伴随iPhone 5S的发布，智能手机配备指纹识别功能迅速成为旗舰手机的标配，然而Touch ID的使用体验也并不完美。三月份高通发布的Sense ID 3D超声波指纹识别技术是否能颠覆Touch ID？本文将通过解析指纹识别技术告诉你答案。
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Touch ID和三星Galaxy S5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。
