指纹识别原理IC及模组介绍

指纹识别原理及模组工艺概述指纹识别的背景知识我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凸凹不平产生的纹路会形成各种各样的图案。

这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。

人们也注意到，包括指纹在内的这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的。

依靠这种唯一性，我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过对他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。

这种依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术，指纹识别是生物识别技术的一种。

目前，从实用的角度看，指纹识别技术是优于其他生物识别技术的身份鉴别方法。

这是因为指纹各不相同、终生基本不变的特点已经得到公认。

最早的指纹识别系统应用与警方的犯罪嫌疑人的侦破，已经有30多年的历史，这为指纹身份识别的研究和实践打下了良好的技术基础。

特别是现在的指纹识别系统已达到操作方便、准确可靠、价格适中的阶段，正快速的应用于民用市场。

指纹识别系统通过特殊的光电转换设备和计算机图像处理技术，对活体指纹进行采集、分析和比对，可以迅速、准确地鉴别出个人身份。

系统一般主要包括对指纹图像采集、指纹图像处理、特征提取、特征值的比对与匹配等过程。

现代电子集成制造技术使得指纹图像读取和处理设备小型化，同时飞速发展的个人计算机运算速度提供了在微机甚至单片机上可以进行指纹比对运算的可能，而优秀的指纹处理和比对算法保证了识别结果的准确性。

指纹自动识别技术正在从科幻小说和好莱坞电影中走入我们实际生活中，就在今天，您不必随身携带那一串钥匙，只需手指一按，门就会打开；也不必记住那烦人的密码，利用指纹就可以提款、计算机登录等等。

指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图像、提取特征、保存数据和比对。

在一开始，通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像，取到指纹图像之后，要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰。

接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示——特征数据，一种单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。

软件从指纹上找到被称为“节点”（minutiae）的数据点，也就是那些指纹纹路的分叉、终止或打圈处的坐标位置，这些点同时具有七种以上的唯一性特征。

因为通常手指上平均具有70个节点，所以这种方法会产生大约490个数据。

有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向信息表明了各个节点之间的关系，也有的算法还处理整幅指纹图像。

总之，这些数据，通常称为模板，保存为1K大小的记录。

无论它们是怎样组成的，至今仍然没有一种模板的标准，也没有一种公布的抽象算法，而是各个厂商自行其是。

最后，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。

指纹识别技术分类：光学传感器识别光学取像设备有最悠久的历史，可以追溯到20世纪70年代。

依据的是光的全反射原理(FTIR)。

光线照到压有指纹的玻璃表面，反射光线由CCD 去获得，反射光的数量依赖于压在玻璃表面指纹的嵴和峪的深度和皮肤与玻璃间的油脂。

光线经玻璃射到峪后(指纹线之间的凹陷部分)反射到CCD—呈现白色，而射到嵴后则不反射到CCD，图像呈现黑色(确切的是脊上的液体、油脂影响光线的反射路径)。

光学指纹采集技术有明显的优点：价格低廉。

缺点：由于要求足够长的光程，因此要求足够大的尺寸，而且过分干燥和过分油腻的手指识别效果差。

图表1光学识别原理示意图硅晶体电容传感器识别半导体指纹传感器无论是电容式或是电感式，其原理类似，在一块集成有成千上万半导体器件的“平板”上，手指贴在其上与其构成了电容（电感）的另一面，由于手指平面凸凹不平，凸点处和凹点处接触平板的实际距离大小就不一样，形成的电容/电感数值也就不一样，设备根据这个原理将采集到的不同的数值汇总，就完成了指纹的采集。

应用晶体传感器是最近几年在市场上才出现的，尽管它在传奇文学作品中已经出现近20年。

这些含有微型晶体的平面通过多种技术来绘制指纹图像。

电容传感器通过电子度量被设计来捕捉指纹。

电容设备能结合大约100,000导体金属阵列的传感器，其外面是绝缘的表面，当用户的手指放在上面时，皮肤组成了电容阵列的另一面。

电容器的电容值由于金属间的距离而变化，这里指的是脊（近的）和谷（远的）之间的距离。

压感式表面的顶层是具有弹性的压感介质材料，他们依照指纹的外表地形（凹凸）转化为相应的电子信号。

图表2光学识别(左)&电容识别(右)原理示意图与光学设备多采用人工调整改善图像质量不同，电容传感器采用自动控制调节指纹图像像素以及指纹局部范围敏感程度，在不同环境下结合反馈信息生成高质量图像，由于提供了局部调整能力，即使对比度较差的图像(如手指压得松的区域)也能被有效检测，并在捕捉瞬间为这些像素提高灵敏度，生成高质量指纹图像。

优点：图像质量好、无畸形、尺寸小、易集成到其他设备中。

其发出的电子信号将穿过手指的标称和死性皮肤层，达到手指皮肤的活体层(真皮层)，直接读取指纹图案，从而大大提高了系统的安全性。

生物射频指纹识别技术生物射频指纹识别技术通过传感器本身发射出微量射频信号，穿透手指的表皮层去检测真皮层的纹路，来获得最佳的指纹图像。

因此对干手指，汗手指，干手指等困难手指通过可高达99.5%，防伪指纹能力强，指纹敏感器的识别原理只对人的真皮皮肤有反应，从根本上杜绝了人造指纹的问题，宽温区：适合特别寒冷或特别酷热的地区。

因为射频传感器产生高质量的图像，因此射频技术是最可靠，最有力有解决方案。

除此之外，高质量图像还允许减小传感器，无需牺牲认证的可靠性，从而降低成本并使得射频传感器思想的应用到可移动和大小不受拘束的任何领域中。

射频敏感器：它的工作原理很特殊，由射频与敏感元件阵列组成，每一个成员实际上都是一个等效的小天线，它通过人的手指向皮肤内层（真皮层）深处传递电波。

接受部分的元件对回传的电波相位进行解调，相位的差别反应了指纹纹理。

从某种意义上讲，它的原理与雷达的工作原理相似，所以称为射频式指纹敏感器（RF sensor）。

而且，它能自动调节内部电气参数来适应手指干湿程度、按手指压力、年龄、等因素的变化。

基于它的工作原理，所采集到的指纹图像对应于手指内层具有生命的真皮指纹纹理，对手指表面的外层皮肤并不直接敏感，并对表面的一些脏物、油渍、灰尘等物质具有穿透能力，使它针对各种类型的手指在各种使用条件下都能采集到理想的图像，因此具有显著的优越性能。

超声波扫描识别超声波指纹识别，是高通在2015移动世界大会上宣布的一项3D指纹技术。

被认为是指纹取像技术中非常好的一类。

很像光学扫描的激光，超声波扫描指纹的表面。

紧接着，接收设备获取了其反射信号，测量他的范围，谷到脊的深度。

不像光学扫描，积累在皮肤上的脏物和油脂对超声波获得的图像影响不大，所以这样的图像是实际脊地形（凹凸）的真实反映。

利用超声波具有穿透材料的能力，且随材料的不同产生大小不同的回波，利用皮肤与空气对于声波阻抗的差异，就可以区分指纹嵴和峪所在位置。

超声波技术所使用的超声波频率为1x104Hz~1x109Hz，能量被控制在对人体无损的程度（与医学诊断的强度相同）。

超声波技术产品能够达到最好的精度，它对手指和平面的清洁程度要求较低，但其采样时间会明显长于其他几类产品，而且价格昂贵，也并不能做到活体指纹识别，所以目前使用稀少。

指纹识别应用背景：指纹等生物识别技术可弥补传统的安全认证方法，提供了一个很好的解决方案。

可用指纹等生物特征提高安全性的领域举例： 涉密系统，提供高度安全防范措施针对大规模人群身份鉴别技术网络、数据库和关键文件等的安全控制机密计算机的登录认证银行ATM,POS终端等的安全认证手机、平板、PC等使用认证等移动支付安全门禁、门锁指纹应用趋势：手机和平板屏幕解锁-更安全快捷特殊应用程序访问许可–防止他人或打开你的特殊应用程序数据和文件安全访问–防止他人访问你的手机数据移动支付–更快捷的完成安全支付应用程序快捷方式–给每个手指赋予不同的指令指纹相关新产品指纹硬盘、指纹POS机、指纹学生考试报名机、指纹汽车启动/防盗锁、指纹病例指纹识别过程：一个典型的指纹识别系统应该包括：指纹识别Sensor+特征提取/匹配模块+特征模板库+应用软件。

而指纹的匹配可分为两步，首先是提取待验证的指纹的特征，然后将其和指纹模板库中的模板指纹进行相似度比较，从而判断两个指纹图像是否来自同一手指。

指纹识别的采集方式不管采用什么采集技术，从用户角度用到的就两种录入方式：按压式与滑动式。

1、滑动式将手指从传感器上划过，系统就能获得整个手指的指纹。

手指按压上去时，无法一次性采集到完整图像。

在采集时需要手指划过采集表面，对手指划过时采集到的每一块指纹图像进行快照，这些快照再进行拼接，才能形成完整的指纹图像。

滑动式的优点是成本低、易集成，可采集大面积的图像，应用传统的特征点算法，但缺点是需要客户有一个连贯规范动作采集图像，体验效果比较手指获取特征数据信息指纹库特征数据指纹提取特征匹配不匹配，访问禁止匹配，验证通过，加入到特征数据库图表3指纹识别过程差，在之前的应用推广中不太成功。

2、按压式手指平放在设备上以便获取指纹图像。

一般为了获得整个手指的指纹，必须使用比手指更大的传感器，整个手指同时按压在传感器之上。

按压式的优点是客户体验好，只用一次按压就可以采集图像，与符合用户的行为习惯。

缺点是：成本高，集成难度大，一次采集图像面积相对较小，没有足够的特征点，需要用复杂的图像比对算法进行识别。

很明显，在用户角度来说，按压式最简单、最方便，以后越来越多的移动设备都将采用按压式指纹识别方案。

指纹识别工作原理目前的指纹识别算法主要从总体特征Pattern和局部特征Minutia这两个方面入手分辨指纹。

指纹的总体特征，总体特征指那些用人眼直接就可以观察到的特征。

包括指纹纹形、模式区、核心点（或者称为中心点）、三角点（或者称为Delta点）和嵴密度（或者称为纹密度）。

基本指纹纹形：包括环形（Loop，又称斗形），弓形（Arch）和螺旋形（Whorl）。

其他的指纹图案都基于这3中基本图案。

这个就是指纹图案的形状基本就这三类60%人是whorl,35%是loop,5%是arch仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，但通过分类使得大数据中搜寻比对指纹更为方便。

模式区（Pattern Area）：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哪一种类型的。

核心点（Core Point）：位于指纹纹路的渐进中心，它用于读取指纹和比对指纹时的参考点。

指纹的局部特征指纹的局部特征是指单个特征点的特征描述，一般用类型、水平位置（x）、垂直位置（y）、方向、曲率、质量等六个要素来描述。