基于像素的方差進(jìn)行分割。該方法簡單、快捷、分割效果好。具體為:將圖像劃分為不重疊的各個子塊;計算每個子塊的平均灰度和灰度方差;計算方差最大值與最小值之間的差值;定義動態(tài)閾值,并分割圖像;平滑操作,去除孤立塊。


 

五、指紋圖像的增強(qiáng)

指紋圖像增強(qiáng)就是將模糊的指紋紋理改變得更加清晰,例如:將斷裂的指紋紋線進(jìn)行連接,把連接的紋線區(qū)分開,而且在這個過程中還需要保持原有的指紋圖像結(jié)構(gòu),使圖像更加易于提取特征信息。目前,有以下幾種指紋圖像增強(qiáng)方法:

(1)從脊線方向上采用平滑算子而在垂直于脊線的方向使用增強(qiáng)算子的圖像增強(qiáng)算法。這種算法在理論上是十分正確的,但是要估計出脊線寬度以及濾波的參數(shù)卻比較困難。如果參數(shù)估計有誤,則會使得脊線產(chǎn)生污染,并且對于脊線上有折痕的指紋會產(chǎn)生偏差。

(2)基于Gabor 濾波器的指紋圖像增強(qiáng)算法。此算法是在使用上一方法之前先進(jìn)行濾波。將指紋圖像分成不同的區(qū)域,有效削弱垂直于主導(dǎo)紋線方向的噪聲,提高方向信息提取的可靠性。

(3)傅立葉增強(qiáng)后濾波的方法?;跁r間和處理效果的考慮,先采用傅立葉變換來增強(qiáng)指紋圖像,然后使用濾波器來修補(bǔ)指紋圖像的紋線。具體為:首先,多級分割出可恢復(fù)區(qū)域塊,將該塊像素變?yōu)閺?fù)數(shù)形式;利用離散傅立葉變換,濾掉頻率過高或過低的頻帶噪點;利用方向濾波器消除指紋的斷裂和叉連。
 

六、指紋圖像的提取

在細(xì)化圖像的基礎(chǔ)上提取

首先,需要對指紋圖像進(jìn)行細(xì)化處理,將指紋紋線變細(xì),然后通過分析紋線上每一個像素點的8 個方向上的連接點來判定該像素點的類型、位置,并且通過分析該像素點所連接的紋線段來判斷點位的方向,進(jìn)而提取出特征點。這個方法存在的優(yōu)點是原理比較簡單而且容易實現(xiàn);缺點是需要對大量的像素點進(jìn)行細(xì)化處理,時間較慢,當(dāng)圖像質(zhì)量不高時,細(xì)化處理會產(chǎn)生很多雜質(zhì)項。

從原始灰度圖像上直接提取

利用指紋方向圖,在灰度圖像上跟蹤指紋的紋線,每跟蹤一定的長度,根據(jù)圖像的投影極值來確定紋線的位置,當(dāng)遇到端點和分叉點時無法投影,跟蹤過程自動終止。這個方法的優(yōu)點是具有較高的效率和精度;缺 點是實現(xiàn)起來比較復(fù)雜,需要大量的運算,而且當(dāng)圖像質(zhì)量不高時,求出的方向圖可能不可靠,導(dǎo)致跟蹤出的紋線出現(xiàn)偏差。

七、指紋圖像的匹配

指紋圖像匹配是指用當(dāng)前指紋圖像提取出的指紋特征與事先預(yù)存在指紋數(shù)據(jù)庫中的特征進(jìn)行比對,從而判斷這兩個指紋特征是否一致,即是否來源于同一根手指。這個階段為了避免一些因素的干擾,例如變形、虛假特征點、特征點位置誤差等,需要設(shè)計一個準(zhǔn)確有效的匹配算法。目前,有以下幾種方法:

(1)基于點模式匹配算法。

目前大多數(shù)算法都是基于細(xì)節(jié)點的特征來進(jìn)行匹配。該匹配分為以下幾種類型:基于匹配的對象可以分為1 對1 進(jìn)行匹配和1 對多進(jìn)行匹配;基于匹配的適應(yīng)程度可以分為彈性的匹配和剛性的匹配。

(2)基于紋理模式匹配算法。

首先將指紋圖像分割出來的有效區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格化,然后利用Gbaor 濾波從像素點的8 個不同的方向處理該紋線區(qū)域,得到指紋的全局信息和局部信息,并轉(zhuǎn)化成一個特征信息,最后比較當(dāng)前指紋圖像和數(shù)據(jù)庫中的圖像相應(yīng)特征信息的差異。該算法可以解決質(zhì)量較差且區(qū)域細(xì)節(jié)點難以提取的圖像匹配的困難。但是這種方法需要對每個像素點進(jìn)行大量的運算,而且無法處理形變比較大的指紋圖像的匹配。

八、常見生物識別對比

隨著生物識別技術(shù)的快速發(fā)展,用戶經(jīng)常會產(chǎn)生一個疑問:生物識別技術(shù)這么多類別,選擇哪種才是最合適的?

除了上面一直在談的指紋識別,常見的還有人臉識別、虹膜識別,哪種技術(shù)更好?

般來講,個人身份驗證的方法有三種:

1)你擁有的東西,例如NFC手機(jī)、智能卡;
2)你所知道的,例如PIN、密碼;
3)最后就是你自身。

卡、令牌、 PIN驗證等技術(shù)只能100%保證接觸的信息是正確的,但卻很難保證這個人是真實存在的。生物識別技術(shù)帶來的是人與行為之間的驗證環(huán),還有另一個好處就是方便。你不會丟了它,忘了它或是與人共用它。

最終用戶體驗和生物識別的質(zhì)量同等重要,其中的影響因素有三個:

1)毋庸置疑,硬件產(chǎn)品質(zhì)量是圖像輸入質(zhì)量的關(guān)鍵因素,選擇一個靠譜的硬件產(chǎn)品是生物識別的基礎(chǔ);
2)生物識別算法決定了生物識別驗證的結(jié)果,同時也是速度和性能的重要影響因素,尤其是在大數(shù)據(jù)時代,這一點顯得尤為重要;
3)實用性是在選擇過程常常被低估的一個影響因素。

各種生物識別技術(shù),都有其優(yōu)勢和限制。

指紋是應(yīng)用最為廣泛和成熟的一種技術(shù),也是生物識別應(yīng)用的起點。指紋識別價格相對便宜,功能性較強(qiáng),也是非??煽康囊环N驗證方式。但是,如果你需要更高級的安全選項,指紋儀+智能卡或者指紋儀+密碼則是很好的選擇。而低級別的安全選項一般是應(yīng)用在手機(jī)或平板電腦上,通過傳感器實現(xiàn)與用戶的交互。但是,指紋識別仍然對于一些困難手指(脫皮等)以及識別條件(潮濕手指)有很大的限制。

虹膜識別一直被譽(yù)為最精準(zhǔn)、最安全的生物識別方式。因此,虹膜識別的成本也是比較高的,而且需要專業(yè)的硬件產(chǎn)品。但是隨著虹膜識別技術(shù)的成熟,當(dāng)前的虹膜識別成本已不再是令人“望而卻步”的狀態(tài)了,廠商甚至已經(jīng)研發(fā)出精致、小巧的移動終端專用虹膜模組,性價比超高。

靜脈識別緊隨其后,也是較為安全和準(zhǔn)確的生物識別認(rèn)證方式,提供類似于指紋識別的高品質(zhì)認(rèn)證方式,也可以直接與用戶交互。

 

人臉識別則是非接觸識別,極具友好性和便利性,也是一個利用攝像頭的更好方式。它可以廣泛應(yīng)用到各種環(huán)境中,包括建筑工地、移動設(shè)備、網(wǎng)站登錄等,甚至不需要專門的硬件支持。

語音識別也是一個非常方便的識別方式。對于移動設(shè)備來講,這是一個快速簡便的驗證解決方案。但是語音的質(zhì)量控制是影響其識別和發(fā)展的關(guān)鍵因素之一,其安全性也令人比較擔(dān)心,但是在呼叫中心、客戶服務(wù)方面仍然可以大展拳腳。

電子簽名、步態(tài)識別(步行輪廓)、耳紋識別等新技術(shù),目前還處于觀望狀態(tài)。

選擇哪種生物識別方式并沒有一個統(tǒng)一的答案,需要看用戶用來做什么,但是也會有一般的原則。

1.低成本的解決方案仍傾向于指紋,有時會附加智能卡或密碼。

2.移動解決方案通常使用人臉和語音,指紋也很受歡迎,但現(xiàn)在虹膜識別也逐漸成為手機(jī)廠商競爭的重要手段之一。

3.如果想要非接觸式識別、則傾向于人臉識別或虹膜識別。

4.秘密監(jiān)控趨向于人臉識別,語音識別和步態(tài)識別等。

5.大型項目往往采用指紋或虹膜,比如中國居民身份證將納入指紋、印度生物識別項目則包含虹膜識別等。

6.安全級別較高的項目則傾向于虹膜或指靜脈識別,也常常與卡或密碼相結(jié)合,形成多因素驗證。

7.如果認(rèn)證條件或環(huán)境比較惡劣則傾向于虹膜識別,因虹膜識別受外部因素影響較小,如礦井虹膜解決方案等。

 

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