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2015全球指纹识别芯片公司，你了解多少？
　　2012年，苹果斥资3.56亿美元收购了指纹传感器制造商AuthenTec，随即引发人们对苹果手机搭载指纹识别功能的猜想。当iPhone5S上市时，谜底终于揭开，同时其他手机厂商也纷纷跟进。
　　究竟是哪些公司推动了指纹识别在各行各业的应用？他们分别有哪些特点？哪些公司一直在指纹识别领域深耕，哪些又是行业的跨界者？本文尝试为你一一揭晓。
　　AuthenTec
　　自从被苹果收购后，AuthenTec一跃成为全球最大的半导体指纹识别传感器供应商，苹果的Touch ID使用的正是AuthenTec的技术。但是由于专供苹果，其他商家已无法在市面上购买到AuthenTec的技术或产品。
　　FPC （Fingerprint Cards AB）
　　瑞典公司，是目前全球除AuthenTec外，最大的按压式指纹识别传感器供应商（不含算法和算法芯片）。得益于AuthenTec只对苹果提供产品和技术，FPC成了非苹果手机阵营的宠儿。今年国内也有不少手机搭配的是FPC的指纹识别传感器。如：荣耀7、中兴ARON、魅族MX5、OPPO R7 Plus、一加OnePlus 2等
　　目前FPC的势头非常火热，但它的传感器价格也不低。相信随着更多指纹识别供应商的产品通过测试和小批量验证，FPC的价格会回归到正常的范围。
　　Synaptics
　　公司，属行业的跨界者，自从2013年10月收购Validity之后开始涉足指纹识别行业。目前量产的指纹识别传感器主要以刮擦式（滑动采集）的为主，体验差于按压式传感器。三星Galaxy S5、HTC One Max等手机上的刮擦式指纹识别传感器正是由Synaptics提供。
　　该公司的优势主要集中在触控和人机交互，指纹识别方面的布局尚属开始阶段，未来该公司的目标是把指纹识别集成到手机显示屏。
　　挪威公司，最大的优势在指纹成像技术。目前拥有刮擦式、按压式两种指纹传感器，并正在研发隐藏式的指纹传感器。该公司目前正在积极准备进入手机市场。
　　贝尔赛克（Biosec-上海图正）
　　国内公司，该公司董事长刘君18年前就开始从事指纹算法研究，并于2002年担任军工企业洛阳凯迈的指纹技术总顾问，曾在2006年以唯一技术创始人身份创办了亚洲首家指纹支付运营公司――指付通。目前全球最大的锁具集团亚萨合莱、全球规模最大的箱柜巨头企业艾谱均独家使用贝尔赛克的指纹识别模组和配套方案。
　　贝尔赛克和其他从事指纹识别的公司最大的不同就是他们不仅提供半导体指纹识别传感器（大小尺寸均有），还自有指纹识别算法和算法芯片。关键技术的同源化大大提高了产品的良率，也让他们的产品极具性价比。
　　迈瑞微
　　国内公司，成立时间较短，但具有较强的研发和产品能力。目前手机市场已开始上量，拥有多项指纹方面的专利技术。
　　台湾公司，专注于电容式指纹识别传感器IC设计、研发、测试及销售业务，同时拥有IC设计技术与系统设计技术研发团队，包含晶圆制程与封装技术的设计能力。三星Note5搭载的是神盾的指纹识别方案。
　　汇顶科技
　　国内公司，行业的跨界者，是联发科的战略合作伙伴。该公司的按压式蓝宝石指纹识别方案与Touch ID非常类似。去年，该公司率先发布隐藏式指纹识别IFS，将指纹识别模块放置在触控面板之下。预计该方案将会受到Android手机厂商的欢迎，因为他们将不再需要在手机上开孔（无论是正面还是背面），也无需去培养终端用户的使用习惯。
　　不过距离IFS发布已过了1年多，目前仍没能在市面上看到采用IFS指纹识别方案的手机。最近发布的乐1s手机采用的是汇顶的玻璃指纹识别传感器（置于背面）。
　　最近一年，汇顶陷入了与Synaptics的专利纠纷中。双方互有诉讼，最终结果仍需等待专利局的判定。
　　思立微
　　国内公司，行业的跨界者，由CEO带领多名硅谷归国高级技术及管理人员于2010年10月创立。 该公司专注于多点电容触控IC芯片的研发和销售，以及多点悬触技术的前瞻性研究。2014年时推出过一款半导体指纹识别传感器，但目前仍较少在市场上看到搭载该传感器的终端产品。
　　此外(,)、敦泰等一批企业也加入角逐。
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一种指纹纹线距离估计算法
【摘要】：指纹图像的平均纹线距离是指纹纹理属性的一个重要特征.作为一个重要的参数,平均纹线距离的估计精度可能对分割、增强和分类结果造成严重影响.文中提出一种指纹图像平均纹线距离估计算法.通过使用傅立叶变换、熵和加权欧氏距离等方法实现对平均纹线距离的精确估计.为评价算法性能,提出使用人工数据集和典型指纹图像对算法进行测试的实验方案.实验结果表明,本文算法可以对指纹平均纹线距离实现精确估计.
【作者单位】：
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【分类号】：TP391.41
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Copyright& hc360.com. All Rights Reserved指纹图像算法并不够安全？指芯科技力推特征点算法杀入手机市场指纹图像算法并不够安全？指芯科技力推特征点算法杀入手机市场芯智讯百家号近日，苹果和高通两大巨头纷纷力推人脸识别技术。一时间，指纹识别技术“被打入冷宫”、“指纹技术将被抛弃”等言论一浪高过一浪，似有开辟新时代的劲头。诚然，当下的多种生物识别技术中，除了指纹识别，虹膜识别、人脸识别、静脉识别、声纹识别等多种识别技术已在智能手机、智能家居、智能零售等领域已有一定规模的应用。众所周知，在智能手机领域，关于iPhone 8配备人脸识别的爆料接连不断，更有爆料其指纹识别集成在电源键或是背部logo上。可见，苹果公司对于指纹势必的取舍也不是一蹴而就的，而最终结果需静待9月的发布会。据市场数据显示，未来五年智能手机的出货量将达85亿台，随着智能终端进入高速发展阶段，指纹识别技术的普及已成定局。而在智能家居、人工智能、物联网的合力推动下，生物识别技术慢慢由手机端向其他智能硬件领域延伸。在8月28日由芯智讯主办、快芯网协办的“新交互 新风口——2017生物识别技术与应用高峰论坛”上，深圳指芯科技科技有限公司（以下简称指芯科技）副总经理兼CTO余俊指出，最近一两年，生物识别技术呈现爆发式增长，技术上也是百花齐放，行业延展以及市场普及速度都非常快，这对于整个产业来说是个好现象。砥砺前行二十载 安全指纹算法技术的“领跑者”作为在生物识别领域深耕20年的企业，指芯科技从中国第一批指纹考勤机开始进入生物识别领域，并参研过国家军警用指纹枪柜系统，开发过麻醉及精神类药品大型指纹管理系统。近年来，随着移动智能终端在指纹领域的快速普及，指芯科技也开始由军队、金融等行业领域逐渐向消费类电子行业扩张。据了解，这二十年里，指芯科技专注于生物识别技术中的指纹识别和人脸识别两大技术研发，成为安全指纹算法技术的“领跑者”，其自主核心专利、软件著作以及科学成果数不胜数。自1999年研发国内第一台PC架构联机指纹识别终端以来，在2005年升级指纹核心算法，推出QSFinger 2.1/2.2/2.3 SDK自适应、自学习、自调整、自记忆指纹识别算法。随后，在2013年研发首款Android指纹手机，并将QSFinger2.3安卓指纹算法成功挂接手机和平板。在今年，指芯科技还与腾讯达成战略合作，推出应用于智慧政务、智慧交通、智慧金融等领域的“指纹云”。在市场热潮的助推下，指纹厂商致力于解决指纹芯片算法瓶颈。对此，指芯科技自主研发QSFinger 2.4系列指纹算法，推出自主半导体3D活体传感器，适配高安全特征点算法引擎深度学习。同时，推出全球首创64k／96k／128k嵌入式算法，广泛适配主流安全芯片，独立、封闭、专属、高效、低耗，支持大容量特征模板运算，支持在线比对等。“指芯科技本身做算法，实际上所走的路线就是通用，通用指的是算法必须要辅点，不需要硬件加速器，所以普通的MCU上面就可以达到识别的精准度。”余俊在现场介绍说到。△指芯科技副总经理兼CTO余俊不同于一般的指纹识别公司来说，指芯科技在指纹芯片和指纹模组领域兼具实力，两条产品线并驾齐驱，推出了具有代表性的QS808和QS908两款指纹算法芯片以及FM118系列的指纹模组，具备高运算、高性价比、强安全性等特征。“以前大家在市场上见的比较多的是QS808，今年指芯科技将会推出QS908，QS908增加了很多内容，包括算法的加密，包括硬件的组成，包括安全检测和防护等。”其实对于生物识别技术，消费者更关心的还是安全问题。余俊指出，实际上安全并不是流程和运算的方法，安全是整个过程，从图像进来开始就应该有安全进行保障，包括传输、存储以及使用。作为全国唯一一家拥有指纹传感器芯片以及指纹安全算法的技术企业，指芯科技目前所有的产品，包括算法本身的实现流程，都是走到了安全层面上，在整个研发和方案上，对安全的投入是比较大的。叫板指纹图像算法，特征点算法更安全目前指纹识别算法有两大流派：一类是图像算法；一类是特征点算法。指纹识别算法是将指纹传感器获取到的图像或者提取出一定数量的特征点（这些点位就是指纹的交叉、终点和端点等等其他的点位），然后与指纹库中的图像或者特征点进行比对。目前手机上采用的指纹识别算法大多采用的是瑞典指纹识别算法厂商Precise Biometrics(简称PB)的算法，这是基于图像的算法。而较早指纹考勤机、门禁安防产品等行业应用市场，用的大都是特征点算法，这款厂商很多，很多也有自己的算法。那么为何手机上几乎没有采用特征点算法的呢？余俊表示：“指纹图像算法是需要一个系统平台，比如安卓、window系统平台进行支持，因为运算量比较大，但有一个好处就是传感器可以做的很小，甚至可以做到88×88，现在做的更新一版80×80也能做识别。但是对于特征点来说，实际上是取得图像上的不同点，只有越大的面积，才能得到更多的不同点。所以说在这个层面上讲，特征点算法需要更大面积的传感器。而对于智能手机来说，元器件是越来越趋向于小型化。所以目前手机指纹芯片上大都采用的是图像算法。”不过，特征点算法也有很多的好处。比如，不需要高端的平台支持，只需要一个单片机就能跑，这个单片机可能只要几百KB的内存和Flash，速度大概在80MHz到90MHz就够了，这个识别速度可以跑到0.5秒以内，如果是跑在性能更好的MCU上，识别速度就会更快。也就是说特征点算法对于硬件的要求很低。“指芯的算法非常灵活，传感器不限制，MCU不限制，也就是说平台、传输、获取图像的介质没有任何限制，包括了光学，包括了超声波，你只要给我图像就能做到。”余俊非常自信的说到。据介绍，现在指芯科技的算法已经优化到了64KB，即只需要64KB的运行内存即可，也就是说对于这一套算法，对于普通的MCU的覆盖面更广。另外，指芯科技目前在160×160像素上面，采集到的特征点可以达到30个，如果换到192×156像素，现在能达到60到70个特征点，而且计算所耗的时间大概在0.5秒以内可以完成。正式基于特征点算法的诸多优势，指芯科技也希望进入到智能手机市场分一杯羹。余俊表示：“图像算法是纯软件的方式。因为特征点的算法在国内的发展比较久，各自有各自的特点，这时候自我保护会有一些要求，所以算法本身并不像指纹图像算法厂商那样以一个纯软件的方式做。而我们指芯公司正在做这个工作，就是在保护自己利益的同时，能够在这个层面做更大的让步，或者说能够在成本上面，能够努力向手机行业靠拢。”那么，面对已经被PB可能占领的手机指纹识别市场，指芯科技再进入又有何优势呢？除了上面提到的特征点算法的一些技术优势之外，余俊认为，安全性正是特征点算法的一大关键。“每一个人只有10个手指，10个手指的图像信息一旦被泄露，你这辈子就没有其他手指可以用了，不可能说换脚趾。对于它的保护，我们需要从算法本身做很多的工作，比如特征点算法是没有图像的，不存储图像，就算你想让它还原，也没有还原的机会；第二，它得到的特征点可以得到一个字符串，而字符串本身是可以加密的，这时候我们再作为黑客获取到指纹，几乎是不可能的。”据了解，目前指芯正在与国内的一些公司在合作，希望在明年的时候，能够给出一个新的方案，能够迎合所有行业不同客户的需求。“目前我们用的芯片已经是在智能k和银行K里面的使用，后期产品基于这个产品进行研发，这个产品更多体现算法的基础，包括底层的能力，后期会慢慢公布。”不可否认，指纹识别最大的前景在于应用，除了智能手机领域，指纹识别在交通、支付、通讯以及系统平台等领域也层出不穷。指芯科技将智能产品分成三类，分别是是存储类、控制类以及居家类，同时也相应地推出了指纹U盘、指纹打火机以及指纹门锁等个性化产品。余俊再次强调，虽然指纹识别技术在各个领域得到了很多应用，但在应用的过程里面，大家还是要多关注一下生物识别的安全。此外，也有人提出了业界都比较关心的话题，算法是否应该免费？余俊则认为，是否免费需要辩证的去看，任何免费的东西不见得都是好的，不免费的东西也不见得都是坏的。“任何人看这件事情都有不同的角度，对于指芯来讲，我更愿意花钱投入后期核心业务的研发，做完这一步之后，我们就可以考虑是否公开，市场上先要给标准或者是一个样品，让大家真正理解生物识别技术能做什么。我认为指芯有这个魄力，有这个勇气说这句话，只要我们认为做的这件事情是有助于行业发展的，那就要去做。”作者：芯智讯-周康/浪客剑本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。芯智讯百家号最近更新：简介:芯智讯-杨健作者最新文章相关文章【独家干货重磅来袭！】指纹识别芯片深度剖析第二波——指纹算法
指纹识别算法分为两大模块：预处理模块和注册比对模块。预处理都是针对自家传感器性能，通过加入一些小算法来做优化，例如将对比度提高、消除更多的背景噪声等。采用自有算法的芯片厂商在进行这些优化时更有利。而目前有很多芯片厂商都采用购买第三方算法的方式来缩减开发周期，这样的做法一是不利于针对自家传感器做更多的性能优化，更最重要的是芯片成本会提高。
&　　在上一篇文章中我们深度剖析了当前的核心技术路线与专利（点击&阅读原文&可查看）。我们知道了由于不同技术路线的区别，产生出单芯片方案和多芯片方案两种指纹识别解决方案。芯片数量的差异直接影响了两种方案的成本高低，单芯片成本低，多芯片成本高，在指纹识别技术不断发展的今天，单芯片方案的竞争优势将愈发明显。
　　除了技术路线外，还有一个影响指纹模组成本的重要因素就是传感器的面积。传感器面积越大，一块晶圆可切割的芯片数量自然就少；传感器面积越小，可切割的芯片数量自然就多。通过对传感器面积的节约，可实现成本的降低。
　　而决定传感器面积大小的关键就在于手机CPU和指纹算法。拥有一颗强大的CPU，即使传感器面积较小，也能得到较高的精确度和较好的使用体验；拥有一套强大的指纹算法，即使传感器面积较小，也能在拒真率（FRR）和认假率（FAR）这两个重要指标上达到应用需求。本文只针对指纹识别算法本身进行剖析，在此就先不谈手机CPU运算能力带来的比对速度优势，只详细分析下指纹算法技术线路的问题。
　　JPSensor总经理萧旭峰博士曾介绍称，现在全球的指纹识别算法大部分来自前苏联的立陶宛和北朝鲜。因为要获得更准确的拒真率（FRR）和认假率（FAR）参数，需要大量的指纹数据库做支持，而这两个地方的指纹采集是做得最好的。
　　目前，行业内对于算法的使用主要有两种方式：一种是采用自有算法，另一种是采用瑞典指纹算法厂商PreciseBiometrics（PB）的算法。采用自有算法的芯片厂商主要有苹果、汇顶、神盾、迈瑞微，以及等企业；采用PB算法的芯片厂商主要有FPC、思立微、敦泰、义隆、集创北方等企业。
　　采用PB算法的最大好处在于，PB算法可以通过第三方认证，比较受到大品牌客户的认可。此外，PB算法还有一个好处是，其安全性比较接近传统行业指纹识别的安全性。不过有业内人士表示，这对于手机行业来说意义不大。该人士认为，在今天，手机等移动终端的指纹识别更加注重的是便利性。
　　另外，PB算法也存在一些缺点。PB算法并不支持指纹传感器图像本身的去噪，对指纹传感器本身的性噪比要求非常高，传感器出来的图像效果必须很好，否则使用体验就会较差。从指纹传感器技术来说，有些指纹传感器不太适合采用PB的算法。因为当这些指纹传感器设计厂商想降低成本自己来控制性噪比的时候，由于PB算法不支持性噪比控制，这些厂商就必须加上自己的算法才能处理，这就变成复合算法。一旦变成复合算法，整个运算量就会增加。
　　总的来说，如果是主动式指纹传感器，采用PB的算法能得到很好的效果；但如果是被动式指纹传感器，或者是纯电容式技术路线的指纹传感器，就不太适合采用PB的算法。当然，采用PB算法还有一个劣势就是，PB算法要收费。
　　让我们来总结下目前行业内采用指纹算法的现状：
　　指纹识别算法分为两大模块：预处理模块和注册比对模块。预处理都是针对自家传感器性能，通过加入一些小算法来做优化，例如将对比度提高、消除更多的背景噪声等。采用自有算法的芯片厂商在进行这些优化时更有利。而目前有很多芯片厂商都采用购买第三方算法的方式来缩减开发周期，这样的做法一是不利于针对自家传感器做更多的性能优化，更最重要的是芯片成本会提高。
　　而在目前指纹算法的现状下，传感器面积尺寸主要分为了两大阵营：大尺寸（120&120，192&80，及以上）和小尺寸（96&96，128&64）。
　　大尺寸阵营主要有采用自有算法的芯片厂商，比如迈瑞微等，和采用PB算法的芯片厂商，比如FPC等。小尺寸阵营主要是采用自有算法的芯片厂商，比如上文提到的苹果、汇顶、神盾、以及费恩格尔等芯片厂商。这主要是因为目前在业内，自有算法的主流方向就是小面积算法。
　　直观上来讲，尺寸的减小一是利于客户ID设计，二是成本的降低。从体验上来讲，得益于计算机视觉的蓬勃发展，小尺寸算法的拒真率（FRR）和认假率（FAR）更优秀，而且比对速度也更快。
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03月10日 02:27
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这些人天天就知道黑。。。。。。无语...
03月08日 16:11
我也是醉了 谁家公司没有个职位变动呀 呵呵哒...
网友03月08日 15:35
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03月02日 18:00
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网友03月01日 17:28
小编智商要充值了...
03月01日 15:29
03月01日 14:24
假的消息把...
02月28日 20:51
松诺数据是假的，大家有目共睹...
02月23日 15:49
100%全面屏手机的专利我去年申请已经通过了。需要的老板可以联系我QQ...}