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          屏下指紋介紹

          共 2843字,需瀏覽 6分鐘

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          2021-04-04 02:13



          一、光學(xué)指紋問(wèn)題現(xiàn)狀


          光學(xué)指紋當(dāng)前隨著成本的下降,各大廠商都在低中高端旗艦用上了光學(xué)指紋。有別于傳統(tǒng)的電容指紋,光學(xué)指紋在解鎖性能上目前都進(jìn)行了優(yōu)化,性能接近電容指紋。
           

          二、光學(xué)指紋電容指紋原理


          兩者原理都是對(duì)指紋的紋路脊谷進(jìn)行信號(hào)采集,通過(guò)記錄不同信號(hào),實(shí)現(xiàn)指紋的錄入比對(duì)。

          1電容指紋示意圖

          電容式指紋模塊是利用指紋與導(dǎo)電的皮下電解液形成電場(chǎng),手指紋路的高低起伏會(huì)導(dǎo)致二者之間的壓差出現(xiàn)不同的變化,因此可實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的指紋數(shù)據(jù)掃描。這種指紋識(shí)別方式比較通用,對(duì)環(huán)境要求比較弱,只要有指紋就能錄入識(shí)別,更重要的是這種指紋識(shí)別的元器件對(duì)空間占用比較小。

          2光學(xué)指紋原理
           
          光學(xué)指紋識(shí)別則是通過(guò)光線反射,利用一個(gè)短焦鏡頭,在可透光的OLED屏幕下方獲取到指紋的圖像,從而記錄和識(shí)別指紋信息。從原理上來(lái)看,光學(xué)指紋無(wú)論是指紋模組的設(shè)計(jì),屏結(jié)構(gòu)、指紋的軟件交互設(shè)計(jì)、整機(jī)功耗控制、整機(jī)結(jié)構(gòu)上相較于電容指紋,條件都變的相對(duì)苛刻,對(duì)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的挑戰(zhàn)也是大大增加。

           
          三、屏下指紋指紋錄入識(shí)別流程



          • 錄入



          用戶(hù)手指按壓->LCD高亮->指紋采圖->指紋錄入->存儲(chǔ)模板->上報(bào)錄入成功

          指紋錄入流程簡(jiǎn)化圖


          • 解鎖



          用戶(hù)指紋按壓->LCD高亮->指紋采圖->指紋識(shí)別->更新模板->上報(bào)解鎖成功

          4指紋識(shí)別流程簡(jiǎn)圖

          當(dāng)前這種方式是各大廠商一套通用的邏輯,細(xì)節(jié)部分各大廠商均有不同程度的差異,但是大都是圍繞著這幾個(gè)點(diǎn)進(jìn)行的性能優(yōu)化。

           
          四、指紋問(wèn)題常見(jiàn)情況


          由于光學(xué)指紋的屏下的特性,導(dǎo)致了指紋方面對(duì)一些場(chǎng)景下的指紋識(shí)別體驗(yàn)非常不好,具體常見(jiàn)的有以下幾類(lèi)(以下指紋樣張來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng),不涉及任何用戶(hù)安全及三方保密協(xié)議,均為原圖加噪聲圖擬合而成)
           


          • 按壓不全:


          5按壓不全
           


          • LCD高亮失敗:


          完全不高亮
          6完全不高亮

          高亮不完全
          7高亮不完全
           


          • 脫靶:


          錄入
          8錄入圖

          解鎖
          9解鎖脫靶圖
           


          • 貼軟膜指紋:


          10軟膜圖
           


          • 貼硬膜指紋:


          11硬膜圖
           


          • 脫皮指紋:


          12脫皮指紋
           


          • 衣物誤觸:


          13衣物誤觸
           


          • 異物指紋:


          14異物指紋
           


          • 沾水指紋:


          15沾水指紋
           


          • 掌紋誤觸:


          16掌紋誤觸
           


          • 干手指臟污


          17手指臟污
           


          • 強(qiáng)光漏光


          18強(qiáng)光
           
            如果根據(jù)用戶(hù)群體來(lái)分,新用戶(hù)像從電容轉(zhuǎn)到屏下指紋的絕大多數(shù)會(huì)出現(xiàn)按壓面積不全的情況,因?yàn)殡娙葜讣y輕觸一下就解鎖開(kāi)了,但是光學(xué)指紋需要等待LCD的高亮和器件曝光,如果輕觸,指紋采圖就是圖5的這種圖像,所以這類(lèi)型用戶(hù)就會(huì)出現(xiàn)這種解鎖慢或者解鎖不靈敏的反饋。針對(duì)這種情況,當(dāng)前解決的方案基本都是通過(guò)用戶(hù)界面引導(dǎo)來(lái)讓用戶(hù)適應(yīng)。

            一些光學(xué)指紋的老用戶(hù)絕大多數(shù)的不靈敏場(chǎng)景主要有以下幾種,洗手、起床、強(qiáng)光,手指脫皮,干手指(主要是年齡稍微大些的用戶(hù),出現(xiàn)的一些指紋糙化的紋理)、貼膜,對(duì)應(yīng)于我們上面的貼圖大家可以看到,這類(lèi)型的指紋紋路都出現(xiàn)了不同程度的紋理破壞或者糊化,導(dǎo)致有些指紋的特征和錄入相差過(guò)大,最終識(shí)別失敗,特別是貼的硬膜,對(duì)指紋紋路破壞極其強(qiáng)大,所以建議大家都用出產(chǎn)手機(jī)自帶的膜,這樣指紋一定程度能保證比較好的解鎖體驗(yàn)。

            另外還有一類(lèi)用戶(hù),應(yīng)該大多數(shù)都碰到過(guò),某個(gè)指紋解鎖很靈敏,但是某個(gè)指紋解鎖不靈敏,主要原因除了第二點(diǎn)里面敘述到的之外,最大的一個(gè)原因是脫靶,脫靶的意思,就是識(shí)別的指紋和錄入的指紋相差過(guò)大。主要有兩種情況,第一種,錄入的時(shí)候手指狀態(tài)很好(很差),但是因?yàn)榧竟?jié)的變化手指和之前的狀態(tài)差別很大,比方說(shuō)脫皮,裂紋。第二種,錄入的時(shí)候錄入的面積很局限,只有指紋的一小部分,但是解鎖的時(shí)候,解鎖的指紋區(qū)域和錄入的區(qū)域不匹配,導(dǎo)致最后解鎖不開(kāi),對(duì)應(yīng)上面的貼圖,主要就是脫靶部分,從這個(gè)脫靶的圖看,錄入的圖和解鎖的圖紋路方向都不一致。通常解決這種問(wèn)題,有兩種方式,第一種是刪除重錄,這種對(duì)用戶(hù)不太友好。另外一種是,要多使用錄入的指紋,因?yàn)槲覀冇心0鍖W(xué)習(xí)的功能,在識(shí)別成功后,如果模板達(dá)到一定的條件,我們會(huì)把當(dāng)前的指紋模板學(xué)習(xí)進(jìn)去,以此來(lái)擴(kuò)大錄入的模板。
           

          五、一種可用于指紋預(yù)處理的濾波算法


            對(duì)于上述的差手指,目前Gabor濾波,能夠一定程度上進(jìn)行圖像的特征增強(qiáng)對(duì)指紋圖像進(jìn)行優(yōu)化。


          • Gabor介紹



           Gabor是一個(gè)用于邊緣提取的線性濾波器,其頻率和方向表達(dá)與人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)類(lèi)似,能夠提供良好的方向選擇和尺度選擇特性,比較適合紋理分析。
           


          • Gabor濾波公式:





          其中:



          • Gabor參數(shù)介紹




            λ:正弦函數(shù)波長(zhǎng)

            θ:Gabor核函數(shù)的方向

            ψ:相位偏移

            σ:高斯函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差

            γ:空間的寬高比



            這幾個(gè)參數(shù)后面我們?cè)诖a中會(huì)先固定寫(xiě)好,看下實(shí)際的效果。
           


          • Gabor濾波流程



            開(kāi)發(fā)語(yǔ)言:Python
            開(kāi)源庫(kù)  Opencv, Matplotlib, Numpy


          • 示例代碼:






          • 實(shí)驗(yàn)結(jié)果



          從圖像看,針對(duì)局部沾水和臟污導(dǎo)致的紋理不清晰,經(jīng)過(guò)Gabor預(yù)處理后,可以一定程度上進(jìn)行紋理增強(qiáng)。
           

          六、后續(xù)指紋發(fā)展方向


          目前來(lái)看,幾種指紋識(shí)別各有優(yōu)勢(shì),經(jīng)典的電容式指紋解鎖速度快、識(shí)別率高、成本低、安全性較高,但比較影響全面屏手機(jī)的外觀。屏幕光學(xué)指紋的解鎖速度、精度都還有所欠缺,不過(guò)更具有科技感,也有發(fā)展性。指紋組這邊,會(huì)秉承用戶(hù)至上的理念,吸納各種不同方案的指紋種類(lèi)來(lái)增加指紋的整體可選性,滿足市場(chǎng)上來(lái)自不同人群的需求。在指紋的算法上,也會(huì)持續(xù)扎根,加大本模塊的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
           

          參考:
          [1] https://blog.csdn.net/Ibelievesunshine/article/details/105101268
          [2] http://biolab.csr.unibo.it/ResearchPages/SFinGe_Samples.asp




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