指纹识别当真安全?看完这8点你就明白了

2017-07-18 08:52:53 来源:传感器技术
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一、指纹识别成智能手机标配
伴随移动支付业务的火爆,指纹识别技术已成为今天智能手机的标配,而在CMOS图像传感器/TFT显示屏、超音波侦测等新技术的不断助推下,更让其市场迎来了发展的新春。

据调研机构Yole预测,未来5年,指纹识别市场的复合年增率(CAGR)将达到19%,市场规模有望从2016年的28亿美元,增加到2022年的47亿美元。

最初只是作为方便手机解锁功能的元器件——指纹识别传感器,如今在智能手机移动支付业务的带动下,已经变成要为移动支付把关的重要安全元素。据业内人士分析,目前的指纹识别市场,大多来自于OEM厂对全玻璃设计与防水功能的需求。这促使CMOS/TFT、超音波侦测等新技术,进一步推动高整合型指纹识别技术的演进。

据统计,2016年的指纹识别传感器的出货量已达6.89亿颗,相较2013年的2300万颗,CAGR达到210%。当然,大量的需求也促使指纹识别传感器均价的走低,目前已从5美元下滑到3美元,甚至更低,未来供应商仍将继续面临价格压力。

 


指纹识别市场对传感器制造商来说具有较高弹性,虽然今后5年的市场规模非常可观,但如何在激烈的市场竞争中脱颖而出,仍然是考验相关厂商的一道难题。

二、指纹识别的原理
指纹识别技术包含有以下两种主要的识别技术:

第一种是采用不同指纹图像统计对比的方法;

第二种是采用指纹图像本身固有的特征信息进行比对的方法。

第一种方法主要是将两幅指纹图像进行统计对比,查看他们之间相似度的大小,根据大小来判断这两幅指纹是否取自于同一个人,从而实现身份识别的作用。第二种方法是根据两幅指纹图像的结构特征,比较他们的特征信息,确认他们的身份。特征包含两种类型:全局特征类型和局部特征类型。

指纹识别技术的全过程是:

(1)使用指纹采集设备采集指纹图像。

(2)对指纹图像中的大量噪声点进行预处理,从而提升后面处理的效率。在预处理之后,得到了一个关于指纹图像的轮廓线,为下一步特征提取做准备。

(3)进行指纹图像的特征提取,提取出其特征信息点。

(4)对指纹图像进行特征匹配,把提取的特征点与数据库中预存的特征点进行比对,通过比对来判断身份。根据英国学者E.R.Herry 的研究发现,两个指纹图像中,如果特征点的对数有13 对是重合的,就可以认为这两个图像取自于同一个人。

指纹识别系统的主要性能参数有以下几种:

(1)误识率:指两个不同指纹被错误地识别成相同指纹的概率;

(2)拒识率:指同一个手指的两个不同指纹样本不能匹配,即被认为来自不同手指的概率;

(3)等错误率:第一和第二种错误相等时的数值;

(4) 注册时间:从指纹被采集到完成指纹特征提出所需要消耗的时间;

(5) 匹配时间:两个指纹样本进行一次对比匹配所需要消耗的时间;

(6) 模板特征的大小:从一个指纹图像中提取出的指纹特征的存储容量;

(7)分配内存的大小:在指纹识别的各个阶段,计算机系统需要占用的内存数量。

三、指纹图像的质量评估
在通过指纹采集设备把图像采集进入系统之后,我们需要对采集到的指纹图像的质量进行评估。如果图像的质量不达标,就会对后期产生影响。因此,需要对指纹图像进行评估。目前,指纹图像的质量评估有以下几种方法:

(1)计算图像的信噪比:

这种方法是指求出图像的信号与噪声的方差之比。首先计算图像所有像素的局部方差,将局部方差的最大值设为信号方差,最小值设为噪声方差,求出它们的比值,再转成dB 数,最后用经验公式进行修正。此方法在效率方面表现一般。

(2)统计指纹图像细节点的数量:

对指纹图像中细节点的数量进行识别和统计。通过数量的多少来判断该指纹图像的质量是否在合格的范围之内。此方法理论上可行,但是由于首先需要对指纹进行预处理、提取细节点,因此效率不高。

(3)视觉客观测度:

该方法建立在视觉测评过程和客观测度基础上,利用设定的评测参数,对指纹图像的质量评价出一个综合结果。这一方法从全局上对指纹图像的质量,能够得出很好的判断。但是从局部上来看,指纹的纹理分析缺少了对指纹方向信息的判断。

(4)计算指纹图像方向信息:

从指纹图像局部特征开始,结合指纹的全局特征来判断指纹图像的质量。通过检测图像的有效面积和清晰度,来确定图像是否合格。具体方法是:首先,通过计算图像方向信息,确定前景块和背景块;然后,通过比较前景块和背景块的比例来判断是否是偏手指;再次,通过图像块的对比度的大小来判断是干手指或湿手指(干手指对比度较大,湿手指对比度较小)。

 

 
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