指紋識別兩大重要技術指標
目前比較成熟的生物識別技術主要有三種：包括指紋、人臉、虹膜。在iphone5S采用指紋識別的推動下，經過短短時間的技術沉淀，從聯(lián)想發(fā)布的ZUK手機，到大神發(fā)布的Note3，再到奇酷青春版，都標志著指紋識別技術已經從高端旗艦機快速普及到了千元智能機中。作為指紋識別模組廠商的代表，韓國CT Park SeungYong預計在2016年智能手機的銷量16億，其中帶有指紋識別模塊的智能手機大概是7億。
目前市面上的電容式指紋傳感器已經非常多了，但是差異化很小，而且安全級別普遍不夠。金鵬微控科技有限公司（下稱“JP Sensor”）總經理蕭旭峰博士表示，為了達到更高的安全級別，JP Sensor大概是除了新思之外，少數(shù)直接在指紋Sensor中做加密的公司。“JP Sensor指紋采集器內建有AES加密。（Advanced Encryption Standard，高級加密標準是美國聯(lián)邦政府通用的一種區(qū)塊加密標準）”蕭旭峰博士表示，經過AES加密后，輸出的東西不是指紋圖像，要用相應算法才能解開圖形，這種加密方式經常應用在通訊領域，比如ATM機，輸入輸出的信號一定是做了加密處理。
除了安全問題，電容傳感器面臨另一個常見問題是靜電問題。蕭旭峰博士表示，業(yè)界一般都有做防靜電處理，一般ic是做8000v的，指紋識別傳感器是做15000v的，JP Sensor則做了更高一層30000v的標準。
涉及到指紋識別芯片最重要的精準度問題，取決于幾個因素：第一個是CPU，速度夠不夠快，指令層夠不夠；第二個是算法，這里涉及到拒真率（FRR）和認假率（FAR）兩個指標。“業(yè)界廠商一般告訴你它的拒真率是千分之一，誤認率是百萬分之一，但這個是假設數(shù)據(jù)，實際上沒有這么好的指標。”蕭旭峰博士認為，指紋識別算法是非常復雜的，主要原理是通過手指的特征點來進行計算，通常要有二三十年的技術積淀才能成就一家算法公司。
“現(xiàn)在全球的指紋識別算法大部分來自兩個地方，分別是前蘇聯(lián)的立陶宛和北韓。”因為要獲得更準確的拒真率（FRR）和認假率參數(shù)，需要大量的指紋影響數(shù)據(jù)庫做支持，而這兩個地方的指紋采集是做得最好的。“現(xiàn)在手機采用的指紋識別，需要消費者多次按壓才能采集完成。但如果按嚴格的安全標準，可能要按壓30~40次以上，這個體驗消費者是不會接受的。”蕭旭峰博士認為，要提升安全標準，就必須要犧牲用戶體驗。而立陶宛和北韓的指紋采集就沒有這方面問題。
手機指紋識別面積能否更??？
由于在手機等移動終端上，指紋識別的面積越來越小，目前蘋果的指紋識別面積是88*88，在金融支付領域，一般是192*192，比如華為的Mate就是采用這個尺寸。未來手機指紋識別是否會越做越小呢？
“源自北韓的算法要做到120*120還是很有難度，因為采用特征值算法，到120*120這種就只剩下3~4個特征值，沒有使用影像及特殊算法是很難算出來的。”蕭旭峰博士解釋道，特征值簡單來說就是指紋圖形中出現(xiàn)一個特征點，諸如Y節(jié)點，它能夠算出x軸、y軸的位置，這就是一個特征值。人的一個手指頭大概有20+個特征值，因為面積小能取到的特征值量就會笑，因此重復概率會非常高，也就是說認假率（FAR）會比較高。指紋識別面積做小，在成本上可能會更便宜，但過小也會帶來安全性的下降，蕭旭峰博士認為蘋果敢做這么小，是因為它敢自己承擔風險，而其他廠商很難做到這一點。
面對國內指紋識別廠商處處受限于蘋果的專利問題，邁瑞微CTO李揚淵提出了三個應對方法。“最有效的風險規(guī)避就是不使用已授權的專利技術：在同一理論框架下如果不使用必要電路一定導致產品品質降低，失去競爭力；另辟蹊徑自立山頭，則要面對來理論研究、產業(yè)化、市場化三方面的困難。次有效的風險規(guī)避是獲取專利持有人的授權：把專利風險轉換為成本代價，面臨競爭力降低的風險；通過發(fā)展技術并進行技術授權交換，面臨自主技術被競爭對手使用而降低自身競爭力的風險。先侵權后賠錢：把侵權技術經過層層封裝隱藏，給專利持有人的舉證制造障礙，會增加硬件復雜度，提高成本；在專利申請中變造甚至劣化了技術方案來制造‘差異化’，試圖使用‘自有專利’對抗專利持有人，但專利法庭往往不認可。”
更高安全級別的虹膜識別
相比指紋識別，由于虹膜識別具有更高安全級別，因此在金融支付、門禁安全等更高等級的安全領域，已經開始大量采用虹膜識別。人的眼睛結構由鞏膜、虹膜、瞳孔晶狀體、視網膜等部分組成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環(huán)狀部分，其包含有很多相互交錯的斑點、細絲、冠狀、條紋、隱窩等的細節(jié)特征。而且虹膜在胎兒發(fā)育階段形成后，在整個生命歷程中將是保持不變的。這些特征決定了虹膜特征的唯一性，同時也決定了身份識別的唯一性。因此，可以將眼睛的虹膜特征作為每個人的身份識別對象。
“如果說指紋識別的特征點在15~20幾個左右，人臉識別的特征點在10個左右，那么虹膜識別的特征點會達到266個之多。”北京釋馬大華科技有限公司高級銷售經理趙闊認為，由于具有極高的生物安全性（僅次于DNA識別），未來在智能家居、車聯(lián)網、嬰幼兒教育、教育考試身份認證等領域，虹膜識別有著廣闊的應用前景。據(jù)介紹，目前釋馬大華的指紋識別模組匹配速度已經可以達到0.01秒。
目前的虹膜識別技術，主要是用于遠距離、多模態(tài)、高通量的固定方式，對于新的移動與近距離的應用方式，有一定的挑戰(zhàn)：比如復雜光線環(huán)境下，微型成像模塊生成虹膜圖像的質量，虹膜識別算法的公開評測等等。不同人種，所對應的虹膜識別算法也不相同。
“我們能夠保證我們的精確度到億萬級的級別，這是因為我們可以支持印度8.5億的虹膜數(shù)據(jù)庫。”趙闊表示，目前虹膜識別的算法上區(qū)別不大，主要的技術指標來自于數(shù)據(jù)庫的量級。國內目前對于虹膜生物識別，還沒有從政策層面出臺相關法規(guī)，因此缺乏足夠的數(shù)據(jù)庫。他表示，印度在建立全民的虹膜身份證，而釋馬大華與Intel合作已經中標了這個政府項目。
在手機領域，2015年日本DOCOMO聯(lián)合富士通發(fā)布了全球首款虹膜智能手機，其中的硬件模組由舜宇提供，算法由美國公司提供。今年初上市的中興手機天機3和vivo X5pro,都聲稱有眼球識別，用詞比較模糊，實際上這兩款手機都是眼紋識別，在精確度上與虹膜識別還有一定距離。“以后手機廠商要在印度市場做虹膜識別的，可以直接來找我們。目前的規(guī)劃是今年年底，我們針對手機廠商會出500萬顆模組。”
生態(tài)系統(tǒng)成為虹膜識別普及阻礙
“我們跟騰訊、京東、樂視、基于大數(shù)據(jù)應用的合作，還有一個是跟銀聯(lián)建立了一定的聯(lián)系，打通整個虹膜支付的渠道。”趙闊表示，虹膜技術發(fā)展很短，真正市場化和產品化也只有這幾年。虹膜識別要普及目前面臨的最大挑戰(zhàn)是生態(tài)系統(tǒng)以及應用，而不是產品本身。此外，未來如何降低虹膜識別方案的成本也是一大挑戰(zhàn)。
北京中科虹霸科技有限公司總經理馬力認為，指紋識別產業(yè)鏈成熟更早，虹膜識別發(fā)展比較晚，未來應該從金融平臺、終端公司、硬件平臺、操作系統(tǒng)各個層面推進虹膜生態(tài)鏈的建設。
作為首家與FIDO聯(lián)盟打通協(xié)議的，虹膜識別技術公司，中科虹霸擁有成熟、穩(wěn)定的算法作為技術支撐。由于具備強大的兼容性和擴展性，F(xiàn)IDO聯(lián)盟發(fā)展迅速，從最初的6個成員發(fā)展至208個成員，未來FIDO聯(lián)盟將成為一種國際認可的行業(yè)標準。馬力表示，通過數(shù)據(jù)驅動自動學習的方式可以提升虹膜識別的精度，至少提升15%。
中科虹霸在2004年就開始跟廣電運通開發(fā)第一款支持虹膜識別的ATM機，跟IrisGuard合作，開發(fā)了虹膜識別銀行解決方案ibank。“目前為止我們是國內應用最多最廣的虹膜識別公司。”
目前比較成熟的生物識別技術主要有三種：包括指紋、人臉、虹膜。在iphone5S采用指紋識別的推動下，經過短短時間的技術沉淀，從聯(lián)想發(fā)布的ZUK手機，到大神發(fā)布的Note3，再到奇酷青春版，都標志著指紋識別技術已經從高端旗艦機快速普及到了千元智能機中。作為指紋識別模組廠商的代表，韓國CT Park SeungYong預計在2016年智能手機的銷量16億，其中帶有指紋識別模塊的智能手機大概是7億。
目前市面上的電容式指紋傳感器已經非常多了，但是差異化很小，而且安全級別普遍不夠。金鵬微控科技有限公司（下稱“JP Sensor”）總經理蕭旭峰博士表示，為了達到更高的安全級別，JP Sensor大概是除了新思之外，少數(shù)直接在指紋Sensor中做加密的公司。“JP Sensor指紋采集器內建有AES加密。（Advanced Encryption Standard，高級加密標準是美國聯(lián)邦政府通用的一種區(qū)塊加密標準）”蕭旭峰博士表示，經過AES加密后，輸出的東西不是指紋圖像，要用相應算法才能解開圖形，這種加密方式經常應用在通訊領域，比如ATM機，輸入輸出的信號一定是做了加密處理。
除了安全問題，電容傳感器面臨另一個常見問題是靜電問題。蕭旭峰博士表示，業(yè)界一般都有做防靜電處理，一般ic是做8000v的，指紋識別傳感器是做15000v的，JP Sensor則做了更高一層30000v的標準。
涉及到指紋識別芯片最重要的精準度問題，取決于幾個因素：第一個是CPU，速度夠不夠快，指令層夠不夠；第二個是算法，這里涉及到拒真率（FRR）和認假率（FAR）兩個指標。“業(yè)界廠商一般告訴你它的拒真率是千分之一，誤認率是百萬分之一，但這個是假設數(shù)據(jù)，實際上沒有這么好的指標。”蕭旭峰博士認為，指紋識別算法是非常復雜的，主要原理是通過手指的特征點來進行計算，通常要有二三十年的技術積淀才能成就一家算法公司。
“現(xiàn)在全球的指紋識別算法大部分來自兩個地方，分別是前蘇聯(lián)的立陶宛和北韓。”因為要獲得更準確的拒真率（FRR）和認假率參數(shù)，需要大量的指紋影響數(shù)據(jù)庫做支持，而這兩個地方的指紋采集是做得最好的。“現(xiàn)在手機采用的指紋識別，需要消費者多次按壓才能采集完成。但如果按嚴格的安全標準，可能要按壓30~40次以上，這個體驗消費者是不會接受的。”蕭旭峰博士認為，要提升安全標準，就必須要犧牲用戶體驗。而立陶宛和北韓的指紋采集就沒有這方面問題。
手機指紋識別面積能否更??？
由于在手機等移動終端上，指紋識別的面積越來越小，目前蘋果的指紋識別面積是88*88，在金融支付領域，一般是192*192，比如華為的Mate就是采用這個尺寸。未來手機指紋識別是否會越做越小呢？
“源自北韓的算法要做到120*120還是很有難度，因為采用特征值算法，到120*120這種就只剩下3~4個特征值，沒有使用影像及特殊算法是很難算出來的。”蕭旭峰博士解釋道，特征值簡單來說就是指紋圖形中出現(xiàn)一個特征點，諸如Y節(jié)點，它能夠算出x軸、y軸的位置，這就是一個特征值。人的一個手指頭大概有20+個特征值，因為面積小能取到的特征值量就會笑，因此重復概率會非常高，也就是說認假率（FAR）會比較高。指紋識別面積做小，在成本上可能會更便宜，但過小也會帶來安全性的下降，蕭旭峰博士認為蘋果敢做這么小，是因為它敢自己承擔風險，而其他廠商很難做到這一點。
面對國內指紋識別廠商處處受限于蘋果的專利問題，邁瑞微CTO李揚淵提出了三個應對方法。“最有效的風險規(guī)避就是不使用已授權的專利技術：在同一理論框架下如果不使用必要電路一定導致產品品質降低，失去競爭力；另辟蹊徑自立山頭，則要面對來理論研究、產業(yè)化、市場化三方面的困難。次有效的風險規(guī)避是獲取專利持有人的授權：把專利風險轉換為成本代價，面臨競爭力降低的風險；通過發(fā)展技術并進行技術授權交換，面臨自主技術被競爭對手使用而降低自身競爭力的風險。先侵權后賠錢：把侵權技術經過層層封裝隱藏，給專利持有人的舉證制造障礙，會增加硬件復雜度，提高成本；在專利申請中變造甚至劣化了技術方案來制造‘差異化’，試圖使用‘自有專利’對抗專利持有人，但專利法庭往往不認可。”
更高安全級別的虹膜識別
相比指紋識別，由于虹膜識別具有更高安全級別，因此在金融支付、門禁安全等更高等級的安全領域，已經開始大量采用虹膜識別。人的眼睛結構由鞏膜、虹膜、瞳孔晶狀體、視網膜等部分組成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環(huán)狀部分，其包含有很多相互交錯的斑點、細絲、冠狀、條紋、隱窩等的細節(jié)特征。而且虹膜在胎兒發(fā)育階段形成后，在整個生命歷程中將是保持不變的。這些特征決定了虹膜特征的唯一性，同時也決定了身份識別的唯一性。因此，可以將眼睛的虹膜特征作為每個人的身份識別對象。
“如果說指紋識別的特征點在15~20幾個左右，人臉識別的特征點在10個左右，那么虹膜識別的特征點會達到266個之多。”北京釋馬大華科技有限公司高級銷售經理趙闊認為，由于具有極高的生物安全性（僅次于DNA識別），未來在智能家居、車聯(lián)網、嬰幼兒教育、教育考試身份認證等領域，虹膜識別有著廣闊的應用前景。據(jù)介紹，目前釋馬大華的指紋識別模組匹配速度已經可以達到0.01秒。
目前的虹膜識別技術，主要是用于遠距離、多模態(tài)、高通量的固定方式，對于新的移動與近距離的應用方式，有一定的挑戰(zhàn)：比如復雜光線環(huán)境下，微型成像模塊生成虹膜圖像的質量，虹膜識別算法的公開評測等等。不同人種，所對應的虹膜識別算法也不相同。
“我們能夠保證我們的精確度到億萬級的級別，這是因為我們可以支持印度8.5億的虹膜數(shù)據(jù)庫。”趙闊表示，目前虹膜識別的算法上區(qū)別不大，主要的技術指標來自于數(shù)據(jù)庫的量級。國內目前對于虹膜生物識別，還沒有從政策層面出臺相關法規(guī)，因此缺乏足夠的數(shù)據(jù)庫。他表示，印度在建立全民的虹膜身份證，而釋馬大華與Intel合作已經中標了這個政府項目。
在手機領域，2015年日本DOCOMO聯(lián)合富士通發(fā)布了全球首款虹膜智能手機，其中的硬件模組由舜宇提供，算法由美國公司提供。今年初上市的中興手機天機3和vivo X5pro,都聲稱有眼球識別，用詞比較模糊，實際上這兩款手機都是眼紋識別，在精確度上與虹膜識別還有一定距離。“以后手機廠商要在印度市場做虹膜識別的，可以直接來找我們。目前的規(guī)劃是今年年底，我們針對手機廠商會出500萬顆模組。”
生態(tài)系統(tǒng)成為虹膜識別普及阻礙
“我們跟騰訊、京東、樂視、基于大數(shù)據(jù)應用的合作，還有一個是跟銀聯(lián)建立了一定的聯(lián)系，打通整個虹膜支付的渠道。”趙闊表示，虹膜技術發(fā)展很短，真正市場化和產品化也只有這幾年。虹膜識別要普及目前面臨的最大挑戰(zhàn)是生態(tài)系統(tǒng)以及應用，而不是產品本身。此外，未來如何降低虹膜識別方案的成本也是一大挑戰(zhàn)。
北京中科虹霸科技有限公司總經理馬力認為，指紋識別產業(yè)鏈成熟更早，虹膜識別發(fā)展比較晚，未來應該從金融平臺、終端公司、硬件平臺、操作系統(tǒng)各個層面推進虹膜生態(tài)鏈的建設。
作為首家與FIDO聯(lián)盟打通協(xié)議的，虹膜識別技術公司，中科虹霸擁有成熟、穩(wěn)定的算法作為技術支撐。由于具備強大的兼容性和擴展性，F(xiàn)IDO聯(lián)盟發(fā)展迅速，從最初的6個成員發(fā)展至208個成員，未來FIDO聯(lián)盟將成為一種國際認可的行業(yè)標準。馬力表示，通過數(shù)據(jù)驅動自動學習的方式可以提升虹膜識別的精度，至少提升15%。
中科虹霸在2004年就開始跟廣電運通開發(fā)第一款支持虹膜識別的ATM機，跟IrisGuard合作，開發(fā)了虹膜識別銀行解決方案ibank。“目前為止我們是國內應用最多最廣的虹膜識別公司。”
01月07日 18:14
