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公司动态 首页 > 新闻中心 > 公司动态 > 全国制锁行业第二十四次信息交流会暨制锁分会技术发展大会  

全国制锁行业第二十四次信息交流会暨制锁分会技术发展大会

为了更好地推动我国锁具行业在新的历史时期实现战略转型,中国日用五金技术开发中心、全国五金制品协会制锁分会、国家日用五金行业生产力促进中心、全国日用五金标准化中心、全国五金工业信息中心联合主办的全国制锁行业第二十四次信息交流会暨制锁分会技术发展大会于20141111-13日在广东深圳市西部海上田园召开。很荣幸,珠海耀阳电子科技有限公司受到本次会议大组委会的邀请,耀阳公司总经理肖铁军在此次会议上和大家一起交流指纹算法和指纹传感器的相关技术。下文就摘取部分讲话给大家回顾一下。

 会议开始是由中国日用五金技术开发中心主任毕智涛发表讲话。毕智涛说改革开放30多年来,锁具行业飞速发展,年产量超600亿,年产量25亿把,其中出口的约占总产值的一半,出口的这些锁涵盖门锁、交通锁、电子智能锁等等。2010年以来,锁具更是突飞猛进,特别是在智能锁方面的发展,以技术为核心的转型升级过程,向着制锁大国目标迈进。

毕智涛主任的讲话总结了中国锁具行业在改革开放以后的发展,接下来是中国五金制品协会理事长石僧兰有关三个“期”和四个“精”的讲话。 

石理事长说发展思路要和我们的行为、行动、思想一致,制造业类型公司在发展的时候要注意三期叠加,分别是换挡期、调整期、消化期。锁具行业现在的主要形式是传统型+兴欣型,尽管如此锁具行业的发展趋势还是现代技术改造传统锁业。石理事长的讲话中,有一点我们需要十分注意,国家政府现在对中国制造业十分看重,在经济发展中把制造业摆在特殊位置,因此,锁具制造业意识、行动、行为上都要积极跟上时代的发展,。这就需要我们做到稳定品质,用核心技术不断创新品牌;稳定价格,同行之间不要打价格战,要求竞争合作,维持产品的质量;稳定消费群,寻找维持拥有自己高端的消费者。

珠海耀阳电子科技有限公司拥有自己的核心技术,公司在成立以来一直秉持创新、自主研发精神,拥有了自主的指纹算法以及自主生产的光学指纹头,在国内是少有的能从指纹算法-芯片-光学传感器生产的公司之一,独立高效的指纹算法加自主研发的光学指纹头为全球客户提供整套指纹技术方案。在此次信息交流会上,总经理肖铁军主要讲了指纹算法和指纹传感器的相关技术。

指纹识别的模式大概分为三类:

图像识别:

图像识别具有精度高、运算量大,信息安全性差的特点,图像识别精度高,是因为图像包含的信息量全面,特别是针对不好取特征的很小的指纹图像,如苹果手机的指纹算法就是采用的图像识别的方法,因为苹果手机上的传感器小,按上去的指纹图像小,就会没特征点或很少特征点,所以就采用图像比对,因为苹果的手机CPU的运算能力非常强大,而且比对的指纹图像有限,所以在此基础上完全可以完成图像识别的运算。

图像识别的信息安全性为什么差呢?因为保存的是图像,既然是图像,就可以复制使用。用户的指纹图像一旦泄漏,将会到用户造成不可估量的影响。

特征点识别:

    特征点识别模式是指纹识别算法中用得很广泛的一种方式,如现在的指纹锁、指纹考勤机、公安部二代身份证的指纹算法都是采用特征点识别算法。

特征点识别算法具有三个特点:

精度低,相对于图像识别算法,特征点识别算法因为只抽取了图像中的部分信息,所以,识别精度自然会比图像识别算法低一些。如果需要获取比较好的识别精度,算法的处理技巧要求也相对要高。

 相对于图像识别算法,特征点识别算法运算量相对小一点。所以,消耗运算平台的资源会小,适合在嵌入式平台上进行指纹识别。

   3)安全性高,指纹特征点数据不可逆转成指纹图像,不会导致用户的指纹图像泄漏的安全性问题。

特征点与图像混合识别:

特征点与图像混合识别是一种将特征点识别的快速的优势与图像识别的准确的优势结合在一起的指纹识别模式。这种方式一般用在数据量特别巨大,同时要求认假率非常低的场合如大数据的警用的罪犯指纹自动识别系统。先用特征点识别算法,从海量的指纹数据中筛选出与被识别的指纹特征点相似的多枚指纹,然后再用图像识别算法进行精确确认。当然抓到嫌疑人后,警察还会人为的进行图像比对来保证不造成冤案。

1.特征点指纹识别算法的技术原理

图像预处理:平滑滤波、中值滤波、均值滤波、图像增强

二值化

细化

特征提取与模板生成

几何重建与识别

 

 

2.模板标准

虽然特征点识别技术都是包含以上个步骤,但是每家都有各自独特的特征提取方法与几何重建方式。不同的特征提取方法、几何重建与识别方式,识别的速度与精确度都大不相同,这也是各自的核心技术所在。不同的特征点提取方法会产生不同的特征模板定义,然后就形成了不同的特征模板的标准。

国际上最流行的特征点模版标准是

1, ISO1974-2国际指纹特征点提取标准

2,美国的ANSI378联邦调查局指纹特征点提取标准。

3,中国公安部去年颁布了《居民身份证指纹采集和比对技术规范》,其中也发布了二代证指纹特征点提取标准。

4, 企业标准

虽然国际国家标准有多种,但大多数算法研究人员、特别是应用于嵌入式平台的指纹识别算法的科研人员,并没有照抄各大国际、国家标准来提取特征值。原因是这些特征点提取标准存在着某些缺陷,运算量大,需要很大的计算平台。这样就严重阻碍了指纹技术产品的推广。如指纹锁这类的指纹识别产品,指纹算法的运算平台在满足能够正确进行指纹识别的基础上运算能力越小越好,这样成本才能为广大用户接受。才能形成普通的民用产品。现在市场上民用产品所采用的指纹特征点提取方法基本都是指纹识别算法研发商自己的定义的规则,也就是说有各自的企业标准。

在民用领域市场,如指纹锁、指纹保管箱、指纹门禁、考勤机等等。有多家指纹算法商的算法应用于这些产品。大家在指纹算法的研发上投入了大量的人力和精力。取得了有目共睹的成绩。

每种不同的算法都有各自的核心技术,饱含着科研人员的辛勤劳动和汗水。算法中的每一种核心技术都闪耀着科研人员智慧的光芒。我没法了解到各种算法技术中的研究方法和技巧,但我可以结合我们耀阳科技的指纹算法技术的核心技术,来探讨指纹识别算法技术的研究开发内容、方法和技术路线,如果能够对业的指纹识别技术开发能有些帮助,也不失为抛砖引玉的作用。

耀阳指纹识别技术的研究开发内容,简单的讲就是要研究开发在嵌入式平台上运行的指纹识别算法技术。我们的算法处理,总的来说,采集用来下面的8种核心处理技术

1,自适应性滤波技术

该技术会根据图像的不同质量,自动选取合适滤波算法核,从而扩大了算法应用范围,使得算法能够应用与光学、电容半导体、热感半导体、刮擦扫面等几乎所有类型的传感器。

2,指纹流场的二值化阈值自动设定技术

该技术保证了针对指纹流畅方向的二值化,确保尽可能少地在这个步骤上减少特征点的信息损失。

3,全遍历的细化算法

一方面杜绝了特征点信息的损失,另一方面保证了不产生伪特征点。

4,特征点相关性处理技术

特征点的提取,不单单提取单个的特征点信息,还提取了不同特征点的间关系信息,从而扩大了特征范围。另为了较少占用内存,特征点的信息进行了无损压缩。

5,特征点索引识别技术

建立了指纹特征模板索引数据,从而加快了比对速度。在大容量指纹情况下的情况下,比对过程从粗比对到精比对,划分为多步骤进行,大幅提高了比对速度。

6、内存最小化技术

众所周知,一个圆的角度定义为360°,但在耀阳指纹算法技术中,一个圆的角度定义为240°,这样只需要一个字节就可以存储角度数据了如果是360°,就需要两个字节。在角度数据的存储上,耀阳的算法只需要正常的一半空间了。

另外,采用了内存分时共享技术。根据在不同时序的运算步骤中,分时使用了相同的内存片,从而大大减少了内存占用,方便应用于嵌入式系统。

7、残留指纹识别技术

  采取了独家的指纹图像的残留特征识别技术,防止残留指纹的识别通过,从而造成误动作。

8、指纹模板智能更新技术

在指纹产品的实际应用中,人的指纹会随着时间和气候的不同、年龄的增长,我们采用了模版融合技术,即大家所知道的指纹模版智能更新技术,来消除这些问题的影响我们的指纹模板智能更新采取一个指纹一个模板的原则,通过模板数据的融合技术来实现指纹特征点数据的更新。这个技术解决了某些指纹锁厂家经常碰到的问题,指纹锁在应用的过程中会过一段时间就识别不了了。

通过这些关键核心技术与处理技巧,大量节省了系统资源,能够实现大容量1:N比对耀阳在300M主频的嵌入式CPU平台上可以做到1:5万枚指纹比对,速度在1秒左右。

3,算法性能指标    

 

通过在指纹算法技术中采用诸多的创新技术,使指纹识别算法具有非常好的性能。评价一种指纹识别算法的性能有个指标:

    1,拒登率(Failure To Enroll Rate, FER),即拒绝建档的比率,反映适用人群大小;

    2,拒真率(False Rejection Rate, FRR),即错误拒绝的比率,反映  好用性。

    3,认假率(False Acceptance Rate, FAR),即错误接受的比率,反 映安全性。

4,,比对速度,通常指完成一次提取和匹配的速度。

5,占用空间,算法运行所需要的代码空间和指纹模板所用空间。

在指纹锁中,第4个指标不是重要的,因为指纹锁用户很少,所以考虑速度的因素很少,认假率是一个因素,但肯定不能认假,如果认假,门就会被没采集的指纹打开了,一般是的指纹识别算法在指纹锁中的认假率应该都能满足要求。那么拒真率拒登率才是指纹锁产品所特别考虑的因素。换成大白话,也就是说指纹锁好不好按,容不容易开锁。以上个指标中,认假率非专业人士测试,要得到科学的结论数据不容易。一定要大指纹枚数的数据库。拒真率拒登率和识别速度是很好测试的,也很好感知。很快就能分辨算法的这个特性。

站在产品的角度来看,要获得较好的认假率和拒真率性能,指纹算法不是唯一的短板,指纹传感器也起到举足轻重的作用。高性能的指纹算法,必须配上优秀的指纹传感器,才能将产品的性能发挥到极致。所以,我们在探讨指纹算法技术的同时,指纹传感器技术的研究就必不可少。

指纹传感器图像的通用技术指标要求  

(1)图像分辨率

     应为500ppi,允许误差范围-1%~+2%。

(2)图像畸变

     应小于等于2%。

(3)图像灰度级

    指纹图像的每个像素点灰度量化为256 级,用一个无符号的8 位字节表示

(4)图像背景灰度值

    采集窗口不放置任何物体,图像背景灰度均值应为225~255,0 代表全黑,255 代表全白

(5)图像背景灰度不均匀度

    应小于等于10%

(6)灰度动态范围

    应大于等于150

(7)图像疵点

    在指纹有效图像尺寸范围内,应不含有直径Φ大于3个像素点的连续图像疵点,直径Φ小于等于3个像素点的连续图像疵点应不超过3个。

(8)采集时间

    应小于等于0.25s。

行业对指纹传感器的最低安全要求

l 形状: 长方形

l 面积: 不小于144平方毫米(国际支付标准要求)

l 分辨率: 不低于320dpi

l 实用性:干湿手指,不同的外界环境

l 耐用性: 抗划,抗压,抗ESD …

指纹传感器目前的状况

目前市场上光学指纹传感器和半导体指纹传感器并存。

l 手机、电脑等个人消费品,基本都采用半导体指纹传感器,也有部分指纹锁厂家采用半导体指纹传感器,或平面,或刮擦。

l 指纹锁、指纹保管箱、指纹考勤机、门禁、身份证指纹识别设备,大多数采用光学指纹传感器。

 

 

如何提升光学指纹传感器图像性能

1、 准确选择合适的指纹头背光源 不同CMOS对光的频谱响应不一样

    不同的背光颜色,图像效果有所差异

就GC0307 CMOS来说,绿光的图像效果要比蓝光的好,蓝光的图像效果要比红光的好

2、 选择合适的光路设计 暗背景的光路要比亮背景的好,采取暗背景的光路设计,对干手指的效果会提高明显,目前我们调试的效果,已经和半导体的效果相当接近了。但是,暗背景的残留图像比亮背景的明显,这个就要求做指纹的残留识别处理,消除残留指纹的影响。

3、 控制好产品的一致性需要控制好产品的一致性,就必须保证下面的三个主要光学部件的位置精度控制

    棱镜的精度控制镜头位置的精度控制CMOS的位置精度控制

    以上的位置偏差,都会直接导致图像的畸变程度的偏差,从而影响指纹识别效果。

性能优良的指纹识别产品应具备的条件

    任何一个性能优良的指纹识别产品,都是指纹算法和指纹传感器的完美结合,各种发挥各种的优良性能,才能使该产品非常好使用。

指纹传感器是获取指纹图像的设备,如果指纹传感器性能不好,获取的图像质量差,会导致图像信息丢失,会导致拒真率升高,认假率升高。

获取了质量良好的指纹图像,如果没有优秀的算法,就不能对指纹图像进行准确快速的比对。

一个指纹产品,如指纹锁,指纹算法和传感器是要经过精心的调校和配合,才能充分发挥各自的性能。使指纹识别性能非常优秀。

指纹产品迫需解决的技术难题

干湿手指的适应性

如前面的介绍,半导体的传感器的干手指效果好,但是湿手指效果不好,而光学的传感器干手指效果不好,湿手指的效果却比半导体的好很多。目前的光学指纹传感器使用了暗背景的光路设计之后,干手指的效果已经有相当明显的提高了,但是还完全达不到半导体传感器的效果,这个是后续在指纹传感器方面还是需要继续优化。

降低指纹残留的影响

目前光学的指纹传感器在物理成像原理方面都存在残留指纹的问题,残留图像明显的情况下,会导致外部光线照射就识别通过的现象。目前我们已经可以通过残留特征识别的技术可以识别到影像的残留特征来达到防止残留识别通过的目的了,但是我们在物理成像方面也需要努力,希望可以在物理的层面也能够防止残留指纹的影响。

活体识别技术

目前的半导体传感器在物理层面,对普通的硅胶假指纹可以起到不成像的作用。但是这种处理也是相当的脆弱的,一旦使用具有导体性质的材料制作的假指纹,就能够轻松的骗过半导体指纹传感器。因此,一种基于物理层面预防和算法层面识别相结合的活体识别技术,才能够更好的实现活体识别。这也是我们耀阳在研发指纹算法的同时,投入大量精力去研究和开发光学指纹传感器的原因。

我们希望通过大家的努力,使我们指纹锁、指纹保管箱等类产品,走在世界的前列,在国际上占据更大的市场。

 

最后,祝愿我国锁具行业以及其他制造业从制造大国变制造强国!!

 

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