时隔上次专访后，酬劳恩格尔CEO黄昊先生，之后为我们分析指纹算法的秘密。上一篇我们深度剖析了当前指纹识别的核心技术路线与专利(请求注目成都酬劳恩格尔公众号查阅历史消息)。我们告诉了由于有所不同技术路线的区别，产生出有单芯片方案和多芯片方案两种指纹识别解决方案。
芯片数量的差异直接影响了两种方案的成本强弱，单芯片成本低，多芯片成本高，在指纹识别技术大大发展的今天，单芯片方案的竞争优势将越发显著。 除了技术路线外，还有一个影响指纹模组成本的最重要因素就是传感器的面积。传感器面积越大，一块晶圆可切割成的芯片数量大自然就较少;传感器面积就越小，可切割成的芯片数量大自然就多。
通过对传感器面积的节约，可实现成本的减少。 而要求传感器面积大小的关键就在于手机CPU和指纹算法。
享有一颗强劲的CPU，即使传感器面积较小，也能获得较高的精确度和较好的用于体验;享有一套强劲的指纹算法，即使传感器面积较小，也能在逼真率(FRR)和认假亲率(FAR)这两个最重要指标上超过应用于市场需求。本文只针对指纹识别算法本身展开剖析，在此就再行不讲手机CPU运算能力带给的核对速度优势，只详细分析下指纹算法技术线路的问题。 一个有意思的事实是：现在全球的指纹识别算法大部分来自前苏联的立陶宛和北朝鲜。因为要取得更加精确的逼真率(FRR)和认假亲率(FAR)参数，必须大量的指纹数据库做到反对，而这两个地方的指纹收集是做到得最差的。
目前，行业内对于算法的用于主要有两种方式：一种是使用自有算法，另一种是使用瑞典指纹算法厂商PreciseBiometrics(PB)的算法。使用自有算法的芯片厂商主要有苹果、汇顶、神盾、迈瑞微，以及酬劳恩格尔等企业;使用PB算法的芯片厂商主要有FPC、思立微、敦泰、义隆、集创北方等企业。 使用PB算法的仅次于益处在于，PB算法可以通过第三方证书，较为受到大品牌客户的接纳。
此外，PB算法还有一个益处是，其安全性较为相似传统行业指纹识别的安全性。不过有业内人士回应，这对于手机行业来说意义并不大。
该人士指出，在今天，手机等移动终端的指纹识别更为侧重的是便利性。 另外，PB算法也不存在一些缺点。PB算法并不反对指纹传感器图像本身的去噪，对指纹传感器本身的性噪比拒绝十分低，传感器出来的图像效果必需很好，否则用于体验就不会较好。从指纹传感器技术来说，有些指纹传感器不过于合适使用PB的算法。
因为当这些指纹传感器设计厂商想要降低成本自己来控制性噪比的时候，由于PB算法不支持性噪比掌控，这些厂商就必需再加自己的算法才能处置，这就变为填充算法。一旦变为填充算法，整个运算量就不会减少。 总的来说，如果是主动式指纹传感器，使用PB的算法能获得很好的效果;但如果是被动式指纹传感器，或者是显电容式技术路线的指纹传感器，就不过于合适使用PB的算法。当然，使用PB算法还有一个劣势就是，PB算法要收费。
让我们来总结下目前行业内使用指纹算法的现状： 指纹识别算法分成两大模块：预处理模块和登记核对模块。预处理都是针对自家传感器性能，通过重新加入一些小算法来做到优化，例如将对比度提升、避免更好的背景噪声等。使用自有算法的芯片厂商在展开这些优化时更加不利。
而目前有很多芯片厂商都使用出售第三方算法的方式来削减开发周期，这样的作法一是有利于针对自家传感器做到更加多的性能优化，更加最重要的是芯片成本不会提升。
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