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指纹识别

判断指纹识别算法优劣的4个方法

   随着TouchID大行其道,指纹识别的概念一下子被广泛接受。许多厂商也觅到了商机,争先给产品加了指纹识别功能。瞬间,指纹手机、指纹门锁、指纹保险柜、指纹鼠标、指纹遥控、指纹电瓶车等产品纷纷涌现。产品虽多,但消费者也渐渐发现,有的指纹识别产品并不好用。

  为什么会这样?其实,指纹识别产品的核心是指纹模组,而指纹模组的核心是指纹识别算法——算法不好,会导致终端产品也不好用。那么要怎样判断一套算法是好是坏呢?本文提供4个方法供大家参考。

  一、指纹算法的认假率和拒真率是否达标

  认假率(FAR)也叫误识率,指的是明明不是同一枚指纹,但指纹识别模组却给通过了。国家规定认假率不能大于0.01%。

  拒真率(FRR)指的是把同一枚指纹当成不同的,不让通过。国家规定拒真率不能大于5%。

  需要提醒的是,不少指纹算法都声称自己的认假率和拒真率达标了,但给的却是实验数据,和真实使用情况有很大偏差。最好是拿样品直接测试。

  二、指纹算法是否有长期的积累

  一套指纹识别算法成熟周期超过5年,拥有非常复杂的数据运算和使用规则。期间,算法需要历经内部人员、外部客户及终端消费者的不断考验,并逐步调整、升级。同时,由于硬件的更新换代(如:半导体传感器越做越小),算法也需要与时俱进。

  上海图正科技的指纹算法已走过18个年头,由董事长刘君亲手设计开发,算是行业内比较有积累的,目前使用该公司指纹算法的芯片数量已达百万级别。

  三、指纹算法是否具备广泛的适应性

  目前市面上主要有两类指纹传感器:光学的和半导体的。这两种传感器采集指纹图像的原理差别很大。一款算法如果没法同时驾驭这两种不同性质的传感器,那么就很可能会影响你自己产品的升级换代。

  另外,使用指纹识别的应用场景也五花八门,既有室内室外,又有温度高低;指纹本身有干有湿,甚至有断纹;录入和比对时指纹的方向也可能完全相反……要处理好这些情况,指纹算法不仅需要适应性好(应对各种硬件和使用环境),还需要具备断纹拼接、360°旋转匹配的能力。

  四、算法是否可以对指纹的纹理特性进行识别

  指纹算法从最初发展到现在,大概经历了3个阶段:

  1.纯特征点算法——提取并匹配指纹中的特征点是否相同。

  2.特征点+图像算法——不仅比对特征点,还比对指纹的纹理特性。

  3.纯图像算法——通过精确计算两枚指纹的图像特性来验证是否相同。

  第一种算法是市场的主流,其特点是太过依赖特征点的稳定度和清晰度,导致通过率和误识率因采集设备、指纹特性或按压的力度、角度而出现巨大差异。

  第二种算法仅少数有自主算法研发能力的公司拥有,相较第一种,已有大幅提升。其不再单独依赖特征点,加入的图像、纹理信息显著地帮助算法提高对指纹的适应性,例如干湿手指、断裂纹理等。

  当前最顶级的算法是第三种——在第二种算法的基础上发展而来的纯图像算法,包括对指纹斜率、疏密、间距、频率等一系统复杂信息的提取和比对。特征点不再参相似度判断,而是利用极小范围内的指纹信息即可精准地识别异同,非常适合手机产品使用。据悉,目前国内只有上海图正科技在使用第三种算法。

  总结:

  指纹算法虽然是指纹识别应用中最核心的因素,但客户很难直观看到,需要透过一些侧面的方法来判断它的优劣。本文给出的4个方法,属于比较普遍的判断方法,适合对大多数算法进行评价。当然,随着算法和硬件的不断提升,未来也许需要更多的方法来评价一套指纹识别算法的好坏。
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