防不胜防，揭秘指纹识别中的“假技术”

智能手机行业的测试方法以“指 * 次”为分母，例如注册 5 指，给他人使用 1 次就产生了 5 个“指 * 次”;1/50， 000 误识率意味着注册 5 指后，被他人随机尝试10， 000 次为被解开的期望值。但由于传感器面积很小，误识总是发生在A指纹某个局部和B指纹某个局部之间;从安全考虑我们关心的是多少人当中存在一个人的一个指纹的一个局部能够和我的 5 指的某一个局部匹配上。对10， 000 次进行分解，一人 10 指，每指视传感器尺寸不同可分解为10- 50 个独立局部。在传感器极小的情况下，1/50， 000 的误识率竟然意味着每 20 个人里有一个能打开我的手机?!纳尼?!

2.测试方法造假

和通过率不同，误识率的分母往往达百万级，只能依赖数据库测试。这又回到送检数据库造假了。包括如下几种手法：

剔图法，把导致误识的图删除;

集合法，调整图像在注册集合和匹配集合的分配，使误识图像不进行匹配;

排序法，调整注册匹配的顺序，使误识图像不进行匹配。

3.隐瞒缺陷

众所周知指纹识别要进行动态更新，一旦发生误识，且分数给的很高，被学习更新进去，是不是在以后会保证发生误识?对此进行隐瞒有两种做法：

在同指匹配和异指匹配中，采用不同的阈值或采用不同的判决逻辑;

异指匹配中无论分数多高，都不允许学习更新。

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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