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指纹图像是指纹图像,指纹识别是指纹识别

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发表于 2016-9-18 17:22:49 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 pixcir 于 2016-9-18 17:22 编辑 / {' Q# q8 P! x0 b9 ]. ~& }
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       很多人在理解指纹识别技术的时候,就认为是指纹图像整个比对,以目前的常见指纹图像分辨率80*120=9600大小的图像来说,完成两张图片的全图对比,需要Cotex M3以上的MCU处理若干秒,(没测过,不能瞎说)如果系统预存10张指纹图片,那么需要的识别时间肯定让人无法忍受。
; I/ t* i0 @7 v& `        那么我们来说说,指纹识别是怎么来计算的。指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。指纹识别技术涉及图像处理模式识别计算机视觉数学形态学、小波分析等众多学科。由于每个人的指纹不同,就是同一人的十指之间,指纹也有明显区别,因此指纹可用于身份鉴定。由于每次捺印的方位不完全一样,着力点不同会带来不同程度的变形,又存在大量模糊指纹,如何正确提取特征和实现正确匹配,是指纹识别技术的关键。
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特征点提供了指纹唯一性的确认信息,其中最典型的是终结点和分叉点,其他还包括分歧点、孤立点、环点、短纹等。特征点的参数包括方向(节点可以朝着一定的方向)、曲率(描述纹路方向改变的速度)、位置(节点的位置通过x/y坐标来描述,可以是绝对的,也可以是相对于三角点或特征点的)。经过我们对分叉点和终结点的测量发现,指纹沟与沟之间间距通常在400~800um之间,沟宽度在50~200um,在按压过程中挤压会对沟的宽度造成很大影响,所以一般不会作为特征点数据被采集到,终结点的和分叉点,由于其图像特殊,在按压过程中的挤压不会造成过大的变化,通常会被当成特征点采集下来,而作为唯一特征的,并不是终结点和分叉点的图像特征,而是终结点和分叉点的相对坐标位置。所以在指纹图像处理过程中,第一步在二值化后的能量图谱上,能找到相对强的能量都是分叉点,终结点,等超过200um宽度的凹点所转换的能量图像。这样需要比对的数据少很多,在1秒之内就能识别出来。
    在电容屏上并联多个通道,进行并联驱动Parallel drive,可以使信号穿透更厚的cover玻璃,这个技术早在几年前的电容式触摸屏上已经被使用过。为了穿透厚度为10mm的盖板玻璃,通道间的pitch需要扩大到8~12mm,但对此带来的影响是使触摸屏的分辨率下降。对于触控芯片的8AD来说,两个通道间可以提供256个坐标,但是随着pitch的增大,AD位数不变,分辨率就会下降。
    对于指纹的像素传感来说,在并联多个电极后,也会发生分辨率下降,如,原来500dpisensor电路,并联2个电极后,就会变成只有250dpi的,对于指纹图像采集的质量会有所下降。
    专利201610259530并不是像电容屏一样,加大像素点面积来提高信号强度,其基于50um的像素电极,通过并联后,可以达到200um的测量单位,自动忽略指纹能量图谱中能量微小的部分。第二,通过不断切换并联的像素点,使测量单位以单个像素电极的大小为单位进行移动驱动,不会因为跨度较大,错过特征点的测量。并联的电极数量决定了穿透的cover厚度,理论上,当并联350um大小的电极即可穿透基板550um厚度的cover玻璃,这样cover玻璃无需减薄,良率会有百分之几十的提高。
    在未来的in-cell面板上,想在屏幕的任意角度实现指纹采集,在现有技术上,除非在像素电路中做光学传感设计,才能穿透现有的550um的标准厚度玻璃cover,无论是LCD还是OLED的开口率都不会太大,要在上面做专用的光学传感,难度非常大。基于Parallel drive的方式,可以实现在in-cell的屏幕上实现指纹图像特征点采集。虽然小米在2015年就申请了“移动设备及其屏幕模组、指纹采集方法、装置及电子设备”的专利,但是不能穿透cover玻璃就是一个没用的专利。

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发表于 2018-10-10 20:22:49 | 显示全部楼层
一看就是大佬,学习了
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