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人们对生物识别信息安全还是很忧虑的

9月12日，李开复在参加一场峰会时的一番言论引起了轩然大波，热度甚至挤进了微博热搜。李开复宣称：自己在早期曾帮助旷视科技公司找了包括美图和蚂蚁金服等合作伙伴，让他们拿到了大量的人脸数据，并在随后的摸索过程中找到了几个有价值的商业化方向。然而，随后遭到蚂蚁集团的否认，蚂蚁集团12日晚间通过微博回应称，在与旷视科技合作事宜上从未与李开复有过接触，也从未提供任何人脸数据给旷视科技。这被李开复后来称为原本是一场“口误”的事件，却触动了企业敏感的神经，不仅作出光速回复，还不惜“打脸”李开复。话题一度冲上热搜，引发热议。实际上，随着信息加速和技术手段的革新，类似的事件不断冲击着大众的眼球。此前，媒体就曾报道过，有提供人脸检测和人群分析服务的科技公司的人脸识别数据库缺乏密码保护，导致大规模的数据泄露。除此之外，更是出现了曾有小学生使用打印出的照片做了验证，结果成功开启快递柜。虽然该快递柜方面也宣布紧急下线刷脸取件的功能，并表态称刷脸取件是小范围试运营测试版本，但由此暴露的生物识别技术问题令人担忧。生物识别方便大家，但是安全性到底如何?大家到底在担心什么? 要知道，这是个信息加速化的时代，个人生物识别信息受到广泛应用，在生活中大大地提高了效率，减少了不便。比如，现在可以“刷脸支付”、进小区可以“刷脸开门”、登录app可以“指纹登录”、“声音解锁”等。大量的生活场景开始植入个人生物识别技术，这就不由得让人们开始思考，“人脸”识别等个人生物识别信息一旦发生泄漏、滥用该怎么办。毕竟个人生物识别信息具有“唯一性”，不像钥匙丢了可以换锁芯，手机号泄露可以换号码，密码被盗可以改密码。而生物识别信息一旦泄露，则意味着终身泄露。个人信息保护不力不仅会为用户带来巨大损失，还会让企业面临信任危机，笔者认为保护生物识别信息刻不容缓! 一方面，必须通过监管引导，用法律手段规范市场。明确生物识别信息的收集、使用、存储等相关权限。据了解，今年3月，全国信息安全标准化技术委员会归口的GB/T 35273-2020《信息安全技术个人信息安全规范》(以下简称为《规范》)国家标准正式发布。《规范》从个人信息的收集、存储、使用、委托处理、共享、转让、公开披露等关键环节，均进行了技术规范，并在个人信息的基础上细化了个人敏感信息，包括：个人生物识别信息、通信记录和内容、行踪轨迹、健康生理信息、交易信息、14岁以下(含)儿童的个人信息等。《规范》中提到，个人生物识别信息原则上不应共享、转让。因业务需要，确需共享、转让的，应单独向个人信息主体告知目的、涉及的个人生物识别信息类型、数据接收方的具体身份和数据安全能力等，并征得个人信息主体的明示同意。此外，《规范》还明确了个人信息保护负责人的任职资格和职责，从个人信息处理者的角度，对于个人信息安全事件处理、组织的个人信息安全管理提出了要求。《规范》将于今年10月1日起正式生效。这对个人信息保护工作起到重要作用。另一方面，对于企业来说，应采用最小化原则，不应该过度采集、泛滥使用。不要从登录到支付一条龙的指纹、虹膜、人脸都安排上。另外，在收集个人信息的过程中，能否做到恪守底线、坚守原则，不倒卖泄漏个人隐私呢?生物识别技术是否能更加完善严谨，堵住风险，不被轻易攻破呢?这些问题，都值得深究。

时间：2020-09-26 关键词：生物识别信息 app
银行业生物识别技术将让欺诈无所遁形？

当今，随着我国经济水平的快速提升和科技水平的快速提升，我国的生物识别技术也得到了很大的提升。当前，生物识别逐渐从概念变为了现实，并且走进了我们的生活。生物识别的应用行业越来越多了，其中就包括银行业。数字银行业务和通过呼叫中心实现的远程银行业务的普及，需要全新且便利的方式来验证客户身份。即使银行客户认同安全性的需要，他们也不想经过繁琐的验证步骤后才能完成自己简单得不能再简单的账户交易。但是，对于银行而言，在允许通过电话、网站、移动应用或ATM进行访问或交易之前，验证客户身份绝对至关重要。事实证明，传统的PIN和密码并不能可靠地确保账户的隐私和完整性。客户会经常忘记它们，而网络罪犯则能够通过网络钓鱼和社交工程作假来获取用户凭据。银行及其客户每年因身份失窃和欺诈遭受的损失以百万美元计。为了确保最高级别的身份验证安全性，许多银行都在使用生物识别技术。生物识别技术为金融机构和消费者提供诸多优势，其中包括： · 更低的运营成本 · 无需复杂的密码和PIN · 无需重复的身份验证流程 · 无法利用从恶意数据泄露获得的被盗信息最后一点非常重要。即使网络罪犯设法钓到或从数据泄露中获得了您的个人凭据，它们也几乎没有任何价值，因为现在的身份验证依赖于您独一无二的声音、指纹和面容。消费者也会从银行业的生物识别中获益。他们不再需要记住多个密码(或者用小本子记下来后藏在某个地方，以防忘记)。只需要一个可在任何设备上使用的生物识别验证器(例如消费者的声纹)，即可便捷地访问和管理他们的账户。银行业生物识别技术的关键考量因素在开始引入生物识别技术之前，银行应评估可供使用的不同类型的生物识别技术，及其客户群体对该技术的可能反应。注册是一个关乎实施成功与否的关键参数，也是经常被低估的参数。如果大多数客户拒绝注册，或对使用基于生物特征的身份验证感到抵触，那么投资这项新技术就是徒劳无功的。选择一种易于让客户接受和使用的技术至关重要。另一个重要的考量因素是技术的拒真率。系统如果不能识别客户无力改变的某个生物特征，就无法赢得他们的信任。一旦您的身份验证系统依赖于生物识别特征，就必须每次都识别它，否则银行就会面临客户流失的风险。同样，认假率也可以运用包括对生物特征进行“活体”检测的技术来避免。系统需要在实时摄像头上看到您的面容，还是只需一张图片?您的语音识别技术是否偏爱脚本化的短语(例如“我是张三”)，还是用户想说什么就说什么?活体模拟现场的真人，这就阻止了欺骗行为(已知发生过这种情况)。银行业中不同类型的生物识别技术生物识别技术使用独特且可测量的人类特征来唯一地识别个人的身份。主流的生物识别特征有指纹、手掌静脉、虹膜、视网膜、面容和声音。让我们快速了解一下它们的优缺点。指纹识别：现有的移动应用能在数秒内扫描并使指纹数字化，指纹遇到的阻力非常低。这种生物特征识别技术是手机银行以及银行分行所采用的主流身份验证方法之一，其中紧凑且易于使用的设备具有快速准确验证的良好往绩。手指或手掌静脉识别：识别人的手指或手掌中独一无二的静脉图案。注册流程通常需要客户亲自上门扫描手掌并进行注册。验证设备体型更大，适合分支行或ATM安装，而不适合在手机上使用。语音识别：识别每个人独特的语音特征。呼叫中心的日益普及使这种生物识别技术成为银行业中应用最广泛的技术之一。语音识别适用于任何设备，并且具有支持被动注册的优势，它可从常规电话交谈中捕获声纹，并且不需要客户使用脚本化短语或花时间创建声纹。语音生物识别技术几乎适用于任何情形。用户无需记住神秘的PIN或密码，不需要任何特殊设备，所处位置也无关紧要。从消费者的角度来看，它在便捷性和安全性之间取得很好的平衡。面容识别：运用计算机算法和三维传感器，通过测量眼睛、鼻子、脸颊、下巴等的相对位置、形状和大小来识别面容。尽管这种方式正在加速发展，但支持其实施的技术却并不普遍。例如，iPhoneX使用Apple的Face ID系统登录某些大型银行的移动应用，但并不是每个人都拥有一部iPhone。这项技术的一个缺点是对灯光、眼镜、头发、面部手术等引起的变化敏感，这可能会导致过多的身份验证错误。虹膜识别：扫描虹膜中的复杂颜色和线条图案。虹膜扫描器现在可在手机上使用，也可很容易地安装在ATM和其他固定地点。虹膜扫描是一种“活体”检测技术，因此无法被欺骗。例如，较新的自动提款机和ATM需要用户的借记卡和虹膜扫描才能完成交易。视网膜扫描：识别视网膜中血管的图案。需要特殊的照明和扫描器才能观察到视网膜。该技术价格昂贵，并不真正适合客户身份验证。也许适合进入银行金库? 行为生物识别是一个全新的前沿领域，其中大数据和机器学习技术分析个人行为和设备特征的丰富组合，为每位客户创建独一无二的个人资料。这种创新的方法可以识别用户模式，例如如何在手机或平板电脑上敲击键盘，或如何使用鼠标。IP地址和地理位置指示器也被加入个人资料分析。因此，区分出作假者就更加容易。与个人资料明显不同的交易可能会触发进一步的身份验证请求或被拒绝。银行业中的生物识别技术：会出什么问题? 生物识别数据是任何人拥有的最个性化且最私密的数据。保护这类客户数据并避免其被破坏或丢失不容任何闪失。您无法通过更改PIN或密码的方式来改变您的声音或虹膜。想象一下，如果一位合法客户通过其他城市的分支机构进行大额交易，而面容识别技术却无法验证客户身份，那将会出现什么样的难题。在几次失败的尝试后，客户心中大为不满，虽然客户经理实施了干预，柜员却仍须依靠老式的身份证件(带照片)方法来验证客户身份。这种情形会严重影响消费者对生物识别技术抱有的信心。金融机构应积极与生物识别技术和安全领域的市场领军者合作，以确保银行业的生物识别技术能够实现其潜力，引领一个让欺诈无所遁形的未来。

时间：2020-09-26 关键词：系统银行生物识别
生物识别技术让银行业变得更安全？

近年来，以客户为中心的金融科技和挑战银行的兴起，推动了对所有参与者(包括现有参与者)更好的客户体验和便利性的需求激增。从即时交易到个性化支出细分，现在银行业经验的每个要素都将是无缝的和个性化的。安全也不例外，但是在处理对银行帐户和高度敏感的个人数据的访问时，必须根据保证程度来衡量便利性。匹配个人独特的身体特征并消除对广泛的字符数字密码的需求，生物识别(即面部识别)似乎提供了最佳解决方案。在美国，Chase、HSBC和USAA等主要金融公司允许客户使用Apple的FaceID登录其移动银行应用程序。去年5月，美国银行(BOA)获得了采用多种生物识别技术的面部识别认证系统的专利。自2016年以来，支付巨头万事达(Mastercard)一直在探索面部识别的使用，当时该公司推出了“自拍照”应用程序，该应用程序使用户可以批准其在线购物以进行即时支付。据报道，这家金融巨头还在探索语音识别技术来批准付款。显然，银行业在生物识别安全方面已经取得了进展，但是最近关于面部识别技术进行大规模监视的争论促使我们退后一步，重新评估我们对该技术的理解。对于采用按人脸付款概念的支付公司来说，必须收集、存储和管理大量数据，其中包括生物特征。关于深度造假绕过面部识别系统的报道表明，坏人可能会释放出一个由错误识别等组成的潘多拉盒子。深度造假正日益成为远程客户身份识别的迫在眉睫的威胁，已经发生了几起引人注目的案件，不法分子利用这种技术推翻了生物识别数据。虽然生物识别技术旨在抵御影响更传统的验证手段的现有威胁，例如密码、PIN码或图案，但复杂的深度伪造技术可以让攻击者找到面部、语音甚至步态识别的解决方法，从而在升级的安全系统中暴露出新的漏洞。随着他们竞相采用可加快验证过程并为在线交易增加便利的解决方案，金融行业的公司可能需要退后一步，评估积极的应对措施，以应对这类新出现的威胁。 PenTestPartners的安全研究员KenMunro告诉英国广播公司(BBC)，最好的安全措施是稍微“麻烦”一点。 “理想情况下，我希望将面部识别与PIN结合使用。两种系统都有缺陷，但是当您将它们组合在一起时，它们的表现出色。”

时间：2020-09-26 关键词：程序银行生物识别
部分加拿大移民申请人可以延迟提交生物识别信息

当今，我国的新冠肺炎疫情已经基本上控制住了。然而，全球的新冠肺炎疫情还在不断蔓延，其中就包括加拿大。当前，加拿大移民难民和公民部(IRCC)允许部分加拿大移民因客观原因的，可延期提交生物识别信息。目前尚不清楚加拿大和境外的生物特征收集服务点什么时候可以正常运行。服务点和签证申请中心(VAC)的关闭已影响了成千上万的加拿大永久居留申请人。这些申请人中有许多之前已经提交过他们的生物特征。此外，已经有越来越多的永居申请人因不能进行生物识别，而不能满足永居申请的要求。因此，IRCC采取措施免除某些群体的生物识别，从而避免永居申请程序正常进行。符合条件的申请人与生效日期根据IRCC的说法，该政策于2020年9月10日生效，并于2020年9月22日开始实施。它将无限期生效。无论他们目前在加拿大还是在国外，符合以下两种情况的都可以免除生物特征识别要求：待定或新的永久居留申请 10年中，在申请永居之前已经提交了生物识别信息关于生物识别加拿大不可否认COVID-19对很多申请程序造成了阻碍，因此加拿大实行免除提供的生物识别这一程序。获得加拿大访客签证，工作或学习许可(美国公民除外)，难民或庇护身份，永久居留，访客记录或延长其工作或学习许可的外国公民通常需要进行生物识别。这些人需要提交其指纹，照片并支付费用。加拿大使用生物识别技术来确认外国人入境时的身份。

时间：2020-09-26 关键词：程序生物识别信息
小度的生物识别让康辉点赞

2020年9月15日，百度和央视新闻共同举办了“万物智能——百度世界2020”大会。会上，机器人小度见到自己的偶像总台央视主持人康辉和见到自家老板百度创始人、董事长兼CEO李彦宏时表现出不同的态度，让人开怀大笑。小度为什么会这么聪明，可以精准分辨出两个人?通过央视新闻镜头，李彦宏向康辉和所有的科技发烧友解释道，小度可以依据声纹等生物特征进行识别，进而提供相关的个性化服务。一个家庭中每个成员的喜好和习惯都不同，不同的人使用小度的时候得到的体验也不一样，小度可以通过对不同家庭成员的识别来实现个性化的服务。小度的强大"技能点"，让康辉称赞不已："小度的本事现在真的越来越大了"。更令康辉更感兴趣的是"爸妈讲故事"。爸妈只需录制五分钟，小度就可以模仿爸妈的声音给孩子讲故事。当康辉听见小度用自己的声音讲故事时，忍不住赞叹道，"这个陪伴其实是特别需要的，而且是特别温暖的一种技术的应用"。确实，在生活节奏不断加快的当今，很多家长都很难有充足的时间可以陪伴孩子，但只要家长用小度APP录制20句话，小度就可以高度还原家长的声音，用家长的声音给孩子讲故事，实现陪伴式的儿童教育，做到有感情的互动，多了一种父母在身边的陪伴感。在情感陪伴的纽带之外，小度还具备众多丰富的儿童教育资源，是儿童在线教育的好帮手，陪伴孩子健康成长，让父母更省心。而对于老人，小度同样贴心和智能。演播厅现场连线了身在百度智慧养老服务公益试点小区的央视新闻AI体验官郑丽，带领大家体验老年人的"智能生活"。这个社区里，已经有200多户老人家配备了定制的小度智能屏，被称为"小度智能通"的刘大爷还告诉记者，在生活上，但可以用小度听歌曲、预报天气，还可以帮他们买到实惠的菜;在身体健康方面，小度可以帮助记录测量指标，并将血压等数据信息同步给医生;在社交上，老人们还可以通过小度与自己的老友们视频，互道安康。刘大爷动情的说道，小度就是我的家人。郑丽也深有感触，她表示，小度智能屏已经不仅仅是一款智能设备了，它更像是一个有温度、有热度的老朋友。"它能够浓缩时光，给老人们带来温暖和感动，它能够帮助老人们解决生活当中的很多难题，它能够随时呵护老人们的健康，甚至能随时沟通亲情和友情。" 走入千家万户，陪伴亿万家庭，更多的温暖，更多的关怀。目前，小度已经做到智能屏全球出货量第一、全品类智能音箱全国出货量第一。而且，小度还在不断通过"破圈"，去寻找和挖掘新的人群需求和场景，让更多人享受到人工智能带来的美好生活。

时间：2020-09-26 关键词：小度生物识别 app
生物识别离我们越来越近

在接下来的五年中，生物识别技术将很快变得不仅仅是指纹识别，其他方法也在迅速增长。Juniper Research的一项新研究发现，生物识别身份验证现在已准备就绪，不仅可以超越指纹，而且可以使用从面部识别到声纹的一系列标识符。这些方法将成为更多消费者生活的一部分，预计到2016年将安装在1.9亿部移动设备(包括智能手机和可穿戴设备)上，到2021年将超过6亿台。这项新的研究《移动生物识别技术：消费者市场，机遇与预测2016-2021》发现，企业对更少依赖硬件的方法的需求将在未来5年内提高新型生物识别技术的知名度，尤其是声纹和面部识别。这些技术比指纹识别技术更易于部署，因为它们不需要专用硬件，从而在较低端的智能手机市场上为生物识别安全带来了全新的受众，而指纹识别技术在富裕地区仍然很普遍。 Juniper预测，随着越来越多的生物识别技术供消费者使用，Juniper预测在不久的将来，多种生物识别技术将成为消费者移动体验的一部分。研究发现，由于需要提高生物识别本身的安全性，生物识别的用例将从识别转向验证。在这些情况下，生物特征会在设备上存储和批准，并向服务发送确认信息，而不是传输生物特征并将其与远程保存的记录进行比较。这是因为生物特征不能像密码一样进行更改，因此，如果它们遭到破坏，将终身无法使用。研究作者詹姆斯·莫尔(James Moar)说：“虽然生物识别技术提供了更高的安全性和便利性，但它们需要更高级别的保护。” “建立存储和传输更新的生物识别技术的最佳实践，对于确保消费者控制这些大多数个人数据以及确保其安全性至关重要。” 白皮书，消费者生物识别技术〜皮肤深深还是发自内心?，可从瞻博网络的网站充分调研的进一步的细节一起下载。

时间：2020-09-26 关键词：硬件智能生物识别
数字助手和生物识别等技术助力企业创新

前段时间，毕马威正式发布了《2020年毕马威科技行业创新调查》(以下简称：“调查”)。该调查主要是关于采访了12个国家共800多名全球科技行业领袖分析新冠肺炎疫情对市场造成的影响。据调查显示，数字助手理有望在行业中担当不可或缺的角色，通过与当下愈发成熟的人工智能、自然语言处理以及机器学习等技术的结合，有望在未来3年内加速企业这一技术在行业中的渗透。除数字助手外，科技企业领袖也将生物识别技术(即采用个人独一无二、可测量的物理特征，例如指纹、面部结构和视网膜扫描等来进行自动识别、出入控制和设施/系统保安等的技术)列入在了未来趋势当中。23%受访者认为，提升业务效率是企业采用该技术的主要原因，53%受访者在生物识别技术方面的投资与去年相比增加了20%或以上，同时也有受访者(23%)表示，该技术最大的挑战在于前期昂贵的学习成本。此外，鉴于疫情对市场造成的长远影响，几年前便已不温不火的虚拟现实技术迎来了高光时刻。71%受访者表示，在虚拟现实方面的投资较去年相比有所增加，并预计在开始投资的3年内可获得相对快速的投资回报。然而，受访的全球科技行业领袖指出采用该技术最大的挑战在于人员匮乏与企业文化的影响，其中29%受访者将此视为主要挑战。

时间：2020-09-26 关键词：人工智能科技生物识别
Windows Hello正式使用了生物识别技术？

相信当前大部分人使用的密码均为手动输入密码。其实，手动输入密码的安全性还是有点不够的，它容易被盗用。有时人们也会经常忘记了自己的手动输入密码，这给用户带来了极大的不便。 Windows Hello是Windows 10提供的一个新的安全功能，该功能通过生物识别技术为小伙伴们带来指纹、人脸和虹膜等多种身份验证方式，具有极高的安全性。只有具备特定的硬件设备才能使用Windows Hello功能。例如，指纹识别技术需要指纹收集器，人脸和虹膜识别技术需要Intel 3D RealSense摄像头或采用该技术并得到微软认证的同类设备。使用Windows Hello功能之前需要先启用PIN码，如果没有为当前登录系统的用户账户设置密码，那么需要在启用PIN码之前先为该账户创建密码。设置好PIN码后，如果已经为计算机安装好了Windows Hello所需的硬件设备，接下来可以通过设置向导来启用Windows Hello功能。成功启用Windows Hello后，小伙伴们将获得企业级别的安全性。以后只需通过快速轻扫手指或对着RealSense摄像头刷脸来登录Windows 10操作系统，而不再需要手动输入任何密码。接着小编将介绍几项相对于前篇文章而言，在Windows 10中较为细微的功能改进或新功能。 1. 改进的Snap功能 Windows 10改进了Windows 8中的Snap窗口贴靠功能。Windows 8中的窗口只能自动贴靠在屏幕的左右两侧并占据整个屏幕二分之一的面积。在Windows 10中，小伙伴们不仅可以将窗口贴靠在屏幕的左右两侧，还可以将窗口贴靠到屏幕的四个角落并自动占据整个屏幕四分之一的面积。当贴靠一个窗口后，桌面上剩余的窗口会自动显示为缩略图，在小伙伴们选择其中的某个窗口后，系统会使用该窗口自动填充屏幕的剩余空间。 2. 打印PDF文件微软在Windows 10中加入了“打印成 PDF”功能，使用该功能可以在不需要额外安装PDF虚拟打印机的情况下直接将图片、文本文件等内容打印为PDF格式。在【设备和打印机】窗口中，可以看到名为“Microsoft Print to PDF”的虚拟打印机，这就是微软提供的“打印成PDF”功能。 3. 增强的【命令提示符】窗口 Windows 10加强了对【命令提示符】窗口的自定义功能。小伙伴们可以调整Windows 10中的【命令提示符】窗口的大小，还可以使用复制和粘贴功能来简化命令的输入量。如果对【命令提示符】窗口中显示的字体和背景颜色有特殊要求，那么可以根据需要对它们进行自定义设置。

时间：2020-09-26 关键词： Windows 3d 生物识别
Facebook旗下的这项应用非法收集用户的生物识别数据？

2020年8月12日，有人指控Facebook旗下的图片分享应用Instagram，称该应用非法收集用户的生物识别数据，侵犯了用户们的隐私安全。据报道，据一份提交给当地法院的诉讼相关材料显示，Facebook被指控未经用户知情或同意，收集、存储1亿多Instagram用户的生物识别数据，并从中谋利。诉讼相关材料还显示，该行为违反了伊利诺伊州的一项隐私法，该法律禁止未经授权的生物识别数据行为。Facebook仅从今年年初才告知Instagram 用户，其正在收集用户的生物识别数据。截至发稿时，Facebook尚未对此回应。公开资料显示，2020年7月底，因未经授权使用人脸识别，Facebook 同意支付一笔总计 6.5 亿美元的赔偿，借此达成和解。和解协议显示，伊利诺伊州所有在 2011 年之后，在 Facebook 网站上出现照片的用户，都将获得200 至 400 美元的赔偿。

时间：2020-09-26 关键词：数据 facebook 生物识别
Facebook获得生物识别隐私和解协议初步批准

据报道，Facebook公司赢得了法官对一项6.5亿美元和解协议的初步批准，从而解决用户的索赔。此前用户曾因Facebook通过照片标记工具非法收集生物识别数据向该公司索要赔偿。本周三，美国地区法官詹姆斯·多纳托（James Donato）初步批准了这一协议，此前Facebook在今年7月将赔偿金的金额提高了1亿美元。法院将在明年1月7日召开最终的审批听证会。

时间：2020-09-09 关键词： facebook 初步批准生物识别
生物识别“三驾马车”阵容，指纹识别已成主角

　　全球生物识别市场未来五年复合增速达35.2%，市场规模将达到370亿美元。根据我们的模型测算，预计以指纹识别、人脸识别、以及虹膜识别“三驾马车”为主的生物识别市场规模2018年将达到370.2亿美元，2013~2018年复合增长率为35.2%。　　分结构看，指纹识别和虹膜识别的驱动力主要来自智能终端应用市场的爆发，人脸识别的驱动力主要来自公共安全市场的需求提升。人脸识别和虹膜识别由于基数小爆发力强，其在整个生物识别市场的占比，将从2013年的11.4%、5.1%，提高至2018年的22.4%和22.1%。而作为人口大国的中国，在信息安全需求、公共安全需求、生物特征识别标准化推动等多重因素的推动下，生物识别潜在市场空间正在加速打开。　　指纹识别可与密码验证同时使用安全性更高　　iPhone5S的指纹识别器现在赢得了诸多关注，有人怀疑它的安全性、有人视它为密码的终极杀手、有人觉得它疑点重重。下面我们分别把两种加密方式的十多种特性列出来，一目了然优势劣势，以便你更好地理解它们的区别。　　生物识别技术，跟用户和密码系统一样，是一种识别和验证自己的系统。传统密码因为安全性弱难于管理，所以每个人都想弄一个新的密码杀手。事实是，密码有其弱势也有其长处，生物识别也是如此，下面先来看看两种技术的特性。　　所以上面的列表说明，生物识别不一定是密码的最佳代替方法，某些地方生物识别确实有一些明显的优势，但他们也有许多缺点，在某些具体的情况下都会变得很软弱。你不能通过简单的比较就说生物技术更好，或者密码技术更好。　　不过可以肯定的是使用密码加生物识别技术的结合，肯定比二者之一要安全很多，比如你知道指纹识别不能更改，但配上密码你就能修改了，两个加起来就叫双重验证。　　新进厂争卡位电容指纹识别恐掀专利战　　电容式指纹辨识市场山雨欲来。苹果（Apple） iPhone 5s掀起指纹辨识应用风潮后，许多中国大陆及台湾业者已纷纷投入电容式指纹辨识方案开发。不过，由于AuthenTec、Validity及 Fingerprint Cards三大厂早已在此领域设下重重专利壁垒，后进厂商若稍一不慎，恐将吃上侵权官司。　　行业人士表示，指纹辨识技术主要有五类，分别为电容式、压力感测、热感测、超音波及光学感测；其中，因苹果率先将电容式指纹辨识方案导入到智慧型手机，且今年下半年预计推出的iPad Mini也可望新增指纹辨识功能，遂让电容式指纹辨识方案出线，一举成为业界关注焦点。　　据观察，从去年底至今，中国大陆及台湾已有许多指纹辨识厂商冒出头，如联发科于深圳转投资的汇顶、上海的思立威；台湾的茂承科技、敦泰、神盾、映智及义隆等，且众家厂商皆有志一同锁定电容式指纹辨识方案进行研发工作。

时间：2020-09-01 关键词：指纹识别生物识别
不得不知的生物特征识别十大关键技术

　　生物识别技术在近几年有了长足的进展，但要使生物识别从理论研究走向实际应用，众多的科研单位还需要突破和解决其中一系列的关键技术。从统计的意义上讲人类的指纹、掌形、虹膜等生理特征存在着唯一性。因而这些特征都可以作为鉴别用户身份的依据。　　1、生物特征传感器技术　　通过某种原理可以测量生物特征，并将其转化成计算机可以处理的数字信号，这就是生物特征传感器的主要任务，也是生物特征识别的第一步。大部分的生物特征都是通过光学传感器如CCD或CMOS形成图像信号，例如人脸、指纹、虹膜、掌纹、手形、静脉等。但是虹膜和静脉图像需要主动的红外光源才可以得到细节清晰的个性特征。由于外加主动光源能够克服可见光线变化对生物特征的影响，所以最近在人脸识别领域有研究人员设计了红外成像设备，来克服人脸模式随光照变化的类内差异，从而大幅度提高了人脸识别的精度。　　为了提高生物识别系统的易用性、舒适性和用户的接受程度，同时又要保证生物特征信号的质量，此外还要小巧精致、成本低廉，生物特征传感器技术还有许多需要改进的地方。例如最近已经有通过非接触方式采集的3D 指纹传感器技术。生物特征传感器的核心技术包括：　　1)智能定位技术　　生物特征获取装置必须让用户和识别系统处于合适的距离和位置才可以捕获合格的生物特征信号。最理想的方案是让采集装置自动判别用户的位置，然后主动调节光学系统或者直接通过机械装置移动采集设备，这样就可以降低对用户的要求，采集方式更加智能化和人性化。　　2)人机接口设计　　生物特征采集系统应该“以人为本”，符合人体工学，设计生物特征和采集装置之间的交互接口。通过开发用户自定位技术让用户在某种方式的导引下很快找到合适的成像位置。例如现有的人脸识别和虹膜识别系统中通常在采集装置上安装一面镜子或者设置一个注视点或者设计比较巧妙的光学系统，用户通过视觉或者语音反馈就可以比较迅速地找到适合成像的位置。　　3)光学系统设计　　主要是光学镜头组的设计和加工，如果需要主动光源照明的话还要在镜头上安装滤光片，根据成像距离设置主动光源。　　4)机械控制技术　　包括自动变焦的电控单元设计、配合用户的身高和距离进行程序调节的机械单元设计等。　　生物特征传感器的核心技术还包括传感器电路设计；信号传输与通信技术；防撬报警技术以及和其他技术的有机结合。　　2、活体检测技术　　为了防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统必须具有活体检测功能，即判别向系统提交的生物特征是否来自有生命的个体。一般生物特征的活体判别技术利用的是人们的生理特征，例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息，活体人脸检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息，活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、瞳孔对可见光源强度的收缩扩张反应特性等。　　此外，基于生物特征图像的光谱学信息也是进行活体检测的有效途径。例如打印的图像会形成有规律的纸质纹理特征，可以用频谱特征进行检测。此外，还可以通过人机互动的形式检测生物特征的活体特性; 使用多模态生物特征识别系统也可以提高伪造的难度。　　从现有的技术水平看，活体检测功能一直是生物识别系统的薄弱环节，已经有研究人员使用伪造的指纹和人脸攻破了现有的系统，引发了有些用户对生物识别技术的信任危机。所以活体检测技术将是生物识别系统进入高端安全应用的最大瓶颈。　　3、生物特征信号质量评价技术　　在自动身份识别系统中，生物特征一般是以连续的视频流或者音频流的形式进行获取。由于有效的生物特征采集范围总是有限的，再加上人的运动、姿态变化等因素，传输到计算机的生物特征信号大部分都是不合格的。而高质量的生物特征信号是进行特征表达和身份识别的基础，低质量的生物特征信号有可能引起错误接收或错误拒绝，降低系统的稳定性和鲁棒性（系统的健壮性），浪费大量的计算资源在无效的生物特征信号处理上。　　基于上述分析，我们可以从三个方面努力排除低质量生物特征信号对识别性能的影响：　　■研究高性能的成像硬件平台　　■提高识别算法的鲁棒性　　■在生物识别系统中引入智能的质量评价软件模块，只容许较高质量的生物特征信号进行注册或识别。　　在这些措施中设计有效的质量评价算法最实际。因为再鲁棒的识别算法能够接受的信号质量也是有限的。虽然已经有高性能的生物特征获取装置面世，但是价格十分昂贵，也解决不了根本问题。所以研究生物特征的质量评价算法对于识别系统性能的提高具有重要意义。　　生物特征信号的质量评价可看做一个两类模式识别问题——将采集到的生物特征分为合格和不合格两种情况。如果要对合格信号量化打分，还要将评价指标定量化。生物特征信号的质量评价问题是一个比较困难的问题，因为造成特征信号质量差的原因千差万别，即负样本的种类太多，不胜枚举，很难设计一个分类器将所有的正负样本区分开。需要通过质量评价来过滤的低质量生物特征一般包括存在离焦模糊或运动模糊的图像，信噪比太低的信号，遮挡的图像等。一般可以从空域和频域两个角度出发去设计质量评价算法。　　从产品实用化的角度考虑，生物识别系统现在遇到的最大的瓶颈之一就是信号的质量评价。一方面，为了拓宽系统的适用范围，提高产品的易用性，对用户更友好，为此，研究人员希望系统能在生物特征质量要求较低的条件下运作，但是同时又要求系统能有稳定的高精度。为了平衡这个矛盾，设计“稳、快、准”的质量评价算法将是必由之路。　　4、生物信号的定位与分割技术　　经过处理后的掌纹纹路更清晰了。从生物特征获取装置采集得到的原始信号一般不仅包括生物特征本身，还包括背景信息，例如原始的虹膜图像中包括虹膜、瞳孔、巩膜、眼皮和睫毛等多个区域，真正能有效鉴别人们身份的图像内容也就在虹膜区域。所以必须从原始信号中分割出感兴趣内容进行特征提取。定位和分割算法一般都是基于生物特征在图像结构和信号分布方面的先验知识。例如人脸检测就是要从图像中找到并定位人脸区域，一直是计算机视觉领域的研究热点。　　2001年美国的Viola和Jones提出了用易于计算的Harr小波特征来描述人脸模式，用AdaBoost来训练人脸检测分类器，取得了人脸检测领域的突破性进展，实现了实时检测视频中的人脸图像，而且准确率也非常高。这个方法对计算机视觉和生物识别领域的影响都很大，现在商业化的人脸识别系统基本上都是使用这种人脸检测方法或者其变种。而且这种通过机器学习训练弱分类器的方法也被推广到了一般视觉对象的检测和识别上。指纹的分割算法一般是基于指纹区域和背景区域的图像块灰度方差的差异特性虹膜的定位主要利用瞳孔/虹膜/巩膜存在较大的灰度跳变并且成圆形的边缘分布结构特征;掌纹的定位一般是基于手指之间的参考点来构建参考坐标系。　　5、生物特征信号增强技术　　得到了分割后的特征区域后，有的生物特征识别方法需要在特征提取前对感兴趣区域进行增强，主要目的包括去噪和凸显特征内容。例如人脸和虹膜图像一般用直方图均衡化的方法增强图像信息的对比度;指纹一般用频域的方法得到脊线分布的频率和方向特征后进行纹路增强对于比较模糊的生物特征信号，可以考虑使用超分辨率的方法或者逆向滤波的方法进行增强。　　6、生物特征信号的校准技术　　为了克服不同时刻采集的生物特征信号之间的平移、尺度和旋转变换，需要将参与比对的两个生物特征进行对齐。有的生物特征校准在特征提取之前完成，例如常用主动形状模型和主动表观模型进行人脸对齐;有的生物特征校准的过程就是特征匹配的过程。生物特征信号的校准结果对于识别精度的影响很大，所以也有学者认为生物特征识别最重要的问题是校准技术。　　7、生物特征表达与抽取技术　　对于生物特征识别，不管是外行还是内行，人们首先想到的问题就是机器是用什么特征进行身份识别的？什么是生物特征信号中凸现个性化差异的本质特征？这就是生物识别的基本的、原理性的问题。对于这个问题在个别的生物特征识别领域得到了共识，例如指纹识别，大家都公认细节点（包括末梢点和分叉点）是描述指纹特征的最佳表达方式，所以国际上就有统一的基于细节点信息的指纹特征模板交换标准，给不同厂商的指纹识别系统的兼容性和数据交换带来了便利。但是在其他生物识别领域，例如人脸、虹膜、掌纹等领域研究人员还在不断探索最佳的特征表达模型。虽然这些领域的特征表达方法的种类繁多，部分算法也已经取得了很好的识别性能，但是人脸识别、虹膜识别、掌纹识别的根本问题——“什么是人脸、虹膜或掌纹图像的本质特征及其有效表达？”一直没有得到权威和普遍认同的回答。　　这是因为每个人脸、虹膜和掌纹图像的特征表达方法都是基于某种信号处理方法或者某个计算机视觉或者某个模式识别的理论，“公说公有理，婆说婆有理”，大家对于这些图像的本质特征表达还没有进行深入的研究。现在生物特征表达领域的流行趋势是把各种经典的或者新提出的图像分析方法依次去试，有点撞大运的感觉，产生这种现象的根源是大家没有基础理论的指导，不知道向哪个方向努力好。由于各种方法各自为“政”，造成生物特征模板的数据交换格式难以统一和标准化。例如人脸、虹膜和掌纹的数据交换标准只能基于图像，这是因为大家找不到一个统一的、权威的图像特征表达方法。　　相对于基于特征的数据交换标准，基于图像的交换标准在计算和存储资源的占用、传输速率等多方面都处于下风。例如在电子护照应用中，统一格式的生物数据都存放在非接触IC芯片中，在识别前需要通过无线读卡器从护照IC中读出生物数据，这时基于特征的方法比基于图像的方法快100倍，而且基于图像的方法还要多一个特征提取的步骤才能得到用户护照中的生物特征。所以不管是对于研究还是应用，生物特征信号本质特征的尽快确定都是最重要的。　　通过模拟这些生物体神经细胞对外界视觉刺激的信息编码规则，计算机视觉研究人员提出了Ordinal Measures（定序测量特征）来表达图像内容。中科院自动化所生物识别与安全技术研究中心通过拓展原始的定序测量特征的内涵，提出了多极子滤波器的概念，建立了虹膜图像特征表达的一般框架，证明了虹膜图像区域之间的排序测度特征等价于虹膜物理表面不同位置反光率之间的大小顺序关系，是独立于光照、对比度等外界因素的虹膜图像的本质特征。　　在这个框架下，虹膜特征抽取甚至可以简化成简单的加减运算，成功地解决了虹膜识别从PC向嵌入式平台移植的计算复杂性难题。通过定序测量特征，研究中心还建立了掌纹图像特征表达的一般框架，统一了该领域识别性能最好的三种掌纹识别方法。并针对低分辨率掌纹图像上主线和皱纹线灰度模式特点，提出了新颖的十字架形微分滤波器来抽取掌纹图像中的定序测量特征。实验结果表明新的掌纹识别方法不仅识别精度远高于主流方法，并且计算速度比最好方法快一倍。　　8、生物特征的匹配技术　　特征匹配就是计算两个生物特征样本的特征向量之间的相似度。图匹配算法也在指纹细节点模式、人脸模式、虹膜斑块模式的相似性度量中得到成功应用。　　9、生物特征数据库检索与分类技术　　随着生物特征识别技术在人类日常生活中的普及，使用人数的增长必然导致生物特征数据库的不断扩大。这种规模的扩大不仅仅表现在数据存储量的扩大，还表现在从数据库中搜索某一条记录所耗费的时间的增加。例如在一对多的超大规模（如一个城市、一个国家、一个行业的人群）生物识别应用中，完成一次识别的时间的长度将会让人无法忍受。这是任何一项成熟的生物识别技术从小规模应用向大规模应用转化时不可避免的问题。　　虽然可以使用并行计算技术来减少每次识别的时间，如果有一个生物特征粗分类的方法就可以实现分层次的生物识别：根据生物特征向量将数据库中所有的模板分成若干个大类，在大规模识别时首先判断输入生物特征所属的大类，然后首先和这个大类的数据库模板进行比对，这样就可以（至少从期望值）减少等待识别结果的时间。例如指纹可以根据奇异点的个数和位置信息分成拱形、尖拱形、左旋形、右旋形和旋涡形等几个大类。在虹膜识别研究领域也有人利用分形维特征将虹膜数据库分成四大类。这些分类方法的准确率都高于90%，结果是令人鼓舞的。利用生物特征模式，还可以实现人种分类、性别分类等。所以生物特征粗分类和数据库检索技术将是一个很有前途的研究方向，下一步研究的重点是增加类别数，提高分类的准确率。　　10、生物特征识别系统的性能评价　　迄今为止，任何的生物特征识别系统或者方法都有出错的可能。对系统的识别精度给出客观、准确的评估其实是一个很复杂的问题，它受测试样本的数量、质量、评估指标等因素的影响，但是这对应用单位和司法部门却是一个很关注的焦点问题。所以生物特征识别方法的性能测评已成为生物特征识别研究的一个重要方向。对于 1∶1比对的身份验证系统，错误有两种情况：一是把不同人的生物特征识别为同一类，称为错误接收;另一种可能是把同一人的生物特征识别为不同类，称为错误拒绝。　　一般可以从理论和实验两个方面评估一个生物识别方法的性能指标。从理论方面可以研究生物特征的唯一性，即对影响错误接收和错误拒绝的各种参数进行准确建模，从每种生物特征识别方法的本质和机理出发给出理论上可以取得的错误率的下界。这个工作是很有意义也是难度很大的。例如司法界对通过指纹匹配结果来指认罪犯还存在着很大争议，虽然有研究人员宣称地球上找不到指纹特征完全相同的两个人，但是在自动或者人工指纹识别系统中，到底需要多大的相似度才可以完全确认两枚指纹的同源性？识别出错的准确概率到底是多少？已经有研究人员对这个问题进行了比较深入的研究，但是并没有完全解决好这个问题。

时间：2020-09-01 关键词：传感器生物识别
人脸识别核心算法及技术解析

　　可穿戴技术结合生理传感器就是现在市场上出现的所谓智能手表一类的产品。而下一代检测装置将戴在身上并监控实时数据，比如血糖水平等，让设备在一天内能收集更多的数据。这种方法最初用在腕带上，而现在腕带已经能够测量一个人走的距离和脉搏了。发展到如今在锻炼的过程中可以利用不显眼的内衣收集关键数据，比如脉搏，呼吸频率，姿势，甚至距离。　　虽然这些监控数据已经十分有用，不过以后可能还有更大的突破。如果糖尿病人可以不再每天刺好几次手指来测血糖，用以调整所用胰岛素剂量，而是用更好的办法能更加容易更加频繁的收集这些重要数据。德国研究人员使用红外激光光源和一个光声光谱，开发了无需穿透皮肤测量血液葡萄糖水平的方法。这种方法是非侵入性诊断监测和治疗糖尿病的一次革命。　　然而，这些可穿戴设备的贴身性也是一个潜在的弱点。因为这些设备会直接面临用户产生的静电，并因为保护不当而使设备无法操作。事实上，简单的人体接触就可以导致瞬态的静电放电（ESD），基于此，ESD可以通过任意传感器的电路，按钮，电池充电接口或者数据I/O接口进入该设备。　　半导体制造商们正在不断努力改进元件的ESD保护功能用以提高设备的能力，比如：最敏感的电路可以用低钳位电压保护：在静电放电期间，ESD保护的主要工作是是通过减少通态或者动态电阻的提高，进而疏导和减少尽可能多的静电放电电流瞬变的可能。这种静电放电保护方法的原理是通过减少动态电阻来带走更多的浪涌电流，这样可以减少集成电路上的电应力并保证电路完好。　　低电容可以避免高速传输数据的的干扰。虽然保护电路是ESD保护器件的关键，但是扮演一个不会总是干扰电路运行的角色也是至关重要的。例如在一个射频接口（蓝牙，zigbee等）或者有线端口，比如USB2.0，静电保护必须避免使电路产生强度失真或者信号丢失。为了保证信号的完整性，ESD保护电路的静电电容要在不损害保护的情况下最小化。　　在可穿戴设备中要用更小的器件以适应有限的电路板空间，这将使可穿戴医疗设备将逐渐变得更薄、更小（手表，手环，胸带）或者直接掺入到衣物中，从而使电路板将具有更小空间的ESD保护解决方案。

时间：2020-09-01 关键词：人脸识别生物识别
不只是手机，指纹识别冲击物联网市场！

　　虽然没有苹果这个大客户，但SynapTIcs 一直都是触控式场中的重要品牌，在今年的2014 Computex 中，SynapTIcs 执行长瑞克·柏格曼（Rick Bergman）也亲自来到台湾参与盛会，并接受媒体访问，同时表达对于亚洲市场的高度重视，事实上柏格曼也承认亚洲的确是个重要市场，在演说中屡次表达亚洲市场的惊人成长。　　该公司每年都有两位数以上的营收成长，预计指纹辨识将会成为市场上的热门技术， 2014 Q3，该公司也因为指纹辨识技术，而在移动装置的收益有44% 的同比成长。目前该公司的营收中有74% 来自手机、10% 来自平板、16% 来自笔电；在2016 财年该公司预测从笔电来的营收将会低于10%。　　指纹识别将成为标准　　柏格曼在会中表示，该公司的产品目前已经打入了大中华圈的手机产业，包括华为、中兴、联想、OPPO、HTC、小米等手机厂商，都已经采用了SynapTIcs 的触控技术，同时也将会有越来越多的手机厂商将开始使用指纹触控技术，根据Rick Bergman 表示，除了传统的高阶手机外，指纹识别也于明年开始进入低阶智能手机市场，这似乎暗示指纹识别将在未来几年成为手机的标准设备。　　根据SynapTIcs 自己做的调查显示，高阶手机的年均复合成长率（CAGR）将会到放缓到9%，但低阶智能手机的年均复合成长率将会继续保持19%，在2016 年高阶手机预计出货9亿2，100 万支，而低阶手机将会出货5 亿6，500 万支，智慧型手机在2016 年整年出货量约会达15 亿支。　　由于苹果拥有自己的Touch ID 技术，因此在指纹触控即将成为手机标准配备的情况下，Synaptics 在同领域遇到的最大敌人可能就是苹果。而Synaptics 也会在近期将指纹触控的领域，扩展到整个手机的控制面板上，该公司的长远目标是将指纹辨识延伸到整个智能装置的面板上，让整个面板都能进行指纹辨识。　　可穿戴装置与物联网　　虽然该公司的主要收入是来自于笔记型电脑、平板以及智能手机，但该公司也有想办法提升在各个领域中的触控技术，柏格曼表示，从2014 年第四季开始，将会有更多使用Synaptics 触控IC 的智能手表上市，但智能手表触控在该公司产品占比目前则还不清楚。事实上，Google Glass 就是使用Synaptics 的触控IC 技术。　　但相较于智能手机与平板来说，手表最大的挑战就是触控的面积太小，导致手表能够使用的范围与功能会因此而受到限制，而Synaptics 也可能会研发一些较适合智能手表的3D 触控技术（用手势感应），例如让手指放在手表的特定外围，就可以启动手表的某些特殊功能等。　　而在面对物联网即将到来的问题时，柏格曼表示该公司与包括奇美等面板厂有紧密的合作（事实上亚洲有许多重要的面板厂，也是Synaptics 重视亚洲的原因），因此他们自信表示，只要物联网产品厂商会选择的面板厂，大部分应该会选择Synaptics 的解决方案。　　目前该公司的产品也有应用在智能电视遥控器面板上。

时间：2020-09-01 关键词：指纹识别生物识别
一种基于USB与DSP的指纹识别系统设计方案

　　通用串行总线USB（UNIversal Serial Bus）是一种新型接口技术。它是由Intel、Microsoft等公司为解决日益增加的外设与有限的主板插槽与端口之间的矛盾而制定的一种串行通信标准。USB具有以下特点：（1）有较高的传输速率。USBl.1支持全速和低速两种方式，全速速率为12Mbps，低速速率为 1.5Mbps;USB2.0除支持USBl.1的两种速度方式外，还增加了速率可达480Mbps的高速方式。（2）使用方便灵活。USB支持即插即用和热插拔，允许在任何时候连接和断开外设。当外设被连接时，系统会自动检测到外设并准备使用。（3）易于扩展。通过根集线器可携带127个设备真正实现多个外设共用一个接口。此外，USB还有可靠性高、成本低、功耗小等优点，倍受欢迎。　　1 整体方案选择　　由于指纹图像处理技术对实时性要求高、运算量要求大，所以采用通用的数字处理芯片。DSP的高速运算性能使其在数字信号的处理上有着独一无二的优势。但数字信号的数据量非常庞大，需要一种方便、高速的接口实现与PC机的接插。本文给出一种基于DSP（TMS320VC5402）平台的低成本高速USB接口方案。它采用Philips公司的PDIUSBDl2接口芯片，实现 DSP指纹图像采集处理与PC机的高速数据传输。本系统涵盖了图像采集、处理、存储、传输等数字图像处理技术，其硬件原理如图1所示。图1 硬件原理框图　　通过图像传感器获得指纹图像及数字化输出，将图像数据传递给中央处理芯片DSP。DSP对图像进行实时处理，如：滤波、图像的平滑锐化、二值化、特征点提取等，同时将处理结果通过USB输出到上位机。在整个指纹图像采集处理系统中，DSP主要有三个方面的作用：通过其I2C总线对OV6620的对比度、亮度、锐度等各项参数进行设置;对指纹图像进行数字处理;按照USB的规范应答，提供设备识别，固化PDIUSBDl2，与上位机通信。　　2 系统硬件方案选择与设计　　2.1 图像传感器　　CMOS图像传感器是近几年发展较快的新型图像传感器，可以将像素阵列与外围支持电路集成在同一块芯片上，是一个完整的图像系统。与CCD产品相比较其功耗小、体积小、成本低。　　在采集系统中，使用OV6620作为图像采集芯片。OV6620是Omni Vision公司开发的CMOS黑白图像采集芯片。该芯片将CMOS光感应核与外围支持电路集成在一起。输出的视频为黑白图像。技术参数：分辨率352x288，速度30帧/秒。　　2.2 数字信号处理芯片　　本系统中采用了TI公司推出的高性能数字信号处理器TMS320VC5402。其采用程序空间与数据空间完全独立的哈佛总线结构，指令的执行采用流水线结构，内部有一到多个处理内核，带有片上硬件乘法器，其指令执行速度最快为几十纳秒，处理能力为100MIPS。这些为DSP在高速大数据量的数据采集处理系统中提供了广阔的应用空间。片内共有8条总线（4条程序存储器总线、1条数据存储器总线和3条地址总线）、片上存储器和片上外围电路等硬件，有高度专业化的指令系统，具有功耗低、高度并行等优点。　　2.3 USB接口芯片　　世界上很多半导体公司参与了USB芯片的开发，形成了多种产品系列。如Intel 8*930AX/HX、Cypress FX2高速USB微控制器、NaTIonal Semiconductor的USBN9602/9603。对于基于DSP平台的USB接口设计，综合考虑了几种方案之后，决定采用一个不带MCU内核的USB接口芯片PDIUSBDl2，再加上简单的外围电路和时序调整电路。主要因为其满足项目性能需求，且使用外接CPU，成本非常低。　　PDIUSBDl2是Philips公司推出的一款特点突出的USB接口芯片。完全遵从USBl.1协议，其内部集成有串行接口引擎（SIE）、320 字节多结构FIFO存储器、收发器（Transceiver）和电压调节器。它可以工作在5V或者3.3V的工作电压下;具有8位数据总线，且有完全自治的DMA传输操作。它还具有可控制的软件连接（SoftConnect）功能，可以保证在微控制器可靠初始化之后再连接上USB总线。多中断模式实现批量和同步传输，在批量和同步模式下可实现1MB/S的数据传输率。PDIUSBDl2高集成度、高可靠性和宽范围工作条件的特点，可以非常方便地兼容大部分 DSP的工作环境。　　3 软件设计　　3.1 固件设计　　固件编程（firmware programming）是USB数据传输系统中终端设备程序设计的重要部分，微处理器通过固件程序与计算机进行数据交换。由于采用不带MCU内核的USB接口芯片，所以关于USBl.1协议规范的实现都必须靠DSP（TMS320VC5402）控制PDIUSBDl2芯片完成，在DSP（TMS320VC5402）的平台上编写程序，以完成USBl.1规范所要求的标准请求及用户根据产品需要自己定义的请求。　　当设备连接到主机后，主机通过给PDIUSBDl2的端点0发送包含标准USB请求的控制传输（即Setup包），PDIUSBDl2产生一个中断给 MCU（1NT0），MCU通过读PDIUSBDl2的中断寄存器和最后一次传输状态寄存器来对每一个请求做出响应，并通过PDIUSBDl2的端点0回送请求信息。主机从返回的信息中读取描述数据（包括设备描述符、配置描述符、接口描述符、端点描述符、字符串描述符），分配和载入一个设备驱动程序并对设备进行配置。设备配置完成后，就可以使用配置中支持的端点传输数据。固件程序结构如图2所示。图2 固件程序结构　　3.2 设备驱动　　3.2 设备驱动　　在Win32系统中，把每一个设备都抽象为文件，此时的应用程序只需通过几个简单的文件操作APl函数，就可以实现与驱动程序中某个设备的通信。　　PC机的驱动程序由Philips公司提供。用VC++6.0通过调用API函数，编写PC的应用程序。这样即可实现PC机对 DSP（TMS320VC5402）指纹取像系统的控制以及图像的传输。主要使用的API函数是DeviceIOControl（）、 ReadFile（）、WriteFile（）。其中DeviceIOControl（）用于PC（主机）向DSP图像采集系统发送请求;ReadFile（）和WriteFile（）分别用于从图像采集系统读出数据以及向图像采集系统写入数据。在设计过程中必须注意的问题是：由于 USB接口是主从方式的接口，其一切传输过程都必须通过主机向外设发送请求后才可以开始，所以在使用ReadFile（）、WriteFile（）读写数据前，必须先通过DeviceIOControl（）向图像采集系统发送请求。　　3.3 指纹识别流程　　系统上电时，TMS320VC5402通过12C总线操作对OV6620进行设置，然后进入指纹图像采集阶段。在该阶段，TMS320VC5402处于空闲状态，CPLD占用数据总线，　　将数据直接存储到图像RAM中。采集完一帧指纹图像后由CPLD发握手信号，通知DSP进人数据处理阶段。在该阶段，TMS320VC5402先将图像 RAM中的数据分块搬运到用户RAM中，进行图像预处理、特征点提取等运算，最后通过USB将结果输出给上位机。上位机调出指纹数据库，并将提取的结果与指纹特征库中的数据进行比对，从而与库中特征指纹进行指纹匹配识别。　　DSP算法具体如下：（1）预滤波。方向滤波：设计了一个水平模板，然后将水平模板旋转到所需增强的方向进行滤波。（2）二值化。背景分离：采用标准差阈值跟踪法，图像的指纹部分由黑白相间的纹理组成，灰度变化很大，具有较大的标准差，而背景部分灰度分布比较平坦，标准差小。因此计算以各点为中心的一组像素的标准差，当标准差大于某一门限时，就可以确定该点为前景，否则为背景。（3）计算方向图：采用基于法线向量的方法，其中还涉及到方向场的平滑锐化。（4）特征点提取：采用了脊线跟踪法，其基本思想是直接对图像进行脊线跟踪，在跟踪过程中检测特征点。　　整个软件流程如图3所示。

时间：2020-09-01 关键词： USB DSP 指纹识别生物识别
嵌入式人脸识别门禁系统设计与实现

　　信息技术的迅猛发展给生活带来便利的同时，也给安全防范系统提出来越来越高的要求。传统的门锁、防盗门、监控报警系统等总是存在着携带不便、易遗失损坏、密码易被破解等问题。于是，运用生物特征识别技术的智能门禁系统就应运而生。其中，人脸识别作为生物特征识别技术中最为直观的一种识别方法，具有友好、隐蔽、简便、准确、经济及扩展性良好等其他识别技术不可比拟的优势。基于ARM技术的嵌入式系统以应用为中心，软硬件可裁剪，符合应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗严格要求，对节约成本、提高稳定性有极大地作用。　　1 开发方案与设计　　1．1总体结构设计　　根据嵌入式技术与人脸识别技术的特点及其在门禁系统的应用构思，本系统确定了嵌入式人脸识别门禁系统的人脸识别子系统的设计及实现，进行图像采集、嵌入式处理和识别响应三部分来研究。首先，通过摄像头采集图像信息；其次，从CPU处理速度、技术指标以及软件支持工具等方面进行选型，采用三星公司的基于 ARM920T内核的S3C2440A芯片。开发方案中操作系统采用目前最新、最稳定的自由软件嵌入式Linux操作系统Ubuntu。前端的ARM板实现这两项功能。最后，将人脸图片传入后台数据库进行人脸识别，并反馈识别响应信息。人脸识别的核心部分，如从数据图片的检索、识别等均在后台完成。其开发方案的总体结构设计图如图1所示。图1 方案总体设计结构图　　1．2 内核及操作系统选择　　S3C2440A采用ARM920T内核，集成如下片上功能：　　1）1．2V内核，1．8V／2．5V／3．3V储存器，3．3V扩展I／O，16KB~令Cache（I—Cache）／16KB数据Cache （D—Cache）　　2）外部储存控制器（SDRAM控制盒片选逻辑）　　3）集成LCD专用DMA的LCD控制器（支持最大4K色STN和256K色TFT）　　4） 4路拥有外部请求引脚的DMA控制器　　5）IIC总线接口（多主支持）　　6） IIS音频编解码器接口　　7）AC、97编解码器接口　　8）1.0版SD主接口，兼容2.11版MMC接口　　9）2路USB主机控制／1路USB期间控制（ver1．1）　　10）4路PWM定时器／1路内部定时器／看门狗定时器　　11） 8路10位ADC和触摸屏接口　　12）摄像头接口（支持最大4096x4096的输入，2048x2048缩放输入）作为一个基于GNU／Linux的平台，Ubuntu在Debian 基础之上，旨在创建一个可以为桌面和服务器提供一个最新且一贯的Linux系统。它囊括了大量从Debian发行版精挑细选的软件包，同时保留了Debian强大的软件包管理系统，以便简易的安装或彻底的删除程序。注重安全性和实用性。本系统采用版本号为Ubuntu 8．10。它具有虚拟化、完整的Java堆栈、增强的邮件服务器能力、改进的RAID支持、Uncomplicated Firewall防火墙更加简单、捆绑Landscape客户端等优势。　　1．3软件流程设计　　ARM内核和Ubuntu系统的选择为系统功能的实现提供了基础，系统软件则完成系统功能的控制。系统软件的设计流程如下，首先摄像头进行监控，如果门前有移动物体，进行拍照，并依据图像的亮度，判断是否需要调节光线，图像处理后进行自动人脸检测识别，如果不是没有找到匹配图像，程序返回到摄像头监控状态，如果找到，开启楼门；如果没有移动物体，继续监控。若是来访者，则可以通过系统的其他方式，提出访问申请，如果房中有人则由房内人员控制打开大门；如果无人应答，系统提示房中无人，同时采集来人照片，通过邮件自动发送功能，向指定邮箱发送邮件，并记下来访记录。　　2 人脸识别模块设计及实现　　本系统最关键的实现技术就是通过进行人脸识别，完成门禁控制。首先从静态图片或动态图像中找到人脸，然后确定各特征点的位置并进行特征提取，最后将人脸与数据库中所有的人脸进行比对，并按照fisherface决策规则对该人脸进行判别分类。　　根据输入图像的性质，人脸检测识别方法分为静止图像的静态方法和图像序列的跟踪帧方法两大类。根据嵌入式门禁系统硬件性能等自身特点对人脸识别技术的要求，采用了第一大类的方法，从图像序列中选择几帧质量较好的图像，然后用静止图像的人脸识别方法进行匹配。静态方法简单、快捷、性价比高。　　2．1图像采集及预处理　　通过USB接口的摄像头采集过数据后，采用最基本的图像增强手段对图像进行处理。图像增强就是用一系列手段对取得的图像灰度作修正，或者对噪声作过滤，使得图像灰度与实际景物的灰度尽可能地匹配。不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息，并使得图像更清晰，视觉效果更好。为了减少光线、角度等因素的影响，采用中值滤波和直方图均衡化方法。　　2．2人脸检测定位　　人脸检测是指对于任意一幅给定的静态图像或视频序列图像，采用一定的策略和方法对其进行搜索以确定其中是否含有人脸，如果有则返回人脸的位置、大小和姿态。从图像序列中，自动、准确和快速地检测人脸区域是实现系统功能的一项关键任务。　　目前，人脸检测有两大类方法：一类是基于知识的人脸检测方法，一类是基于统计学习的人脸检测方法。统计学习的方法是目前人脸检测的主流方法，通过大量的人脸和非人脸样本进行训练，得到人脸图像和非人脸图像之间一些细微的差异。对于门禁系统而言，人脸检测目标区域背景相对比较简单，人脸数量和大小可以控制，大大降低了人脸检测的难度。首先，对人脸特征搜索定位；其次，对人脸区域几何归一化处理，再次，对检测到的人脸进行特征提取。　　2．3人脸识别设计与实现　　人脸识别是一种高维数、小样本数据的识别问题。对于该类问题，其难点在于训练样本的数量很少，而以训练样本的协方差矩阵作为模式协方差矩阵的估计时，会产生以下两方面问题，一个是会造成较大的偏差，另一个是会使类内协方差矩阵奇异。　　为了解决类内协方差矩阵奇异使得该矩阵不可逆的问题，国内外专家们提出了许多经典算法。本系统采用．基于结构化fisherface的人脸识别方法。它应用了PCA与LDA的人脸识别过程，先由PCA对高维数据进行降维处理，获得原样本的最优特征表示，并使样本的类内协方差矩阵非奇异，然后作线性判别分析。在采用线性鉴别分析之前，通过事先给定的线性变换来达到降低图像向量的维数，从而消除了类内协方差矩阵的奇异性。在很大程度上解决了外部光照干扰、面部表情变化等因素的影响，优点是在人脸图像有光照和表情变化的情况下，比特征脸方法的鲁棒性强。在本系统中的人员信息采用SQlite数据库技术统一管理。在人脸识别的过程中需要从人员数据库中提取相应卡号和人脸特征数据。人员数据库中存放人员的基本信息、人脸照片和人脸特征数据。其中人脸特征数据是进行人脸识别的依据，而人脸照片只是作为显示识别结果之用，并不参与识别过程。　　3 系统功能测试　　人脸识别功能利用国际上常用的ORL的人脸数据库进行测试。ORL数据库包括40个人每人的10幅共400幅图像，具有不同的光照、表情和视点。从其中选择8人进行训练，进行识别测试。统计结果如表1所示。　　实验证明该算法是一种稳定高效的算法，可以实现人脸识别技术进行门禁控制的功能。　　4 结束语　　嵌入式人脸识别门禁系统因其非接触式的数据采集、隐蔽性好、方便快捷、便于事后追踪及可交互性强等优势，在当前科研及实际工程应用中成为最热门的研究主题之一。本系统就是作为鹤壁市科技局科研课题而开发实现的。基于ARM技术的嵌入式人脸识别门禁系统的实用性和应用前景非常广阔。

时间：2020-09-01 关键词：人脸识别门禁系统 s3c2440a 生物识别
智能终端生物识别多种技术应用比较分析

　　生物识别是一个技术壁垒极高的行业，需要长时间的研发投入和积累。虽然目前我国生物识别技术产业处于成长初期，但一旦技术得到下游应用市场的有效嫁接，其爆发性和空间潜力巨大。　　安全需求提升带来生物识别技术的加速普及　　安全需求是生物识别技术市场发展的核心驱动力。　　（一）个人安全需求层次：生物识别技术在智能终端市场应用的爆发。根据产业链调研情况推测，继指纹识别技术首次在iPhone5S上应用后，9月发布的三星Note4手机或将搭载虹膜扫描识别功能以提高手机安全性，其它科技厂商也在陆续跟进。　　（二）公共安全需要层次：政府主导下大中型应用系统将加速推进。随着全球经济发展和城市化进程的推进，各国均在加大对暴恐等公共安全监管的投入力度，以美国、欧盟、印度等为代表的全球主要地区政府相继实施生物识别技术相关大型系统工程，推动生物识别技术在公共安全领域的加速普及。　　生物识别技术应用比较分析　　常用的生物特征识别技术所用的生物特征有基于生理特征的如人脸、指纹、虹膜，也有基于行为特征的如笔迹、声音等。下面就这些常见的生物特征识别技术的应用进行比较。　　指纹识别技术　　笔记本指纹识别方便　　我们似乎越来越喜欢购买带有指纹识别功能的电脑。因为指纹识别，又酷又方便。只需要轻轻一刷，就可以打开电脑。笔记本指纹识别功能的兴起来源于电脑密码锁屏有可能被人破译，采用指纹识别技术则更安全。　　考勤机指纹识别灵敏　　指纹考勤机用来记录员工上下班时间，它基于指纹识别技术来实现，事先将员工的指纹注册到指纹考勤机中，一人可以注册多枚指纹。当员工按指纹时，指纹考勤机在所注册的指纹库中寻找相似度达到一定标准的指纹进行验证。指纹考勤机相对于感应卡考勤机的最大好处就是可以避免代打卡，不用购买卡片。经过多年的发展，指纹识别技术已经比较稳定，使用面越来越广。普罗巴克指纹考勤机，款式新颖，简洁大方;采用业界领先指纹识别算法，0.8秒实现识别，性能稳定，功能强大。　　门禁指纹识别应用广泛　　门禁管理是现代安全防范系统的重要组成部分，随着国内对门禁系统的安全性、先进性和稳定性要求的提高，迫切需要一种高性能的门禁系统，现在比较常用的门禁系统主要有生物识别（指纹、掌形、虹膜等）和以射频卡系统为代表的系统。指纹门禁识别是生物识别的又一新型代表作。除了仓库大门可采用指纹识别外，公寓及办公楼门禁系统也可以采用指纹识别技术。对于宾馆来说，为客人记录指纹信息，减少门卡的投资及使用，降低开发成本。在住房期限内不需要担心室内安全。　　指纹门锁只为安全　　日常生活中，传统的门锁都是使用机械钥匙开门的，但是机械钥匙会经常忘记带，或者丢失，甚至被别有用心的不法分子拷贝，于是丢了钥匙不得不换锁。指纹锁相对于机械锁、感应锁、密码锁而言是科技含量最高的锁，普罗巴克A308高端的指纹锁将“指纹、密码、磁卡、机械钥匙”四种开启技术集于一身，因此，指纹锁防盗性，安全性更好，能适用于标准防盗门、木门、铁门和桐门上。这类锁能将防盗门的带天地锁系统自动或半自动的联结起来，不影响原有防盗门的性能。　　虹膜识别　　矿井虹膜识别管理更安全可靠　　矿井虹膜识别系统的安全解决方案集人员定位、考勤管理和安全管理于一体。矿工、安检员以及瓦检员均需要通过虹膜考勤机进行考勤记录，对其入井时间、出井时间准确记录，同时通过计算机将数据上传至后台虹膜认证的服务器以及定位服务器，确认人员的身份并及时记录人员的分布情况，便于管理人员掌控井下人员总数以及分布，进行更加合理的调度管理。一旦井下发生事故，救援人员也可根据计算机提供的数据进行高效、快捷的救援工作，及时了解井下人员的数量和分布，采取相应的救援措施。　　另外，对于管理人员的计算机也通过虹膜识别仪进行授权管理，有效防范内部违规操作等情况，保证数据的准确性以及真实性，同时也可以进行事前预防、事中控制以及事后追溯，责任清晰明确，提高煤矿安全生产和安全管理水平。　　虹膜门禁应用前景广　　虹膜识别安全系统（以EGI为例），采用语音指导，自动聚焦，甄别搜索等方式，使用方便灵活。适用于任何民族的各种虹膜颜色，并可在夜间使用。既可用于机要通道、保密区域的分级别安全管理，机要设备的操作授权，工作人员的考勤和交接班记录;也可用于外部人员的门禁管理、身份验证和特殊人员的监控管理。在楼宇自动化、政府机要部门、银行证券、航空工交、购物结算、票据等方面都有广阔的应用前景。　　人脸识别技术应用　　人脸识别技术分为两大类：即以反恐安全、调查取证、刑事侦查为主的军用/警用人脸识别技术，和以公司管理，商业保密为主的商用人脸识别技术。第一类的应用更为复杂，且最人脸识别技术的要求非常高。第二类，主要集中在公司管理、商业保密等领域，相对而言，技术的难度要低很多。在识别过程中，计算机通过相关软件对视频里的图像进行人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等相关措施，从而甄别图像中的人。　　而此技术主要采用了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。这一技术现在已被广泛的运用到了安检、刑侦、反恐、公司保密管理等诸多领域。　　小结：从是应用来看，生物识别各种技术，指纹识别应用的范围最广，其技术也较为成熟，虹膜识别具有特殊的应用价值但其技术要求较高还有待开发，人脸识别技术在可靠性、准确性及数据上看是目前最有潜力的一种。

时间：2020-09-01 关键词：指纹识别智能终端生物识别
指纹识别市场遭哄抢，国内IC赢得先机

　　自苹果于2013年九月份首次在IPhone5S上搭载指纹识别功能以来，三星、步步高、HTC、华为等厂商纷纷跟进，陆续在其主流旗舰机上配备指纹识别功能。今年ApplePay的推出，再一次强化了指纹识别的市场地位。从安全性和易用性两方面考虑，指纹识别将成为实现移动支付的最佳方案。在移动支付大发展的背景下，指纹识别有望成为未来移动终端的标配功能。　　智能手机市场利润空间足　　随着苹果指纹识别系统的推出，各大手机生产厂商也将指纹识别系统加入其中，就全球智能手机的年增长速率来看，市场空间是充足的。据IDC报告显示，2013年全球智能手机出货量约为10.04亿部，到2017年将突破18亿部，复合增速将达16%。另据Gartner预测，14年全球平板出货量将达3个亿，17年有望达到4个亿，年复合增长率为10%。假设指纹识别在智能终端当中的渗透率14~17年分别为13%，23%，40%，50%。用于实现手机指纹识别功能的单颗芯片的封测利润14-17年预计分别为4/4/3/3元。则整个指纹识别芯片封测部分的市场利润规模将由13年的4.34亿元增长至17年的33.32亿元，年复合增长率高达66%。　　国内外芯片供应商纷开始大动作抢单，继业界传出国际大厂新思国际（SynapTIcs）率先抢下三星电子（SamsungElectronics）手机芯片订单，近期两岸IC设计业者指纹识别芯片订单争夺战亦全面开打，业界传出大陆芯片厂汇顶科及思立微已分别抢下魅族、华为及中兴手机芯片订单，至于台厂则仍在静待客户下单的好消息。　　台系指纹识别芯片厂指出，在苹果（Apple）推出搭载指纹识别功能的iPhone5S后，Android阵营手机品牌厂便一直在寻找更佳的指纹识别芯片解决方案，并积极开发相关应用软件及App，尤其新一代iPad亦将跟进搭载指纹识别功能，更迫使Android阵营手机品牌厂加快脚步，希望尽早将旗下Android系列产品加入指纹识别功能。　　目前国内、外芯片供应商持续加快指纹识别产品发展进度，甚至同业彼此结盟，全力抢攻市场商机，像是义隆电与星友合作，敦泰亦跨国找来指纹识别大厂IDEX，强化自家指纹识别芯片解决方案，预计在2015年上半配合客户进入量产。　　值得注意的是，从近期大陆手机品牌厂计划在第4季推出的新一代产品来看，手机所搭载指纹识别芯片解决方案除了国外芯片大厂外，大陆本土IC设计业者亦开始冒出头来，包括汇顶科成功攻入魅族新旗舰级手机供应链，后续还有小米及中兴将导入产品;至于思立微则拿下华为新一代手机指纹识别芯片订单，并积极争取其他大陆手机品牌厂订单。　　IC设计业者指出，目前两岸在手机指纹识别芯片抢单赛中，大陆似乎已略胜一筹，其实台厂所推出指纹识别芯片解决方案并不逊于大陆芯片供应商，产品价格亦非常有竞争力，然大陆汇顶科及思立微等芯片厂具备在地的主场优势，使得包括义隆电、敦泰、联咏、茂承及神盾等台系指纹识别芯片厂，只能望着大陆手机品牌厂新订单而兴叹。　　面对大陆业者指纹识别芯片将抢先在第4季出货冲量，台厂芯片解决方案只能持续加紧追赶，争取客户下单，尤其部分台厂希望优先拿下国际手机品牌大厂订单，然因产品认证过程较久，预期最快2015年上半可开始量产，届时才有机会迎头赶上。　　IC设计业者表示，尽管抢到国际大厂指标性客户指纹识别芯片订单，将有助于台厂更能说服客户已具备一定的量产品质及良率，进一步扩大包括大陆手机品牌厂的客户市场，然面对大陆IC设计业者全力锁定大陆手机品牌客户，并加足马力抢单及提前量产策略，台厂似乎又错失先机，两岸IC设计业者在全球指纹识别芯片市场前哨战，目前看来是大陆业者已抢先得分。

时间：2020-09-01 关键词： ic厂商指纹识别生物识别
TI指纹识别技术解决方案

　　概述　　指纹识别用于各种应用，包括电子门禁系统、智能卡、车辆点火开关控制系统、带指纹控制存取功能的 USB 记忆棒及许多其它应用。指纹扫描仪中的数字信号处理元件可执行滤波、转换、特征提取、匹配运算及其它算法等复杂的 DSP 功能。　　指纹传感器可以运用电容、光学、压力或热感技术来获取手指特征的图像。最常用的指纹传感器解决方案首先使用激光或 LED 灯照亮指纹，然后使用 CCD 或价格较为低廉的 CMOS 传感器进行图像采集。指纹传感器通常为自包含模块，其包括可将模拟信息转换成数字化数据流的模数转换器。分辨率、动态范围和像素密度均是决定图像质量并影响传感器精确度的因素。　　一旦采集到图像，数字信息将被传输到数字信号处理器以生成匹配。匹配过程的第一步即调节扫描的指纹。指纹阅读器很少将完整指纹用于识别。而是 DSP 使用算法提取每个指纹的特征和样式，以生成独特的数字代码。软件流中的第二步是读取从扫描的图像中生成的代码，然后将其与数据库的潜在匹配项进行比较。比较步骤将需要系统访问联网数据库或非易失性存储器中的指纹信息。　　指纹识别用于各种应用，包括电子门禁系统、智能卡、车辆点火开关控制系统、带指纹控制存取功能的 USB 记忆棒及许多其它应用。指纹扫描仪中的数字信号处理元件可执行滤波、转换、特征提取、匹配运算及其它算法等复杂的 DSP 功能。　　方框图　　在生物辨识指纹扫描中对实时信号处理的需要使 C55x DSP 成为这一应用的一个引入注目的解决方案。C55x 在主动和被动模式下的低功耗功能使其成为指纹扫描应用的绝配，因为在绝大部分的时间里，处理器都处于低功耗模式。C55x DSP 的外设集成包括片上 LDO、片上存储器和用于连接的 USB Phy。安装片上外设凭借简化电路板布局和减少芯片总数降低了系统总成本。当通信外设与处理器被安装在同一芯片上时，保护您的器件免受 ESD 的来源的伤害也很重要。可以与人体接触的所有 IO 或通信外设或 ESD 的其它来源均应受到保护。像 TPD3E001 这样的器件可以为 USB 2.0 接口提供高达 15kV 的多通道 ESD 保护。　　C55x 上发现的 LCD 桥接器可用于显示消息或选项菜单。TSC2003 触摸屏控制器与应用的集成为用户提供了一种从显示的菜单选择选项的方法。此应用还内置了音频功能，可以警报和预先录制的语音命令两种形式为用户提供反馈。这可以通过 C55x 的 I2S 功能实现，为音频 DAC 提供数字音频流。DAC3120 等器件包含能够驱动 2.5 瓦单声道扬声器的内置 AB 类放大器，可以将数字音频流转换成模拟信号并提高系统集成的能力。　　相关器件　　1.TMS320C67x应用框图　　详细资料：TMS320C6722B 浮点运算DSPs 　　2.TPS60250功能框图　　详细资料：TPS60250具有 I2C 接口的用于WLED 的高效充电泵　　3.CDCE949 时钟发生器功能框图　　详细资料：CDCE949 时钟发生器　　详细资料：　　TMS320C55x DSP使用指南　　SN74AUP1G02 低功耗单路 2 输入正或非门

时间：2020-09-01 关键词：指纹识别 ti公司生物识别
全球最薄光学式指纹方案产品详解

　　1.概述　　所谓指纹辨识，顾名思义就是利用人体手指上独有指纹信息进行辨识。做为众多生物辨识技术的一种，指纹辨识拥有以下优势特性：（1）法律认可，具不可否认性。（2）具与生不变之特性。（3）相对成本较低及体积较小。（4）发展最久，技术最成熟。（5）十枚指头，使用方便。　　指纹辨识是平衡安全性与便利性的最佳途径。经过苹果手机的带动，指纹辨识的观念与相关应用产品会走入更多人的生活。例如：指纹锁省去带钥匙的麻烦，汽车指纹遥控器也让使用者不用担心遥控器、汽车被盗等。未来可预期更将对网络安全及付费系统提供进一步的把关。　　2.指纹识别装置组成　　常见的指纹辨识装置可由两种元素组成：处理芯片与指纹传感器。指纹辨识早年发展受限于处理芯片处理速度慢与价格高，随着高性价比与省电的ARM处理器兴起，让指纹辨识真正可以走入消费性市场。指纹传感器则主要目的是采集一枚完整的指纹影像，常见的有芯片式（Chip Sensor）与光学式（OpTIcal）两种，芯片式体积虽小但价格高且取像面积小，光学式则价格低、取像面积大但体积过大，各有优缺点。　　（1）Holtek为了把握产品优先导入的时机点，积极投入指纹辨识技术，结合转投资策略伙伴金佶科技，再搭配适用于指纹辨识之Cortex-M3 MCU HT32F2755，完成了超薄型光学式指纹辨识系统，以迎合现有小型化及低价化的潮流。　　Cortex-M3 MCU HT32F2755方框图　　详细资料：Cortex-M3 MCU HT32F2755 　　（2）Holtek之光学式指纹机，是基于具有专利的『TrueSecureTM』3D指纹辨识技术，透过特殊材料及光学系统，可在极短光程内取得足够有效面积，将整体光学模块厚度压缩至6.5毫米（mm），并兼具了光学式及芯片式的价格低、取像面积大及体积小之优点。进行中的第二代解决方案厚度则进一步将厚度压缩至仅为4.9毫米，并已获部分专用型平板（Tablet）、金融交易及遥控器等市场的青睐。而即将于2014年第四季发表的第三代解决方案厚度甚至只有3.0毫米，有助于抢攻极为注重轻薄外型的行动装置市场。　　Holtek光学式指纹模块可划分为三类。　　GT系列（GT-5110E1/5120E2）是并行接口（Parallel Interface）指纹传感器，其原始影像数据通过24-pin接口发送到外部硬件，可提供算法商进一步开发其自有方案。　　GT系列内部功能简化图　　详细资料：GT-5110E1 指纹传感器　　GTU系列（GTU-5110B3/B4/B6）则为USB接口指纹传感器，指纹影像数据可以USB接口传输至PC或手机端，Holtek也将提供各主要操作系统所需之相关驱动，如Windows及Linux等。　　GTU系列内部功能简化图　　详细资料：GTU-5110B3 USB指纹模块　　GTM系列（GTM-5110C2R/C3/C31/C5/C51）则为嵌入式指纹辨识模块，主要包括了指纹传感器以及内嵌指纹辨识算法的Holtek Cortex-M3 MCU，并可以简单地以UART或USB接口对其进行相关指令操作，如建文件、比对和删除等，为指纹识别功能提供一个快速、便捷的方法。GTM系列依其应用可分别储存20枚，200枚及2000枚指纹讯息。　　GTM系列内部功能简化图　　详细资料：GTM-5110C2R 嵌入式指纹模块　　3.Holtek光学式指纹模块，也具有下列明显优点：　　☆ 世界最薄光学指纹传感器、高解析低失真指纹影像　　☆ 面型传感器、一指按压，可360度、任一方向辨识　　☆ 影像质量稳定，一致性高　　☆ 经特殊处理、可抗干手指及防止假手指　　☆ 高性价比、光学式可抗静电、耐用且价格贴近线性电容式　　☆ 完整开发工具包，包括可靠度报告、参考源码、参考机构、电路图等一应俱全。　　4.光学式指纹模块应用　　Holtek各系列光学式指纹模块不再只局限于高安全度要求之场所，非常适合于不同应用领域之系统产品，如：平板计算机、智能型手机、网络身分认证、笔记本电脑、强固型笔电、工业主机、计算机收款机、鼠标、键盘、外接硬盘、指姆碟、电子门锁、汽车锁、门禁考勤系统、遥控器保护、保险柜、保管箱、置物柜、枪柜/盒等相关产品。

时间：2020-09-01 关键词：指纹识别 holtek公司生物识别