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指纹识别模块的大小和形状对识别有什么影响?

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匿名用户用户来自于: 北京市
2026-01-12 03:59
没有什么影响
皮慕元 核心会员 用户来自于: 北京市
2026-01-12 03:08
拿最近比较火的小米5来说,首先需要思考的问题是: 手机上的指纹识别是如何实现的? 指纹识别的概念已经比较普遍,简单来说,是通过比较指纹上不同的细节特征点来进行身份的鉴别。这些细节特征点包括主要是手指上凹凸不平的纹线的起点、终点、结合点和分叉点等。这就好像每个人的每个手指上都有一个独一无二的“迷宫”,每个“迷宫”的纹路、起点、终点、拐点都不同,而这些不同的“特征点”也是定义“你就是你”的关键点。 目前,根据传感器的不同指纹采集技术主要有两种不同的分类:光学识别、半导体识别(分为电容传感器及射频传感器),手机一般使用的是半导体识别。 1、光学识别是通过基于光学发射装置发射的光线,射到手指上再反射回机器以获取数据,并对比资料库看是否一致,其实现过程类似于摄像头拍照。 光学识别只能到达皮肤的表皮层,而不能到达真皮层,而且受手指表面是否干净影响较大。 2、半导体识别则分为两种情况。 电容传感器技术是采用了交替命令的并排列和传感器电板,交替板的形式是两个电容板,以及指纹的山谷和山脊成为板之间的电介质。两者之间的恒量电介质的传感器检测变化来生成指纹图像。此种传感器对手指的清洁程度要求还是比较高,而且传感器表面使用硅材料,比较容易损坏。 另外一种,射频传感器通过传感器发射微量的射频信号,穿透手指的表皮层获取里层的纹路以获取信息,来获得最佳的指纹图像。(编者注:射频特指第3代电容技术,一些第2代主动型电容技术厂商也在宣传中用射频这个词语。但其实不管被动、主动、射频,这些词语都是通俗化的比喻,并非科学的术语。从术语角度,123代应归类为“C-V”型,表示将电容转换为电压进行测量,而第4代之所以叫“C-Q-T”,指的是电容转电量再转时间的间接传感方法。) 手机上指纹识别有什么特殊性吗? 说完指纹识别,我们可以来看看手机上的指纹识别到底有无特殊性。本质上,无论是手机、平板,还是PC端、其他指纹类集成设备,其技术原理都是一致的。一个完整的指纹识别系统包括传感器(Sensor)+指纹算法+处理平台/软件,通常手机上的指纹采集区域模块—— 比如小米的Home键,就是传感器区域,而指纹算法则是内嵌的一套算法系统,可以实现指纹特征提取/匹配、特征模板库,而处理平台则是基于手机自带的硬件形成的,一般位于手机主板上。归根结底,指纹手机其实是将体积很小的指纹模块集成到手机之中。 不同的指纹模块,也会有不同的采集方式:按压式或刮擦式。 顾名思义,按压式(也叫面积式)指纹识别主要是通过手指按压的力度实现采集与认证,比如苹果、华为、小米都是采用的此种方式;而刮擦式则是通过手指的刮擦动作实现指纹采集和认证,比如三星的指纹识别则是采用此种方式。 无论是哪种采集方式,其实都不会影响手机和PC端的硬件配置条件。以当前的普通手机的硬件配置来说,完全可以满足指纹识别的功能,除了配套的处理平台、指纹传感器,并不需要更高的硬件配置。 小米5的Home键那么小,对于识别准确度是否有影响? 普及完指纹识别的基础知识之后,我们回归到小米5身上:Home键,也就是传感器的大小会对指纹识别的精确度有影响吗? 前面也提及过,指纹识别是通过指纹的特征点来进行身份鉴别的,特征信息量越多,指纹识别的结果也愈精准。而传感器大小是会影响到采集到的信息量,所以说对于精确度会有一定影响;但对于普通应用(如登录、解锁等)而言影响较小,反倒可能因为数据量的减少而加快速度(对于特定应用通常会有个阈值,满足阈值后再提高也没有实质性的意义),而这种影响主要体现在用户体验度方面。 所以,对于手机等移动终端来说,为了外观设计而减少采集面积并不意味着准确度的降低。当前的绝大部分手机厂商为了解决这个矛盾,同时也会在指纹算法方面有所倾斜。比如采取当前较为先进的多指纹融合技术,此种技术简单来说可以通过多次采集、将同一手指不同部位的指纹进行融合,从而形成一个完整的指纹模板存在模板库中,以更加方面、准确的实现用户身份认证。 小米在发布会上说用户体验不输于苹果,可能就是在识别认证的算法有所提升的缘故。 通过指纹识别算法的升级、改进,指纹识别对于信息量的要求会有所减少,故而小米5 Home键即使比较小,也能达到一定的应用效果,但是对于支付环节来说识别的要求会更高,以三星为代表的众多通信厂商正试图将虹膜识别技术纳入手机等移动终端,三星也多次放出虹膜手机的信息,但只闻其声未见真机。 随着生物识别技术的发展,相信会有更多小巧、创新的指纹识别、虹膜识别应用融入于手机中,我们的日常生活也会愈加安全、便捷、时尚! 文章转自:指纹识别http://www.techshino.com/news/detail.html?id=285 侵删
黎明之光 核心会员 用户来自于: 北京市
2026-01-12 03:41
一般采集手指区域越大,识别速度会比较快。

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这家伙很懒,还没有设置简介

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发布时间
2026-01-12 04:42
更新时间
2026-01-12 04:42
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