北京时间07月16日消息,中国触摸屏网讯, 作为生物识别的技术一种,指纹识别技术发展已经有非常长的历史。指纹作为门禁或登录识别,以电子模块的方式,也被广泛地使用到电脑登录和门禁系统上,早在1998年的时候,西门子就曾推出过第一款指纹手机,后来FUJISTU、NTT以及国内的一些手机厂商宇龙和波导都曾推出过指纹手机,而现在,这项技术被韩国的泛泰、SAMSUNG、LG应用得非常热闹,由此不难看出指纹识别手机所预示出地前进方向。

    本文来自:http://www.51touch.com/material/news/dynamic/2015/0716/37000.html

       生物识别技术是一个热点技术,以指纹识别来说,在古代断案画押,就已经采用按指纹画押代替签字认可,可见古代就已经初步了解指纹是个人独特身份印记的特征。在近代的刑侦破案最早的记录是1892年阿根廷的一个名为内科惬阿的小镇谋杀案,警官凭借现场留在门上的一个血指纹印找到真凶。

       指纹识别缺货噩梦不会再出现

       被苹果手机iPhone 5s开始,指纹识别手机才进入到一个全新的体验:消费者感觉到指纹识别远比输入密码认证更安全、快捷与方便,众多家芯片公司将指纹识别芯片作为一个新的市场机遇,快速地开发出可以用于手机上的指纹识别模块,并期待可以在平板、可穿戴市场,有更广泛的使用场景与目标。

       目前指纹识别芯片主流的有苹果AuthenTec、Synaptics、FPC,他们占据了最早的市场。国内芯片厂商汇顶、敦泰、思立微、迈瑞微、比亚迪,也纷纷推出了新的产品,以瞄准安卓智能手机市场。台湾地区的神盾(EgisTec)、茂丞科技(J-Metrics),模组厂家光宝、致伸等,也将推出指纹识别的模块,加入到指纹识别市场的竞争。

       茂丞科技营销副总王士铭透露,目前茂丞科技提供以半导体电容式的指纹传感器及独立指纹模块。指纹传感器包括滑动式及按压式,采集指纹影像的分辨率可达 508 DPI(Dots Per Inch)。计今年到第四季可达每月50万片100万片的产能。

       深圳比亚迪微电子日前发布了适用于手机正面的指纹识别芯片BF6611A和BF6621A。这两款指纹识别芯片是比亚迪专门针对Android需求而设计的,其芯片面积为目前国内最小尺寸3.8mm*8.8mm,相比其他厂商要小33.6%,而芯片有效指纹检测面积相比其他却要大到29.2%,这使得模组尺寸更小,模组最小厚度仅1.0mm,更加适用于窄下边界(高屏占比)手机的应用。而其集成菜单键和返回键的功能特点,更是简化了模组的加工复杂性。两款芯片的区别主要是:BF6611A采用的是“晶圆级封装+盖板”的模组方案,而BF6621A采取的是“塑封+涂层”的模组方案。

       “适用于手机背面的指纹识别芯片BF6631A,芯片面积小,为10.4mm*10.4mm,模组尺寸小,模组最小厚度为1.25mm,但芯片有效指纹检测面积足够大,特别适用于盲触的应用环境,其拒识率<1/100,误识率<1/200,000,更是远远优于行业水平。”比亚迪微电子事业部总经理陈刚表示。目前比亚迪微电子的指纹识别芯片的备货更是高达到每月5KK。

       预计今年内一直困扰智能手机指纹模块的良率与产能问题,即使是在目前多款新安卓手机还会采用指纹识别模块的情况下,也会有望很快解决。

       对于智能手机上指纹识别的市场前景,茂丞科技王士铭预测到2018年,除苹果手机外外会有一半以上的智能机搭载指纹功能,在全球的市场规模可达8亿支左右,对中国市场而言,至少可达5亿支的市场规模。最终指纹将会成为大部分智能机的标准功能。

       “人脸识别”抢先虹膜识别一步

       在门禁与登陆之外,生物识别在支付方面也在今年得到了快速的推广。微信已经授权华为手机Mate7用户可以用指纹识别,代替密码输入。我国自主研发的首台ATM机通过验收,这也是全球首台具有“人脸识别”功能的ATM机。它将与银行、公安等系统联网,持卡人只能从自己的银行 卡中取款,他人银行 卡,即使知道密码也不能取钱。人脸识别如此快速地应用到ATM金融支付上,其速度之快,反而让业界担心。毕竟人脸相双指纹来说,会随时间发生较大的变化,或是整容化妆后,连亲人甚至亲妈都不认识的情况。据《电子工程专辑》记者了解,已经有不少业界专家,都在微博上公开表示了对“刷脸支付”安全性的担忧。

       但是,人眼的虹膜识别技术,相比刷脸的人脸识别技术,理论上更加科学可靠。虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状区域,在近红外光下呈现出丰富的纹理,如斑点、条纹、细丝、冠状、隐窝等。

       虹膜识别技术通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份,其核心步骤是使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述、匹配和分类,从而实现自动的人员身份认证。虹膜识别技术可以划分为虹膜图像获取、虹膜图像预处理和虹膜图像特征提取和比对等三大步骤。

       中科红霸总经理马力认为,虹膜识别技术较其他生物特征识别技术相比,具有误识率低,生物特征不易损伤,难伪造、复制。目前中科红霸产品应用于门禁控制、人力资源管理、金融系统人员身份认证。公司可以提供SDK,方便用户二次开发。

       当然,虹膜识别虽然在准确率和可靠性上比刷脸更科学可靠,但现实中,虹膜识别还有很大的限制。深圳指芯科技总裁易晗在微博上指出,真正安全的虹膜识别技术的难点还有很多,包括图像难采集,对设备要求高,需要好的光源和价格昂贵的摄像头,同时需要人高度配合;带有睫毛或是戴眼镜,都会影响信息采集和识别;头部或眼球转动会带来虹膜的旋转误差。他表示,目前手机上的所谓眼球识别、虹膜识别、视网膜识别都只是小型美瞳软件变异而来,不是真正的虹膜识别技术。

       智能可穿戴:心率传感器的战场

       除指纹识别和虹膜识别技术之外,心率传感器技术在可穿戴智能设备上的应用更受业界关注。三星手表和Apple Watch上都集成了心率传感器,使得这样的智能手表,可以实现个人保健医疗功能,在用户体验和价值上,相比小米手环这类只有计步和睡眠监测功能的智能手环产品,有了非常大的提升。

       生物识别技术的最主要市场将会是智能可穿戴设备。据IDC《全球可穿戴设备季度跟踪报告》最新预测数据显示,2015年全球可穿戴设备的出货量将达到4570万件,比2014年的1960万件激增 133.4%。预计到2019年,全球总出货量将达到1.261亿件,从而实现45.1%的五年年均复合增长率。

       国产MEMS传感器,也在心率监测方面,有了实质性的突破。艾普柯微电子推出了可以用于智能可穿戴设备上的心率传感器。艾普柯微电子CEO李碧洲介绍了EM7018心率传感器和EM701X系列心率血氧等模组产品。EM7018内置4路16bits分辨率的ADC,能提高动态范围,在设计中无需考虑crosstalk的影响,简化了外部窗口的设计。其封装尺寸为4.0mm x 2.4mm x 1.35mm,是目前市面上封装尺寸最小的心率传感器。EM7018提供免费的动态心率算法,为客户提供较高的综合成本和性能。

       艾普柯的产品主要专注在消费类产品,暂时没通过医疗认证的产品。采用的是自主设计的传感器和算法,已经拥有七项发明和实用新型专利,在UMC代工生产,目前产能可以完全满足需求。

       李碧洲认为,随着2015年apple watch的上市,全球各厂商在智能手表上发力,智能手环将褪去光环。2015年智能手表将首次超越智能手环,荣登智能可穿戴设备出货量的榜首,预计2015年智能手表将达到2120万只,此后,智能手表的出货量将进一步扩大,预计在2018年近75%的智能可穿戴设备中将包括6800万只智能手表和3600万只手环。这其中,心率传感器将成为标配。

       除了前面提到的微信与华为Mate 7手机关于指纹识别的支付功能外,用户应该大都已经看到微信新起用的“声音锁登录”功能。“32185649”,《电子工程专辑》记者已经读了无数次了,但除了最早作为识别存档被微信认可外,后面所有的尝试,均被微信告知不能识别。技术不成熟就被当作商业用途推广,这种做法我认为并不可取。

       生物识别技术已被纳入自动取款机、配药解决方案、电子门边境控制、销售点终端、门禁读卡器、考勤系统等广泛平台当中,以便对卡片和持卡人同时进行认证。智能手机也能用来安全地储存生物认证指纹信息,以便大幅改善便利性、安全性和移动性。此外,这些系统的管理可能会移到基于云的系统,以便获得更加安全提供与管理凭证。

       传统的生物识别技术采用接触式的测量方法,其精度将会因皮肤状况不理想、指纹定义不准确或受损以及环境条件不利而降低。相比之下,HID Global 旗下的Lumidigm的多光谱成像技术采用多个光谱和先进偏振技术,同时从皮肤表层和亚表层提取独一无二指纹特征。这些新增的数据可使多光谱成像解决方案提供质量最高的指纹图像,更有效地分辨出真实指纹与冒充或“仿冒”指纹。

       在金融领域,生物识别技术在全球各地获得广泛采用,以便确保ATM交易的安全。在初始阶段可以采用传统方式 – 在指纹+银行 卡双要素验证的模式下,用指纹来替代PIN密码。指纹传感器已成为在ATM上应用最广泛的生物识别模式,该项最新技术不仅可以在用户加入计划的初期以及在未来的大量使用中确保传感器的可靠性,同时还可以提供现场可编程的活性检测功能,以便防止假指纹或“欺诈指纹”。

       HID Global 与集成商合作伙伴密切合作,以展示生物验证技术在管理风险,同时将安全性与便利性完美结合方面的价值。其中一个典型的担忧就是生物识别信息是否会遭窃,而这也是为什么Lumidigm传感器包括了专利保护的活性检测功能,它可以在几分之一秒的时间内分辨出真实皮肤与复制或“仿造”皮肤的不同特征。Lumidigm的活性检测功能是建立在先进的机器学习算法之上,并且可以随着新伪造方式的发现,对算法进行升级。与任何其他的指纹技术不同,这种“学习”能力可以让Lumidigm的指纹传感器与新出现的威胁保持同步。
 

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