小米5s采用的超声波指纹识别技术是怎样这一种黑科技？

　　近日，IHSTechnology中国研究总监王阳@Kevin王的日记本发微博爆料称："供应链显示，小米5S采用了高通的超声波指纹识别技术，把传感器隐藏在了玻璃下面，手机玻璃盖板上没有打孔。这是业内首款"UnderGlass"指纹识别手机。

　　不久，前媒体人，现小米市场团队员工臧智渊在微博发布消息："你们对小米的下一款旗舰机有什么要求？"在随后答复网友的留言时他表示：小米5s将前置超声波指纹识别已经确认了。小米5s采用的领先iPhone7的超声波指纹识别技术究竟是种怎样的黑科技？有多牛逼呢？本文将通过解析指纹识别技术告诉你答案。

　　详解常见的四种指纹识别技术

　　一个典型的指纹识别系统应该包括：指纹识别Sensor特征提取/匹配模块特征模板库应用软件。而指纹的匹配可分为两步，首先是采集待验证的指纹的特征，然后将其和指纹模板库中的模板指纹进行相似度比较，从而判断两个指纹图像是否来自同一手指。

　　在指纹识别的第一步就是指纹采集，以苹果的TouchID和三星GalaxyS5为代表的两种指纹采集方式恰好就是典型代表。

　　指纹识别采集方式

　　1、滑动式

　　将手指从传感器上划过，系统就能获得整个手指的指纹。手指按压上去时，无法一次性采集到完整图像。在采集时需要手指划过采集表面，对手指划过时采集到的每一块指纹图像进行快照，这些快照再进行拼接，才能形成完整的指纹图像。

　　滑动式的优点是成本低、易集成，可采集大面积的图像，应用传统的特征点算法，但缺点是需要客户有一个连贯规范动作采集图像，体验效果比较差，在之前的应用推广中不太成功。

　　2、按压式

　　手指平放在设备上以便获取指纹图像。一般为了获得整个手指的指纹，必须使用比手指更大的传感器，整个手指同时按压在传感器之上。

　　按压式的优点是客户体验好，只用一次按压就可以采集图像，与客户在手机应用的操作习惯匹配，无须教育客户。缺点是：成本高，集成难度大，一次采集图像面积相对较小，没有足够的特征点，需要用复杂的图像比对算法进行识别。

　　指纹的采集从用户角度就分为滑动和按压，那么，指纹图像的获取又有那些方式？

　　指纹图像的获取技术

　　1、光学识别技术

　　原理：

　　借助光学技术采集指纹是历史最久远、使用最广泛的技术。将手指放在光学镜片上，手指在内置光源照射下，用棱镜将其投射在电荷耦合器件(CCD)上，进而形成脊线(指纹图像中具有一定宽度和走向的纹线)呈黑色、谷线(纹线之间的凹陷部分)呈白色的数字化的、可被指纹设备算法处理的多灰度指纹图像。

　　优点：

　　它已经过较长时间的应用考验，一定程度上适应温度的变异，可达到500DPI的较高分辨率等，最主要是价格低廉。也有明显的缺点：由于要求足够长的光程，因此要求足够大的尺寸，而且过分干燥和过分油腻的手指也将使光学指纹产品的效果变坏。

　　缺点：

　　光学指纹传感局限性体现于潜在指印方面(潜在指印是手指在台板上按完后留下的)，不但会降低指纹图像的质量，严重时还可能导致2个指印重叠。此外，台板涂层及CCD阵列会随时间推移产生损耗，可能导致采集的指纹图像质量下降。

　　光学指纹识别系统由于光不能穿透皮肤表层(死性皮肤层)，所以只能够扫描手指皮肤的表面，或者扫描到死性皮肤层，但不能深入真皮层。在这种情况下，手指表面的干净程度，直接影响到识别的效果。如果，用户手指上粘了较多的灰尘，可能就会出现识别出错的情况。并且，如果人们按照手指，做一个指纹手模，也可能通过识别系统，对于用户而言，使用起来不是很安全和稳定。

　　此外，光学传感器中存在棱镜，其体积较大，一般为半导体的几倍甚至10倍大小，所以限制了其在小型设备上的应用。在类似考勤机、门禁等大设备上使用没有体积限制的问题，但在U盘、移动硬盘、手持设备上使用，体积成了最大的障碍。

　　2、半导体硅感技术（电容式技术）

　　原理：

　　20世纪90年代后期，基于半导体硅电容效应的技术趋于成熟。硅传感器成为电容的一个极板，手指则是另一极板，利用手指纹线的脊和谷相对于平滑的硅传感器之间的电容差，形成8bit的灰度图像。电容传感器发出电子信号，电子信号将穿过手指的表面和死性皮肤层，直达手指皮肤的活体层（真皮层），直接读取指纹图案。由于深入真皮层，传感器能够捕获更多真实数据，不易受手指表面尘污的影响，提高辨识准确率，有效防止辨识错误。

半导体电容传感器根据指纹的嵴和峪与半导体电容感应颗粒形成的电容值大小不同，来判断什么位置是嵴什么位置是峪。其工作过程是通过对每个像素点上的电容感应颗粒预先充