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高通超声波指纹识别能否颠覆Touch ID?

  伴随iPhone 5S的发布,智能手机配备指纹识别功能迅速成为旗舰手机的标配,然而Touch ID的使用体验也并不完美。三月份高通发布的Sense  ID 3D超声波指纹识别技术是否能颠覆Touch ID?本文将通过解析指纹识别技术告诉你答案。

  一个典型的指纹识别系统应该包括:指纹识别Sensor特征提取/匹配模块特征模板库应用软件。而指纹的匹配可分为两步,首先是采集待验证的指纹的特征,然后将其和指纹模板库中的模板指纹进行相似度比较,从而判断两个指纹图像是否来自同一手指。

  在指纹识别的第一步就是指纹采集,以苹果的Touch ID和三星Galaxy S5为代表的两种指纹采集方式恰好就是典型代表。

  指纹识别采集方式

  1、滑动式

  将手指从传感器上划过,系统就能获得整个手指的指纹。手指按压上去时,无法一次性采集到完整图像。在采集时需要手指划过采集表面,对手指划过时采集到的每一块指纹图像进行快照,这些快照再进行拼接,才能形成完整的指纹图像。

  滑动式的优点是成本低、易集成,可采集大面积的图像,应用传统的特征点算法,但缺点是需要客户有一个连贯规范动作采集图像,体验效果比较差,在之前的应用推广中不太成功。

  2、按压式

  手指平放在设备上以便获取指纹图像。一般为了获得整个手指的指纹,必须使用比手指更大的传感器,整个手指同时按压在传感器之上。

  按压式的优点是客户体验好,只用一次按压就可以采集图像,与客户在手机应用的操作习惯匹配,无须教育客户。缺点是:成本高,集成难度大,一次采集图像面积相对较小,没有足够的特征点,需要用复杂的图像比对算法进行识别。

  指纹的采集从用户角度就分为滑动和按压,那么,指纹图像的获取又有那些方式?

  指纹图像的获取技术

  1、光学识别技术

  原理:

    借助光学技术采集指纹是历史最久远、使用最广泛的技术。将手指放在光学镜片上,手指在内置光源照射下,用棱镜将其投射在电荷耦合器件(CCD)上,进而形成脊线(指纹图像中具有一定宽度和走向的纹线)呈黑色、谷线(纹线之间的凹陷部分)呈白色的数字化的、可被指纹设备算法处理的多灰度指纹图像。

  优点:

  它已经过较长时间的应用考验,一定程度上适应温度的变异,可达到500DPI的较高分辨率等,最主要是价格低廉。也有明显的缺点:由于要求足够长的光程,因此要求足够大的尺寸,而且过分干燥和过分油腻的手指也将使光学指纹产品的效果变坏。

  缺点:

  光学指纹传感局限性体现于潜在指印方面(潜在指印是手指在台板上按完后留下的),不但会降低指纹图像的质量,严重时还可能导致2个指印重叠。此外,台板涂层及CCD阵列会随时间推移产生损耗,可能导致采集的指纹图像质量下降。

  光学指纹识别系统由于光不能穿透皮肤表层(死性皮肤层),所以只能够扫描手指皮肤的表面,或者扫描到死性皮肤层,但不能深入真皮层。在这种情况下,手指表面的干净程度,直接影响到识别的效果。如果,用户手指上粘了较多的灰尘,可能就会出现识别出错的情况。并且,如果人们按照手指,做一个指纹手模,也可能通过识别系统,对于用户而言,使用起来不是很安全和稳定。

  此外,光学传感器中存在棱镜,其体积较大,一般为半导体的几倍甚至10倍大小,所以限制了其在小型设备上的应用。在类似考勤机、门禁等大设备上使用没有体积限制的问题,但在U盘、移动硬盘、手持设备上使用,体积成了最大的障碍。

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