指纹识别芯片的基本原理及应用PPT课件

.,1,指紋識別技術,.,2,通訊研發技委會HW-Comm職系技術交流論壇,主題:指紋識別技術簡報者:FIHLX-NJ/張超日期:Nov-17-2015,.,3,報告綱要,指紋識別基本原理指紋識別設計風險市場分析和產品比較,.,4,指紋識別基本原理,應用背景,当今社会，电子设备和保密机构对更安全、更方便的身份认证和访问控制的需求变得越来越紧迫。传统的机械钥匙、“口令密码”以及智能卡等的保护措施存在着丢失、遗忘、复制及被盗用的隐患以电子商务、电子银行的安全认证为例，他人假冒当事人上网采购所造成的欺诈案越来越多，并有孩子冒充家长上网采购的案例。,有学者推论：以全球60亿人口计算，300年内都不会有两个相同的指纹出现。指纹被称为“物证之首”，安全可靠。,.,5,指紋識別基本原理,指紋學術語,指纹：手指第一节(手指尖一节)指头表面乳突纹线。指印：手指第一节乳突线与承受客体接触时留下的印痕。脊线：是手指上的特殊的皮肤花纹的隆线。谷线：两个脊线之间低陷的部分。细节特征：指纹中出现的各种特征。而根据其出现的概率及在处理过程中的稳定性，我们最常采用的就是脊线端点和分叉点。,脊線分叉點,脊線端點,.,6,指紋識別基本原理,指紋分類,指纹的分类方法其中最典型的是利用指纹奇异点(核心点和三角点)进行分类，根据指纹奇异点的个数、类型和相对位置来确定指纹的基本类型。指纹分为六种主要的类型：拱形(arch)、帐型(tendedarch)、左箕型(1eftloop)、右箕型(rightloop)、双箕型(doublewhorl)和斗型(whorl)，如下圖。,.,7,指紋識別基本原理,全局特徵,1.模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据。,2.核心点位于指纹纹路的渐进中心，它在读取指纹和比对指纹时作为参考点。许多算法是基于核心点的，既只能处理和识别具有核心点的指纹。,3.三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的计数跟踪的开始之处。,4.指模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹数时，一般先在连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数。,.,8,指紋識別基本原理,局部特徵,局部特征是指指纹上的节点的特征，这些具有某种特征的节点称为特征点。指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就称为“特征点”。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征（特征点），却不可能完全相同。就是这些特征点提供了指纹唯一性的确认信息。,终结点（Ending）：一条纹路在此终结。分叉点（Bifurcation）：一条纹路在此分开成两条或更多的纹路。分歧点（RidgeDivergence）：两条平行的纹路在此分开。孤立点（DotorIsland）：一条特别短的纹路，以至于成为一点。环点（Enclosure）：一条纹路分开成为两条之后，立即有合并成为一条，这样形成的一个小环称为环点。短纹（ShortRidge）：一端较短但不至于成为一点的纹路。,.,9,指紋識別基本原理,指紋性質,1)確定性：指纹纹线的轮廓(纹型)和细节特征是基本不变的。2)唯一性：由于指纹脊线的连接关系千变万化，因此，即使两个不同的指纹有着相同的轮廓和相同数量的细节特征，它们的细节位置也是不可能完全相同的。3)可分类性：指纹的纹型，中心点和三角点之间的脊线数，以及细节特征间的关系，都可作为分类的依据。,.,10,指紋識別技術,基本原理,.,11,指紋識別技術,光學識別,光學識別是較早的指紋識別技術；而且受手指表面是否乾淨影響較大。只能到達皮膚的表皮層，而不能到達真皮層；基於光學發射裝置發射的光線反射後獲取資料；,.,12,指紋識別技術,電容感測器識別,利用指纹的脊和谷相对半导体的距离不同而造成电容值的不同，将其转化为电压记录下来就可以得到指纹的灰度图像。電容感測器對手指的乾淨度要求較高;感測器表面使用矽材料，容易損壞。現在應用最普遍的技術。,.,13,指紋識別技術,超聲波掃描識別,通過感測器發射微量的射頻信號利用皮膚與空氣對於聲波阻抗的差異，可以區分指紋脊與谷穿透手指的表皮層獲取裡層的紋路以獲取資訊;這種方法對手指的乾淨程度要求較低。,.,14,指紋識別技術,採集技術比較,由于硅晶体电容传感器的成本最低，体积又小，因此得到了最为广泛的应用。,.,15,指紋識別技術,滑動式將手指從感測器上劃過，獲得整個手指的指紋優點是：成本低、易集成，可採集大面積圖像，應用傳統的特徵點算法缺點是：需要客戶有一個連貫規範動作採集圖像，體驗效果比較差；按壓式手指平放在設備上以便獲取指紋圖像。優點是：按壓式的優點是客戶體驗好缺點是：成本高，集成難度大，一次採集圖像面積相對較小，沒有足夠的特徵點，需要用複雜的圖像比對演算法進行識別。,採集方式比較,.,16,指紋識別基本原理,圖像預處理,1.在指纹识别系统中，指纹图像的预处理是正确地进行特征提取、匹配等操作的基础。2.预处理的目的就是利用信号处理的技术去除图像中的各种噪声干扰，把它转化成一幅清晰的指纹图像或二值的指纹图像，恢复指纹的脊线结构，以便可靠的提取正确的指纹特征。3.预处理是自动指纹识别系统中的第一步，它的好坏直接影响着指纹识别的效果。为了便于进行特征提取，基于细节特征点进行指纹匹配的预处理比较典型的过程是增强滤波、二值化和细化。,.,17,指紋識別基本原理,圖像預處理,1.圖像增強濾波：指纹图像获取时，由于噪音及压力不同等的影响，将会导致两种破坏纹线的情况：断裂及叉连。如断裂可能被认为是两个端点，而叉连可能被当作两个分叉点。为了消除干扰及增强纹线，针对指纹纹线具有较强方向性的特点，我们采用了方向滤波算法对其进行增强，以消除噪音、增强纹线、提高脊和谷之间的反差。2.指纹图像二值化：二值化是指将原灰度图变换为只有黑和白两种灰阶的图像，并对其进行消除噪音的后处理。这样可大大压缩原指纹图像的数据量。因为指纹图像特点是脊、谷相间，所以将其化为二值图后也有利于后续的特征提取。3.细化：是将二值图的脊线宽度降为单个象素宽度的细化指纹图。，且细化后的纹线近似处于原图的“中轴”。在指纹的自动识别过程中，需要把二值指纹图进行细化，可以大大减少冗余的信息，突出指纹纹线的主要特征，从而便于后面的特征提取。,.,18,指紋識別基本原理,特徵提取和匹配,1.指紋的特徵提取：指纹图像经过预处理之后，得到了清晰的细化二值图，我们就可以在此基础上对其进行特征提取了。用位置、类型和方向这几个参数描述细节特征，才能进行后续的存储或者与已有的细节特征进行匹配。2.指纹特徵點的匹配：指纹匹配问题转化为点匹配问题，同一个手指的两幅样本图像，由于按压时手指位置、方向和力度的不同，可能造成指纹图像的平移、旋转和非线性形变，因此基于校准的匹配算法理论简单而又有效。,.,19,設計風險,硬體、結構、軟體、安全、應用,.,20,指紋識別的關鍵指標,.,21,識別速度：指傳感器識別從接觸到識別出結果的時間；iphone的檢測時間為323毫秒到365毫秒之間電氣特性：指抗靜電性能，一般要求大於15kv，否則易被擊穿；解析度:一般至少要求256dpi，否則對細指紋不易分辯;寬容度：對幹濕手指的適應性,以及對環境的適應能力，溫度、濕度等。使用壽命:感測器的使用壽命的要求一般要達到可使用100萬次。應用度：軟體支援的應用種類多少iPhone的指紋可以鎖手機、鎖應用、登錄雲，ApplePay/支付寶等應用安全度：ARMTrustZone技術是在CPU裡增添一個安全區域隔離數據和應用，確保安全,.,22,按压式,滑動式,V.S.,用户体验差成本低、易集成、可采集大面积图像,用户体验好、易用成本较高、难集成，采集图像面积小,滑動式和按壓式的區別,.,23,用户体验差设计难度低,用户体验好设计难度高,背面和正面的區別,V.S.,.,24,指纹识别应用,.,25,不保存用户指纹数据只记录特征码模板特征码在传输存储的时候采用加密算法指纹模板数据只能写入和删除，不能读取和修改采用ARMTrustZone安全技术，從硬件上隔离Soc和软件,指纹识别安全機制,.,26,市场分析,产品应用，优缺点比较,.,27,20152017年全球智慧終端機指紋識別晶片市場規模及增長（按銷售量）,20132014年全球智慧終端機指紋識別晶片市場規模及增長（按銷售量）,指紋識別傳感器行業規模,.,28,指紋識別解決方案,.,29,被蘋果公司收購，專供蘋果產品感測器採用電容和無線射頻的半導體材料；指紋感測器被放置在Home鍵中，Home鍵感測器表面是藍寶石水晶覆蓋，能夠實現精確聚焦手指，保護感測器的作用；感測器按鈕周圍是一圈不銹鋼環，用於監測手指，啟動感測器和改善信噪比。,AuthenTec,iPhone系列,.,30,識別方案採用電容感測器的滑動式三星S5指紋感測器被放置在Home鍵下；HTCOneMax採用背面置於後蓋的方案,新思SynapticsValidity,GalaxyS5S5&HTCOne,.,31,MX4Pro採用的是匯頂科技GT6618/28放在HomeKey位置，採用按壓式指紋識別MTK的戰略合作夥伴