引发了指纹手机的热潮

自201 年苹果iphone5S将指纹引入，引发了指纹手机的热潮，android阵营的华为mate7也因指纹识别一炮走红。短短几年内，指纹识别芯片的解锁速度越来越快，解锁时间从最初的1s，缩短至0.7s，0.4s，0. s甚至0.2s等，如今能做到0.2s内解锁在业界内尚属于凤毛麟角，但即使0.2s时间内，实测仍然离人们需求的“一触即解”的感觉还有差距。
指纹解锁涉及到芯片、软件和算法，下面从技术的角度来了解电容式指纹解锁的整个过程：结合指纹芯片的应用场景，指纹芯片平时工作在睡眠模式和按压检测模式之间切换，相对于持续工作在按压检测模式，这样的处理可以节省功耗，延长便携式设备的待机时间。在睡眠模式下，芯片的功耗最低，而在按压检测模式下，该功耗提升至数十甚至上百倍。采用睡眠、检测这样不断循环切换的方式可以在功耗和感应速度都满足要求。在按压检测模式下，当手指按压到指纹的sensor区时，检测电路根据检测到的结果进行对比，判断识别出有手指按压，并将判断结果送给系统，系统由此切入到指纹采集模式。
进入到指纹采集模式后，电路将按照特定的sensor像素地址对像素进行扫描，内部电路得到数据进行判断，再进行参数配置，经过几次扫描计算迭代收敛得到最合理的参数后，再重新进行扫描，信号会在电路中被滤波、放大、量化等操作，最终得到完整的图像信号，电路进行图像信号处理操作后，通过通信接口传输到手机的CPU处理，由此完成了指纹信息的采集及传输的操作作，整个操作时间控制在20ms以内。信号传输完成后，指纹芯片再次切换到按压检测低功耗模式。
驱动电路通过通信接口上传多帧图像到系统，系统首先对图像进行筛选，挑出对比度最高的一帧，交由算法进行处理生成模板数据，这里采用自创快速点+图像比对算法，该算法提取的特征点稳定且可靠，每副图像的特征点数目适中，在微小面积识别算法中有效匹配点对数目最高，从而保证了算法的识别快速与准确。对算法流程及公式的优化，一方面简化算法流程，对一些耦合性大可共用的部分进行优化，使运行路径最优；另一方面对一些算法从公式上进行优化简化。对编程实现优化，在编程实现过程中，优化实现过程，在保证功能一致的前提下，使运算量最少。另外所有的代码采用定点实现，对于一些复杂的运行采用查表处理，针对的指定的平台采用最优的编译指令优化。软件在匹配场景调用算法进行模板数据的比对，将匹配的结果反馈到系统最终完成解锁与否的动作。
整个流程图如下：
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