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从指纹到虹膜聚焦生物识别技术现状

2020.03.27 来源: 浏览:0次

从指纹到虹膜 聚焦生物识别技术现状

随着移动智能设备和应用的迅速发展,由于支付等特殊需求对安全的要求提高,联设备呈爆发式增长。而利用人体固有的生理特性(如指纹、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音等)来进行个人身份鉴定的生物识别技术,正逐渐成为移动设备的标配。

指纹识别两大重要技术指标

目前比较成熟的生物识别技术主要有三种:包括指纹、人脸、虹膜。在iphone5S采用指纹识别的推动下,经过短短时间的技术沉淀,从联想发布的ZUK,到大神发布的Note3,再到奇酷青春版,都标志着指纹识别技术已经从高端旗舰机快速普及到了千元智能机中。作为指纹识别模组厂商的代表,韩国CT Park SeungYong预计在2016年智能的销量16亿,其中带有指纹识别模块的智能大概是7亿。

目前市面上的电容式指纹传感器已经非常多了,但是差异化很小,而且安全级别普遍不够。金鹏微控科技有限公司(下称JP Sensor)总经理萧旭峰博士表示,为了达到更高的安全级别,JP Sensor大概是除了新思之外,少数直接在指纹Sensor中做加密的公司。JP Sensor指纹采集器内建有AES加密。(Advanced Encryption Standard,高级加密标准是美国联邦政府通用的一种区块加密标准)萧旭峰博士表示,经过AES加密后,输出的东西不是指纹图像,要用相应算法才能解开图形,这种加密方式经常应用在通讯领域,比如ATM机,输入输出的信号一定是做了加密处理。

除了安全问题,电容传感器面临另一个常见问题是静电问题。萧旭峰博士表示,业界一般都有做防静电处理,一般ic是做8000v的,指纹识别传感器是做15000v的,JP Sensor则做了更高一层30000v的标准

涉及到指纹识别芯片最重要的精准度问题,取决于几个因素:第一个是CPU,速度够不够快,指令层够不够;第二个是算法,这里涉及到拒真率(FRR)和认假率(FAR)两个指标。业界厂商一般告诉你它的拒真率是千分之一,误认率是百万分之一,但这个是假设数据,实际上没有这么好的指标。萧旭峰博士认为,指纹识别算法是非常复杂的,主要原理是通过手指的特征点来进行计算,通常要有二三十年的技术积淀才能成就一家算法公司。

现在全球的指纹识别算法大部分来自两个地方,分别是前苏联的立陶宛和北韩。因为要获得更准确的拒真率(FRR)和认假率参数,需要大量的指纹影响数据库做支持,而这两个地方的指纹采集是做得最好的。现在采用的指纹识别,需要消费者多次按压才能采集完成。但如果按严格的安全标准,可能要按压30~40次以上,这个体验消费者是不会接受的。萧旭峰博士认为,要提升安全标准,就必须要牺牲用户体验。而立陶宛和北韩的指纹采集就没有这方面问题。

指纹识别面积能否更小?

由于在等移动终端上,指纹识别的面积越来越小,目前苹果的指纹识别面积是88*88,在金融支付领域,一般是192*192,比如华为的Mate就是采用这个尺寸。未来指纹识别是否会越做越小呢?

源自北韩的算法要做到120*120还是很有难度,因为采用特征值算法,到120*120这种就只剩下3~4个特征值,没有使用影像及特殊算法是很难算出来的。萧旭峰博士解释道,特征值简单来说就是指纹图形中出现一个特征点,诸如Y节点,它能够算出x轴、y轴的位置,这就是一个特征值。人的一个手指头大概有20+个特征值,因为面积小能取到的特征值量就会笑,因此重复概率会非常高,也就是说认假率(FAR)会比较高。指纹识别面积做小,在成本上可能会更便宜,但过小也会带来安全性的下降,萧旭峰博士认为苹果敢做这么小,是因为它敢自己承担风险,而其他厂商很难做到这一点。

面对国内指纹识别厂商处处受限于苹果的专利问题,迈瑞微CTO李扬渊提出了三个应对方法。最有效的风险规避就是不使用已授权的专利技术:在同一理论框架下如果不使用必要电路一定导致产品品质降低,失去竞争力;另辟蹊径自立山头,则要面对来理论研究、产业化、市场化三方面的困难。次有效的风险规避是获取专利持有人的授权:把专利风险转换为成本代价,面临竞争力降低的风险;通过发展技术并进行技术授权交换,面临自主技术被竞争对手使用而降低自身竞争力的风险。先侵权后赔钱:把侵权技术经过层层封装隐藏,给专利持有人的举证制造障碍,会增加硬件复杂度,提高成本;在专利申请中变造甚至劣化了技术方案来制造差异化,试图使用自有专利对抗专利持有人,但专利法庭往往不认可。

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