指紋識別技術你想知道的那些事兒

　　指紋作為人體特征之一，因其重復率極小(約為150億分之一)，被稱為“人體身份證”。隨著指紋識別技術的普及，尤其是在手機上的大量應用，以往用于刑偵領域的這一技術如今已經(jīng)商業(yè)化，曾經(jīng)高大上(其實現(xiàn)在仍然高大上哈~)的技術已經(jīng)開始和我們的生活息息相關。從你每天掙扎著關掉手機鬧鐘，解鎖手機看時間的那一刻，你已經(jīng)用你的指紋完成了一項偉大的工作——告訴自己，你還有五分鐘就又要上班遲到了 ~_~

　　既然這技術已經(jīng)如此陰魂不散地“迫害”到了我們的生活，我們就有必要了解一下這一 “妖孽”究竟為何物。今天小編就和大家一起聊一聊指紋識別的那些事兒~~

工作原理

　　談到指紋識別技術，簡單來講，其主要工作過程分三步，即指紋圖像采集、指紋圖像處理和細節(jié)匹配(如圖1)。

圖1 指紋識別技術的工作流程

　　首先，通過指紋識別設備(例如手機指紋識別芯片)讀取人體指紋，并對指紋圖像進行預處理，然后進行特征值提取，形成特征數(shù)據(jù)模型，即模板。當再次輸入指紋時，會將“新”指紋與模板進行比對，計算出相似程度。若果相似程度大于設定值，就可以實現(xiàn)解鎖。

　　what?玩呢?這么復雜的技術被你三言兩語就概括啦?

　　大家不要著急，小編上面講的只是指紋識別的最基本的三步，如果要細化的話，還應該分6～7步，如圖2所示。

圖2 指紋識別基本原理

　　1)首先，由生物識別傳感器采集指紋，并對指紋原始圖像進行預處理，得到一個清晰的指紋圖像。其中，指紋圖像的分割對一些光學儀器采集到的指紋，分割相對容易，而對一些電容傳感器采集到的指紋圖像，分割則比較困難，具體預處理及分割方法見表2。

　　2)然后，運用指紋算法提取指紋圖像最具代表性的一些特征建立指紋的數(shù)字表示(即特征數(shù)據(jù))。這是一種單方向的轉換，即只能從指紋圖像轉換成特征數(shù)據(jù)，而不能從特征數(shù)據(jù)轉換成指紋圖像，因而更安全。另外，特征文件存儲的是從指紋圖像上找到的“細節(jié)點”，即指紋紋路的分叉點或末梢點，這些數(shù)據(jù)通常稱為模板。

　　3)用戶注冊后，模板被保存在設備的安全存儲中，大概會占據(jù)1KB的存儲空間。

　　4)待用戶使用設備并輸入指紋時，設備運用算法將獲取的當前指紋與注冊模板進行對比，經(jīng)過計算得出相似度。

　　5)根據(jù)算法預設的閾值，判定指紋是否匹配，然后決定是否允許通過認證。若相似度高于預設閾值，則通過認證;若相似度低于預設閾值，則認證失敗。

　　6)到第五步基本已經(jīng)完成指紋識別，假指紋識別技術是對指紋識別技術的又一補充(后續(xù)將進行詳細介紹)。

　　從指紋識別的工作過程，我們可以看到，識別指紋其實就是一個兩次輸入指紋的對比過程，由于人體指紋是唯一的，因而，識別指紋就變得“很簡單”。其實不然，由于模板是識別的注冊指紋的部分特征，而雖然人體指紋時唯一的，但是再次錄入時的指紋與注冊指紋并非完全匹配，為了既能避免指紋識別的安全性，又能提升指紋的識別率，閾值的設定則尤為重要。同時，誤差過濾是另一重要影響因素。

指紋特征的基本概念

　　在介紹指紋識別的誤差過濾之前，我們還是很有必要搞清楚一些關于指紋特征的基本概念的。

　　指紋紋路并不是連續(xù)的、平滑筆直的，而是經(jīng)常出現(xiàn)中斷、分叉或轉折。這些斷點、分叉點和轉折點就稱為“特征點”。特征點提供了指紋唯一性的確認信息，其中最典型的是終結點和分叉點，這也是指紋識別算法一般會選擇提取的特征點，其它的還包括分歧點、孤立點、環(huán)點、短紋等。為了方便大家理解，小編這里直接給一個表格來描述基本的指紋特征，如表1所示，當然，大家也沒必要去記這些概念，只要看到知道大概是怎么回事就可以啦。

表1 指紋特征的基本概念

誤差過濾的方法

　　由于采集指紋圖像存在各種噪聲，例如濕手指、手指有油漬，以及由于磨損存在的手指變得粗糙，這一方面可以通過設置適當?shù)拈撝祦砀纳疲嗟膭t是要通過誤差過濾來提升識別良率。

　　通過圖像增強可以過濾噪音，從而很好滴實現(xiàn)誤差過濾。指紋圖像的增強就是對指紋圖像采用一定的算法進行處理，增強脊線和谷線的對比度，使其紋線結構清晰化，盡量突出和保留固有的特征信息，避免產(chǎn)生偽特征信息。

　　圖像增強的方法有很多種，表2中簡單列舉了其中一部分，這些圖像增強方法大多數(shù)是通過過濾圖像與脊線局部方向相匹配。首先，將提取到的特征圖像分成幾個小區(qū)域，并在每個區(qū)域上計算出脊線的局部方向，用來決定方向圖。然后，設計適用于圖像中所有的像素的匹配濾鏡。最后，依據(jù)每個像素中脊線的局部走向，通過濾鏡增強在同一方向脊線的走向，減弱任何不同于脊線的方向。說的通俗一點就是用濾鏡增強每一個區(qū)域的同一方向的脊線走向，弱化其他脊線的走向，從而減小誤差對指紋識別良率的影響。

表2 指紋圖像預處理/增強/分割方法

　　介紹完指紋識別技術的“軟件”，我們再來聊一下指紋識別技術的“硬件”——指紋識別傳感器。

按壓式or刮擦式

　　談及指紋傳感器，大家都會想到手機，而談及手機指紋傳感器，大家則都會想到iPhone。iPhone 5s算得上是推動指紋傳感器在手機應用中成為時尚潮流的大功臣，而iPhone及之后選用的指紋傳感器大部分都是按壓式指紋傳感器。

　　所謂按壓式指紋傳感器就是只需將手指放置放置在Home鍵上按壓手指，系統(tǒng)會采集多次圖像。在算法方面，是直接選定該面積區(qū)域的指紋來采集特征點(這在前文小編已經(jīng)用了大段文字做了介紹，這里就不再贅述了)，理論上識別率會更高。

　　而在這之前，其實還有一種不同于iPhone按壓式指紋傳感器——按壓式指紋傳感器。大家可能都不曾接觸過按壓式指紋傳感器，但是這里還是有必要拿出來介紹一下的。

　　刮擦式指紋傳感器又稱為滑動式指紋傳感器。早在功能機時代就已經(jīng)有應用，在1998年，西門子就曾展示過采用Bromba公司的集成指刮擦式指紋識別模塊的原型機(最終沒能量產(chǎn)上市)。2000年，法國SAGEM推出帶有指紋識別功能的手機，其采用的也是刮擦式指紋傳感器，算得上是業(yè)內首款量產(chǎn)的帶有指紋傳感器的手機了。2011年，摩托羅拉推出的Atrix 4G算是智能機時代首款集成指紋模塊的智能手機，它仍然采用了刮擦式指紋識別技術，并與電源鍵合二為一。但是這些手機都未能將指紋傳感器帶來真正地在手機應用中普及，除了當時成本原因外，其自身也存在一定的問題。

　　刮擦式指紋傳感器采用分段成像原理，為進行讀取，必須在識別器上滑動或拖動手指，或將手指刷過識別器，有點類似現(xiàn)在的全景相機。當手指在傳感器表面上滑動時，它會對手指進行連續(xù) “快照”，如圖3所示。之后，傳感器將這些快照“縫合”在一起，形成尺寸如同傳感器所拍攝的圖像一樣大或更大的指紋圖像。其最大的缺點就是速度慢，且準確率難以保證。另外，刮擦式指紋傳感器還規(guī)定方向，從Home鍵的正上方刮擦到正下方才能成功解鎖，傾斜角度過大都可能導致識別失敗。這就有點尷尬了，在這個談用戶體驗的時代，這種指紋識別傳感器用戶體驗不及格，有點脫離群眾路線啦。當然，現(xiàn)在的刮擦式指紋傳感技術還是略有改觀，但是和按壓式的還是有著一定的差距。

圖3 按壓式指紋傳感器識別指紋方式

前置or后置

　　談到用戶體驗，就不得不談一下現(xiàn)在大家都比較關注的前置指紋傳感器和后置指紋傳感器。一直以來，很多人認為前置和后置只是一個用戶習慣的問題，其實，除去用戶習慣，還是存在著技術問題的。

　　相比來看，國內市場之前一直采用的是后置指紋傳感器模塊，相比于當時蘋果的前置指紋傳感器模塊，在用戶習慣上還是略輸一籌的。那為什么國內手機不使用前置指紋傳感器呢?

　　前置指紋傳感器算是一直比較流行的，也比較傳統(tǒng)的指紋模式，那為什么國產(chǎn)手機卻遲遲“不肯”采用呢?這其實是因為放到前面會與安卓系統(tǒng)的三個功能按鍵有一定的沖突，這也有待更佳的解決方案來制衡;另一方面，蘋果收購了當時唯一一家在前置指紋識別技術比較成熟靠譜的Authen Tec公司，Authen Tec公司也不再提供相關芯片給其他廠商，這讓其他想要使用前置指紋識別模塊(甚至是好一點的指紋識別模塊)的手機廠商只能有心無力了。直到FPC、匯頂?shù)鹊募夹g突破才為安卓陣營帶來了拿得出手的指紋傳感器模塊。

　　同時，為了體現(xiàn)差異性，不少手機也開始使用側邊指紋識別設計，包括努比亞的Z9 Max、索尼的Xperia Z5系列、華為榮耀7i等，至于是否好用，就要看個人使用習慣啦。

　　另外，值得一提的是蘋果手機十周年紀念版據(jù)說會取消前置按鍵，這將意味著指紋模塊將面臨著又一大技術突破，有猜測是會用后置指紋，小編覺得這種猜測有點打臉，雖然現(xiàn)在華為等手機已經(jīng)能夠采用前置指紋模塊了，但是蘋果在前置指紋模塊上優(yōu)勢還是大大的。倒是屏下指紋模塊(也稱為隱藏式指紋模塊)很有可能是蘋果手機的新模式，且不說這一消息的真假，單論這一技術，還是很有意思的。

　　其實，在去年小米發(fā)布的小米5s就已經(jīng)初具雛形了，小米5s采用超聲波指紋識別技術，實現(xiàn)了指紋模塊的“半隱藏”。為什么說是“半隱藏”呢?因為小米在其5s手機上挖了個 “坑”，是的，你沒聽錯，確實是挖了個“坑”。官方的解釋是為了方便用戶更輕松滴找到Home鍵對應的位置。其實，其中的奧妙在于，現(xiàn)階段手機屏幕玻璃的厚度普遍在0.5mm左右，而超聲波指紋識別技術的穿透量則大概范圍是0.3mm~0.4mm，小米5s“挖坑”的真正目的是保證聲波穿透的余量和識別率。其實還有更好的不影響美觀的辦法是從內部挖一個“坑”，或將指紋模塊集成到手機屏幕玻璃中，但是相比起來，明顯還是直接“挖坑”比較容易(如圖4)。至于蘋果手機究竟是否會“挖坑”，又會怎樣挖這個“坑”，蘋果手機是否能再一次引領潮流呢?對于iPhone 8，小編也是滿滿的期待。

圖4 隱藏式指紋芯片的集成方式(直接挖坑/內部挖坑/集成在玻璃中)

傳感器廠商

　　指紋傳感器廠商還是比較多的，但是真正能夠站出來吼兩聲的，掰著手指頭數(shù)一數(shù)，也就那么幾個。

　　1)AuthenTec

　　AuthenTec成立于1998年，算是成立最早的指紋識別傳感器的公司了，一直都是全球感應性指紋識別傳感器最大供應商，其指紋識別組件很早就已應用到筆記本中。2011年，AuthenTec成功研制出基于電容和射頻識別的指紋識別新技術—— TruePrint，該技術能夠讀取皮膚表層下的活動層(人的指紋真正所在之處)，實現(xiàn)極其精確可靠的指紋成像，為指紋傳感器在手機上的應用奠定了基礎。在2012年被蘋果以3.56億美元的價格收購了，AuthenTec停止向第三方銷售指紋芯片，從此成為蘋果御用指紋識別方案提供者。其實在此之前，AuthenTec就已經(jīng)成為世界領先的指紋傳感器及芯片與模組、身份識別軟件和加密安全方案的供應商，年銷售額達7千萬美元，其客戶包括當時的阿爾卡特-朗訊、思科、惠普、三星、聯(lián)想、LG、摩托羅拉、諾基亞等。

　　2)FPC(Fingerprint Cards)

　　FPC是一家瑞典生物識別傳感器科技公司，主要開發(fā)、生產(chǎn)和銷售指紋識別技術，提供有觸摸式和刮擦式兩種指紋識別傳感器。早在2013年，F(xiàn)PC也開始大舉進軍智能手機市場。由于AuthenTec只對蘋果提供產(chǎn)品和技術，F(xiàn)PC也理所當然地成了安卓手機陣營的支柱。

　　3)匯頂科技

　　匯頂科技成立于2002年，主要在做人機交互芯片設計，自2013年進入指紋識別市場以來，就將這 一塊 作為重要發(fā)展方向，同時又有聯(lián)發(fā)科支持，匯頂發(fā)展非?？臁Ｆ洮F(xiàn)在能夠為手機廠商提供鍍膜、蓋板(玻璃、藍寶石和陶瓷)、隱藏式(IFS)、活體指紋檢測全系列的指紋識別芯片。與華為、OPPO、vivo、樂視、中興、小米、魅族、聯(lián)想、金立、TCL、Amazon、Dell、HP、ASUS、acer 、TOSHIBA、Panasonic等眾多海內外知名終端廠商都有合作。

　　其他知名廠商還包括國外的收購了Validity的SynapTIcs(新思)、高通，以及國內的郭泰(以及由部分原班人馬創(chuàng)辦的信煒和芯啟航)、神盾、義隆、邁瑞微、費恩格爾、貝特萊和思立微。這里小編就不一一贅述了，有興趣的朋友了解他們具體發(fā)家史的可以具體去查一下。

假指紋識別技術

　　前文曾提到假指紋識別技術，那么。為什么需要這一技術呢?

　　大家一定曾在電視上看刑偵電影的時候看過有罪犯通過制作假指紋來解開一些指紋鎖，其實，這在現(xiàn)實生活中也是存在的，尤其是在當下手機像素越來越高，我們的指紋甚至可以從高清照片上暴露無遺，2014年12月的新聞就有報道，德國國防部長的指紋就曾被人用他的高精度照片截取獲得。如何區(qū)分真假指紋，則成為指紋識別算法的一個關鍵的技術點。

圖5 假指紋欺詐方式

　　識別假指紋的方法可分為兩種，即硬件模式和軟件模式。其中，硬件模式需要設計專門的硬件設計，并與生物特征識別傳感器進行整合，但是設備更新難度較大;軟件模式則是對指紋傳感器獲取的圖像進行分析，對真假指紋進行對比，通過大量的學習，識別真假指紋。由于軟件模式更新更方便，因而得到更廣泛的客戶認可。

　　通過軟件識別假指紋是通過對提取的指紋特征數(shù)據(jù)進行分析，判斷真假指紋。由于假指紋存在一定程度的失真，因而會導致特征點丟失，另外，假指紋會加入一定的雜訊(例如橡皮泥做的假指紋存在氣泡)，因而可以通過大量機器學習及人工智能形成數(shù)據(jù)基礎來識別假指紋(如圖6)。

圖6 通過軟件識別假指紋

　　前些天小編曾參加過指紋識別算法公司PRECISE BIOMETRICS(業(yè)內也稱為PB)在京的媒體溝通會，據(jù)悉，PB收購反假指紋欺詐及活體識別專家NexID Biometrics公司后，如今其假指紋識別軟件已經(jīng)可以對指紋傳感器獲取的圖像特征進行深度分析，發(fā)現(xiàn)偽造指紋圖像中的缺陷，甄別出真實手指與假冒手指之間的差異。雖然具體應用現(xiàn)在還在開發(fā)中，但也終究是能夠讓我們松口氣了。

　　想起上個月的“WannaCry”勒索病毒，小編仍是心有余悸，電腦里那么多稿件和資料額，天吶擼!~正在想如果真滴中招是否要交“贖金”，微軟發(fā)布了漏洞補丁，相關解決方法也相繼推出。隨著如今的假指紋的肆虐橫行，防假指紋算法和假指紋之間又將是一場技術比拼的生死博弈。