什么是指紋識(shí)別

　　指紋識(shí)別是通過(guò)解析系統(tǒng)響應(yīng)的信息來(lái)判斷系統(tǒng)身份的技術(shù)。有些時(shí)侯，會(huì)發(fā)送出一些意外的數(shù)據(jù)組合而觸發(fā)系統(tǒng)做出響應(yīng)。

　　指紋識(shí)別的原理

　　指紋是手指末端正面皮膚上凸凹不平產(chǎn)生的紋路。盡管指紋只是人體皮膚的小部分，但是，它蘊(yùn)涵著大量的信息。指紋特征可分為兩類(lèi)：總體特征和局部特征。總體特征指那些用人眼直接就可以觀察到的特征，包括基本紋路圖案、模式區(qū)、核心點(diǎn)、三角點(diǎn)、式樣線和紋線等。基本紋路圖案有環(huán)形、弓形、螺旋形。局部特征即指紋上節(jié)點(diǎn)的特征，這些具有某種特征的節(jié)點(diǎn)稱(chēng)為特征點(diǎn)。兩枚指紋經(jīng)常會(huì)具有相同的總體特征，但它們的局部特征——特征點(diǎn)，卻不可能完全相同。指紋上的特征點(diǎn)，即指紋紋路上的終結(jié)點(diǎn)、分叉點(diǎn)和轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

　　指紋識(shí)別技術(shù)通常使用指紋的總體特征如紋形、三角點(diǎn)等來(lái)進(jìn)行分類(lèi)，再用局部特征如位置和方向等來(lái)進(jìn)行用戶身份識(shí)別。通常，首先從獲取的指紋圖像上找到“特征點(diǎn)”（minutiae），然后根據(jù)特征點(diǎn)的特性建立用戶活體指紋的數(shù)字表示——指紋特征數(shù)據(jù)（一種單向的轉(zhuǎn)換，可以從指紋圖像轉(zhuǎn)換成特征數(shù)據(jù)但不能從特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為指紋圖像）。由于兩枚不同的指紋不會(huì)產(chǎn)生相同的特征數(shù)據(jù)，所以通過(guò)對(duì)所采集到的指紋圖像的特征數(shù)據(jù)和存放在數(shù)據(jù)庫(kù)中的指紋特征數(shù)據(jù)進(jìn)行模式匹配，計(jì)算出它們的相似程度，最終得到兩個(gè)指紋的匹配結(jié)果，根據(jù)匹配結(jié)果來(lái)鑒別用戶身份。由于每個(gè)人的指紋不同，就是同一人的十指之間，指紋也有明顯區(qū)別，因此指紋可用于身份鑒定。

　　指紋識(shí)別技術(shù)主要涉及四個(gè)功能：讀取指紋圖像、提取特征、保存數(shù)據(jù)和比對(duì)。首先。通過(guò)指紋讀取設(shè)備讀取人體指紋的圖像，取到指紋圖像之后，要對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)處理。其次，用指紋辨識(shí)軟件建立指紋的數(shù)字表示特征數(shù)據(jù)，是一種單方向的轉(zhuǎn)換，可以從指紋轉(zhuǎn)換成特征數(shù)據(jù)但不能從特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為指紋，而兩枚不同的指紋不會(huì)產(chǎn)生相同的特征數(shù)據(jù)。軟件從指紋上找到被稱(chēng)為“節(jié)點(diǎn)”的數(shù)據(jù)點(diǎn)，也就是那些指紋紋路的分叉、終止或打圈處的坐標(biāo)位置，這些點(diǎn)同時(shí)具有七種以上的唯一性特征。因?yàn)橥ǔＪ种干掀骄哂?0個(gè)節(jié)點(diǎn)，所以這種方法會(huì)產(chǎn)生大約500個(gè)數(shù)據(jù)。有的算法將節(jié)點(diǎn)和方向信息組合產(chǎn)生了更多的數(shù)據(jù)，這些方向信息表明了各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，也有的算法還處理整幅指紋圖像。總之，這些數(shù)據(jù)，通常稱(chēng)為模板，保存為1KB大小的記錄。最后，通過(guò)計(jì)算機(jī)模糊比較的方法，把兩個(gè)指紋的模板進(jìn)行比較，計(jì)算出它們的相似程度，最終得到兩個(gè)指紋的匹配結(jié)果。

? ? ? ? 指紋識(shí)別的過(guò)程

　　指紋識(shí)別技術(shù)一般涉及指紋圖像采集、指紋圖像處理、細(xì)節(jié)匹配等過(guò)程，其流程圖如圖1所示。

　　圖1中，細(xì)節(jié)匹配又包括指紋圖像的特征提取、保存數(shù)據(jù)、特征值的匹配等過(guò)程。

　　首先，通過(guò)指紋讀取設(shè)備讀取人體指紋的圖像，并對(duì)原始圖像進(jìn)行初步處理，使之更清晰。然后，運(yùn)用指紋識(shí)別算法建立指紋的數(shù)字表示——特征數(shù)據(jù)，這是一種單方向的轉(zhuǎn)換，只能從指紋轉(zhuǎn)換到特征數(shù)據(jù)。特征文件存儲(chǔ)的是從指紋圖像上找到的被稱(chēng)為“細(xì)節(jié)點(diǎn)（Minutiae）”的數(shù)據(jù)點(diǎn)，也就是那些指紋紋路的分叉點(diǎn)或者末梢點(diǎn)。這時(shí)算法會(huì)處理整幅指紋圖像或其中部分圖像。這些數(shù)據(jù)通常稱(chēng)為模板，保存為1KB大小的記錄。最后，通過(guò)計(jì)算機(jī)模糊比較的方法，把兩個(gè)指紋的模板進(jìn)行比較，計(jì)算出它們的相似程度，最終得到兩個(gè)指紋的匹配結(jié)果。

　　1．指紋圖像的獲取

　　指紋圖像的采集是自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的重要組成部分。早期的指紋采集都是通過(guò)油墨按壓在紙張上產(chǎn)生的。20世紀(jì)80年代，隨著光學(xué)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)代化的采集設(shè)備開(kāi)始出現(xiàn)。

　　傳感器是一種能把物理量或化學(xué)量變成便于利用的電信號(hào)的器件。在測(cè)量系統(tǒng)中它是一種前置部件，它是被測(cè)量信號(hào)輸入后的第一道關(guān)口，是生物認(rèn)證系統(tǒng)中的采集設(shè)備。

　　這些傳感器根據(jù)探測(cè)對(duì)象的不同，可分為光學(xué)傳感器、熱敏傳感器和超聲傳感器；根據(jù)器件的不同，可分為CMOS器件傳感器和CCD器件傳感器。它們的工作原理都是：將生物特征經(jīng)過(guò)檢測(cè)后轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)可以識(shí)別的圖像信息。在生物認(rèn)證系統(tǒng)中，可靠和廉價(jià)的圖像采集設(shè)備是系統(tǒng)運(yùn)行正常、可靠的關(guān)鍵。

　　2．指紋圖像的增強(qiáng)

　　采集獲得的指紋圖像通常都伴隨著各種各樣的噪聲：一部分是由于采集儀器造成的，如采集儀器上有污漬，參數(shù)設(shè)置不恰當(dāng)?shù)龋涣硗庖徊糠质怯捎谑种傅臓顟B(tài)造成的，如手指過(guò)干、過(guò)濕、傷疤、脫皮等。第一類(lèi)噪聲相對(duì)來(lái)說(shuō)是固定的系統(tǒng)誤差，比較容易恢復(fù)。第二類(lèi)噪聲與個(gè)體手指密切相關(guān)，較難恢復(fù)。指紋增強(qiáng)在指紋圖像的識(shí)別過(guò)程中是最為重要的一環(huán)，這部分算法的優(yōu)劣將對(duì)整個(gè)系統(tǒng)產(chǎn)生至關(guān)重要的影響。

　　采集到的指紋圖像要經(jīng)過(guò)預(yù)處理。預(yù)處理指的是在指紋圖像進(jìn)行增強(qiáng)之前使用一些簡(jiǎn)單的圖像處理手段對(duì)圖像進(jìn)行初加工的過(guò)程。常見(jiàn)的預(yù)處理方法如下：

　　（1）采用灰度的均衡化，可以消除不同圖像之間對(duì)比度的差異。

　　（2）使用簡(jiǎn)單的低通濾波消除斑點(diǎn)噪聲、高斯噪聲。

　　（3）計(jì)算出圖像的邊界，進(jìn)行圖像的裁剪，這樣可以減少多余的計(jì)算量，提高系統(tǒng)的速度。

　　指紋圖像的增強(qiáng)就是對(duì)指紋圖像采用一定的算法進(jìn)行處理，使其紋線結(jié)構(gòu)清晰化，盡量突出和保留固有的特征信息，避免產(chǎn)生偽特征信息，其目的是保證特征信息提取的準(zhǔn)確性和可靠性。常用圖像增強(qiáng)算法具體包括以下幾種：

　　（1）基于傅里葉濾波的低質(zhì)量指紋增強(qiáng)算法；

　　（2）基于Gabor濾波的增強(qiáng)方法；

　　（3）多尺度濾波方法；

　　（4）改進(jìn)的方向圖增強(qiáng)算法；

　　（5）基于知識(shí)的指紋圖像增強(qiáng)算法；

　　（6）非線性擴(kuò)散模型及其濾波方法；

　　（7）改進(jìn)的非線性擴(kuò)散濾波方法。

　　另外，指紋圖像的分割也是預(yù)處理階段非常重要的一個(gè)步驟。對(duì)一些光學(xué)儀器采集到的指紋，分割相對(duì)容易；對(duì)一些電容傳感器采集到的指紋圖像，分割則比較困難。

　　目前最新的分割算法有以下幾種：

　　（1）基于正態(tài)模型進(jìn)行的指紋圖像分割算法；

　　（2）基于馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)的指紋圖像分割算法；

　　（3）基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算的灰度方差法；

　　（4）基于方向場(chǎng)的指紋圖像分割算法。

　　3．指紋特征的提取

　　指紋特征的提取是基于指紋特征來(lái)進(jìn)行的。用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言完整地描述穩(wěn)定而又有區(qū)別的指紋特征是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)指紋識(shí)別的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，選擇什么特征及如何表示既關(guān)乎指紋本身的特點(diǎn)，又與具體的指紋匹配算法密切聯(lián)系。某種提取指紋的算法在什么情況下才能達(dá)到最佳的識(shí)別效果是人們關(guān)心的問(wèn)題，因此應(yīng)選擇一組好的特征，這些特征不僅能夠達(dá)到身份識(shí)別的基本要求，而且對(duì)噪聲、畸變和環(huán)境條件不敏感。

　　近年來(lái)，新的指紋特征提取算法主要包括以下幾種：

　　（1）基于Gabor濾波方法對(duì)指紋局部特征的提取算法。

　　（2）基于CNN通用編程方法對(duì)指紋特征的提取算法。

　　（3）基于IFS編碼的圖像數(shù)字化技術(shù)，即建立IFS模型，計(jì)算源圖像與再生圖像之間的相似性，快速提取指紋圖像的特征。

　　（4）基于脊線跟蹤的指紋圖像特征點(diǎn)提取算法。該算法可以直接從灰度指紋圖像中有效提取細(xì)節(jié)點(diǎn)和脊線骨架信息。

　　（5）基于小波變換和ART（自適應(yīng)共振理論）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋特征提取算法。

　　4．指紋圖像的分類(lèi)與壓縮

　　利用指紋技術(shù)識(shí)別一個(gè)人的時(shí)候，需要將他的指紋與數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有指紋作比較才能做出判斷。在某些民用或者刑偵場(chǎng)合，數(shù)據(jù)庫(kù)可能非常大，在這種情況下，識(shí)別需要耗費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間，從而降低了識(shí)別技術(shù)的可用性。這一問(wèn)題可以通過(guò)減少必須執(zhí)行的匹配次數(shù)以提高速度來(lái)解決。在某些情況下，加入與個(gè)體相關(guān)的信息（諸如性別、年齡等）能顯著降低搜索數(shù)據(jù)庫(kù)的范圍，然而這些信息并不總是存在的。通常的策略是將指紋數(shù)據(jù)庫(kù)劃分成幾個(gè)子類(lèi)，這樣指紋識(shí)別時(shí)只需將此類(lèi)指紋與數(shù)據(jù)庫(kù)中同一類(lèi)的指紋作比較，這就是指紋分類(lèi)技術(shù)。指紋分類(lèi)就是研究如何以穩(wěn)定而可靠的方式將指紋劃為某一類(lèi)別。

　　常用的指紋分類(lèi)技術(shù)有以下幾種：

　　（1）基于規(guī)則的方法，即根據(jù)指紋奇異點(diǎn)的數(shù)目和位置分類(lèi)。

　　（2）基于句法的方法。這種方法的語(yǔ)法復(fù)雜，推導(dǎo)語(yǔ)法的方法復(fù)雜、不固定。這種方法已經(jīng)逐漸被淘汰了。

　　（3）結(jié)構(gòu)化的方法，即尋找低層次的特征到高層次的結(jié)構(gòu)之間相關(guān)聯(lián)的組織。

　　（4）統(tǒng)計(jì)的方法。

　　（5）結(jié)合遺傳算法和BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的方法。

　　（6）多分類(lèi)器方法。

　　指紋壓縮技術(shù)也是自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)中的一項(xiàng)重要技術(shù)。在大量的指紋庫(kù)中，為了節(jié)省存儲(chǔ)空間，必須對(duì)指紋圖像進(jìn)行壓縮儲(chǔ)存，使用時(shí)再進(jìn)行解壓縮。圖像壓縮編碼的目的是以盡量少的比特?cái)?shù)表示圖像，同時(shí)保持原圖像的質(zhì)量，使它符合預(yù)定應(yīng)用場(chǎng)合的要求。

　　常用的壓縮算法有以下兩種：

　　（1）圖像壓縮編碼方法：包括無(wú)損壓縮（熵編碼）和有損壓縮（量化）。

　　（2）基于小波變換的指紋壓縮算法：包括WSQ算法、DjVu算法、改進(jìn)的EZW算法等。

　　指紋壓縮方法在很大程度上得益于圖像壓縮領(lǐng)域的發(fā)展。相信在不久的將來(lái)，指紋壓縮技術(shù)將為指紋識(shí)別技術(shù)在大容量數(shù)據(jù)庫(kù)級(jí)別上的應(yīng)用提供更有利的支持。

　　5．指紋圖像的匹配

　　指紋圖像匹配指的是通過(guò)對(duì)兩個(gè)指紋特征集之間的相似性進(jìn)行比較來(lái)判斷對(duì)應(yīng)的指紋圖像是否來(lái)自于同一手指的過(guò)程，它是一種非常經(jīng)典而又亟待解決的模式識(shí)別問(wèn)題。

　　傳統(tǒng)的指紋匹配算法有很多種，例如：

　　（1）基于點(diǎn)模式的匹配方法：如基于Hough變換的匹配算法、基于串距離的匹配算法、基于N鄰近的匹配算法等。

　　（2）圖匹配及其他方法：如基于遺傳算法的匹配、基于關(guān)鍵點(diǎn)的初匹配等。

　　（3）基于紋理模式的匹配：如PPM匹配算法等。

　　（4）混合匹配方法等。

　　近幾年，又出現(xiàn)了如下新的匹配算法：

　　（1）基于指紋分類(lèi)的矢量匹配。該法首先利用指紋分類(lèi)的信息進(jìn)行粗匹配，然后利用中心點(diǎn)和三角點(diǎn)的信息進(jìn)一步匹配，最后以待識(shí)別圖像和模板指紋圖像的中心點(diǎn)為基準(zhǔn)點(diǎn)，將中心點(diǎn)與鄰近的36個(gè)細(xì)節(jié)點(diǎn)形成矢量，于是指紋的匹配就轉(zhuǎn)變?yōu)槭噶拷M數(shù)的匹配。

　　（2）基于PKI（Public Key Infrastructure，公鑰基礎(chǔ)設(shè)施）的開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的指紋認(rèn)證系統(tǒng)。

　　（3）實(shí)時(shí)指紋特征點(diǎn)匹配算法。該算法的原理是：通過(guò)由指紋分割算法得到圓形匹配限制框和簡(jiǎn)化計(jì)算步驟來(lái)達(dá)到快速匹配的目的。

　　（4）一種基于FBI（Federal Bureauof Investigation）細(xì)節(jié)點(diǎn)的二次指紋匹配算法。

　　（5）基于中心點(diǎn)的指紋匹配算法。該算法利用奇異點(diǎn)或指紋有效區(qū)域的中心點(diǎn)尋找匹配的基準(zhǔn)特征點(diǎn)對(duì)和相應(yīng)的變換參數(shù)，并將待識(shí)別指紋相對(duì)于模板指紋作姿勢(shì)糾正，最后采用坐標(biāo)匹配的方式實(shí)現(xiàn)兩個(gè)指紋的比對(duì)。

　　指紋識(shí)別系統(tǒng)

　　指紋識(shí)別系統(tǒng)主要由指紋取像、預(yù)處理、特征提取、比對(duì)、系統(tǒng)管理和數(shù)據(jù)庫(kù)管理幾部分組成（如圖2所示）。對(duì)于警用的指紋識(shí)別系統(tǒng)還包括結(jié)果證實(shí)和圖像數(shù)據(jù)壓縮兩部分，主要是將指紋圖像保存下來(lái)以供指紋專(zhuān)家觀看，從而最終判斷找到的指紋與輸入的指紋是否匹配來(lái)確定罪犯的身份。

　　數(shù)據(jù)庫(kù)管理主要負(fù)責(zé)存儲(chǔ)已提取的指紋特征信息和參與指紋的比對(duì)。一般的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)只含有指紋的特征信息，并不包含指紋圖像，也不能由存儲(chǔ)的特征數(shù)據(jù)恢復(fù)成指紋圖像。警用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)可以包含指紋壓縮圖像以及與前兩類(lèi)數(shù)據(jù)相應(yīng)的罪犯的文本信息。系統(tǒng)管理主要負(fù)責(zé)調(diào)度和協(xié)調(diào)各模塊的工作，并處理可能出現(xiàn)的故障以確保自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)能夠順利工作。　
? ? 　
? ? ? ? 而2016年對(duì)手機(jī)指紋產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)是非常關(guān)鍵的一年。這一年不僅指紋芯片產(chǎn)業(yè)上下游供應(yīng)鏈日漸成熟，硬軟件體驗(yàn)大幅提升，而且用戶接受度和使用頻率迅速提升。品牌手機(jī)廠商也已經(jīng)將其普及到銷(xiāo)量最大千元機(jī)市場(chǎng)。

　　有數(shù)據(jù)顯示，2016年的指紋識(shí)別傳感器的出貨量已達(dá)6.89億顆，相較2013年的2300萬(wàn)顆，CAGR達(dá)到210%。調(diào)研機(jī)構(gòu)Yole預(yù)測(cè)，未來(lái)5年，指紋識(shí)別市場(chǎng)的復(fù)合年增率（CAGR）將達(dá)到19%，市場(chǎng)規(guī)模有望從2016年的28億美元，增加到2022年的47億美元。

　　2017年中國(guó)智能手機(jī)指紋芯片翻倍至4億顆，帶動(dòng)晶圓廠產(chǎn)能大增

　　具體到今年中國(guó)智能手機(jī)指紋芯片市場(chǎng)上，業(yè)內(nèi)預(yù)期為2017年指紋芯片需求量可望從2億顆倍增至4億顆。 包括FPC、思立微、神盾、匯頂?shù)戎讣y芯片廠商持續(xù)放量，也帶動(dòng)晶圓代工廠訂單大增。

　　近期消息稱(chēng)，GlobalFoundries和聯(lián)電和艦廠分別拿下思立微和匯頂?shù)闹讣y芯片的訂單。GlobalFoundries 2016年底與思立微合作并開(kāi)始出貨。而***神盾將訂單給了世界先進(jìn)，讓其成功進(jìn)入指紋芯片領(lǐng)域。業(yè)內(nèi)預(yù)測(cè)，2017年指紋芯片將持續(xù)塞爆8寸廠產(chǎn)能。

　　從格局看，臺(tái)積電、中芯國(guó)際是指紋芯片主要的晶圓代工伙伴。臺(tái)積電掌握的主要客戶有FPC、匯頂、神盾等客戶訂單，中芯國(guó)際擁有FPC和思立微訂單，目前僅FPC訂單就讓中芯國(guó)際 8 寸廠的產(chǎn)能爆滿。

　　原本在臺(tái)積電投片的神盾，傳新增世界先進(jìn)成為指紋芯片晶圓代工伙伴，2017年神盾指紋芯片出貨將放量，包括臺(tái)積電、世界先進(jìn)都有望受益。

　　2017年指紋芯片晶圓代工訂單變化將比較大，幾乎每家晶圓代工廠都參與戰(zhàn)局。很多指紋芯片廠商憑借出貨量規(guī)模優(yōu)勢(shì)，開(kāi)始尋求第二供應(yīng)商，這將帶動(dòng)整個(gè)指紋芯片上、下游產(chǎn)業(yè)百花齊放。

　　指紋芯片現(xiàn)狀：中國(guó)廠商逐漸取代國(guó)外廠商

　　目前國(guó)外的指紋識(shí)別廠商主要有AuthenTec（2012年被蘋(píng)果收購(gòu)）、FPC、Synaptics等幾個(gè)國(guó)際大廠，以及神盾、義隆、敦泰、茂丞等***廠商之外，國(guó)產(chǎn)指紋識(shí)別芯片廠商主要有匯頂、邁瑞微、費(fèi)恩格爾、信煒、芯啟航、貝特萊、思立微、集創(chuàng)北方、比亞迪等十多家企業(yè)。

　　其中除AuthenTec專(zhuān)供蘋(píng)果手機(jī)外，其他廠商分食整個(gè)安卓手機(jī)市場(chǎng)。作為歐洲傳統(tǒng)指紋廠商FPC 因占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢(shì)，過(guò)去幾年賺的盆滿缽滿。不過(guò)從2016年大趨勢(shì)看，中國(guó)廠商崛起速度驚人，打著物美價(jià)廉的旗幟，2017年FPC已成為眾多廠商對(duì)標(biāo)的目標(biāo)。業(yè)內(nèi)認(rèn)為，歐美系指紋芯片廠商在成本上還是無(wú)法拼過(guò)中國(guó)廠商，預(yù)計(jì)未來(lái)指紋芯片行業(yè)將重演LCD Driver IC產(chǎn)業(yè)歷史，最終由亞洲廠商獨(dú)占市場(chǎng)。

　　目前中國(guó)廠商中匯頂勢(shì)頭最為迅猛，拿下了幾乎所有的國(guó)內(nèi)主要的手機(jī)品牌廠商。包括vivo、小米、魅族、樂(lè)視、金立、中興等等。華為以前幾乎全部FPC為主，目前也已經(jīng)開(kāi)始擴(kuò)展到思立微和匯頂?shù)慕鉀Q方案。預(yù)計(jì)國(guó)內(nèi)廠商將在今年下半年取代FPC，成為華為第一大供應(yīng)商。

　　FPC 主要地盤(pán)包括華為、OPPO、vivo 等客戶，隨著匯頂產(chǎn)量擴(kuò)大，有望形成對(duì)FPC的取而代之。

　　價(jià)格打響，匯頂稱(chēng)瞄準(zhǔn)高端差異化競(jìng)爭(zhēng)

　　隨著指紋芯片技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的成熟，越來(lái)越多國(guó)內(nèi)指紋芯片廠商參與其中，過(guò)去一年指紋芯片雖然放量，但是單價(jià)也迅速下滑。

　　來(lái)自Yole的報(bào)告指出，指紋傳感器元件均價(jià)在同一時(shí)間已從5美元下滑到3美元，甚至更低的2美元，未來(lái)供應(yīng)商仍將持續(xù)面臨價(jià)格壓力。

　　對(duì)于市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)，此前匯頂科技CEO 張帆表示，“我們的這種戰(zhàn)略定位自然離不開(kāi)大環(huán)境，當(dāng)前使用國(guó)產(chǎn)品牌手機(jī)的人越來(lái)越多，國(guó)產(chǎn)手機(jī)的價(jià)格也越來(lái)越高，這也使得匯頂科技有條件和基礎(chǔ)去選擇不做便宜和低端的東西。”

　　去年匯頂科技在A股上市成功，受到資本市場(chǎng)的熱捧，一度總市值逼近聯(lián)發(fā)科。張帆曾對(duì)記者表示，上市意味著能夠獲得更多資源，那么就應(yīng)該利用好資源，把產(chǎn)品做好;也同時(shí)意味著具備能力，去承擔(dān)起推出中國(guó)高端制造的使命。

　　另外，在應(yīng)對(duì)同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)方面，匯頂?shù)牟呗允亲龅郊夹g(shù)與服務(wù)的領(lǐng)先。此前，集微網(wǎng)采訪匯頂高管時(shí)，其表示相比海外公司，匯頂作為中國(guó)本土廠商離客戶最近，也更能理解客戶，從而在服務(wù)上優(yōu)勢(shì)更明顯。另外，匯頂在軟件技術(shù)和算法上也擁有自己的技術(shù)，這比其他公司更具有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。?

　　一個(gè)明顯例子，就是匯頂在技術(shù)上一直保持持續(xù)領(lǐng)先。除了目前常見(jiàn)的Coating、玻璃、藍(lán)寶石等方案，匯頂科技在2016年下半年推出了“活體指紋芯片”，能檢測(cè)出真假指紋，保障機(jī)主的安全性。這些也保證了公司不會(huì)一味地陷入低端價(jià)格戰(zhàn)泥潭中。

　　整體看，2017年指紋芯片市場(chǎng)價(jià)格戰(zhàn)不可避免。很多國(guó)際大品牌因?yàn)槌杀净蚍?wù)，將被中國(guó)廠商取代。而中國(guó)廠商內(nèi)部，很多競(jìng)爭(zhēng)力比較弱小的廠商更會(huì)做出拼死一搏的舉動(dòng)，利用價(jià)格戰(zhàn)攪局市場(chǎng)。要保持持續(xù)領(lǐng)先，還需廠商持續(xù)不斷的提高技術(shù)和服務(wù)水平。

　　另外，現(xiàn)有指紋表現(xiàn)形式能否在今年有所突破也是看點(diǎn)之一，例如人們希望全屏指紋識(shí)別等。