一、光學指紋問題現狀
光學指紋當前隨著成本的下降，各大廠商都在低中高端旗艦用上了光學指紋，有別于傳統的電容指紋，光學指紋在解鎖性能上目前都進行了優化，性能接近電容指紋，
二、光學指紋電容指紋原理
兩者原理都是對指紋的紋路脊谷進行信號采集，通過記錄不同信號，實作指紋的錄入比對，
電容式指紋模塊是利用指紋與導電的皮下電解液形成電場，手指紋路的高低起伏會導致二者之間的壓差出現不同的變化，因此可實作準確的指紋資料掃描，這種指紋識別方式比較通用，對環境要求比較弱，只要有指紋就能錄入識別，更重要的是這種指紋識別的元器件對空間占用比較小，
光學指紋識別則是通過光線反射，利用一個短焦鏡頭，在可透光的OLED螢屏下方獲取到指紋的影像，從而記錄和識別指紋資訊，從原理上來看，光學指紋無論是指紋模組的設計，屏結構、指紋的軟體互動設計、整機功耗控制、整機結構上相較于電容指紋，條件都變的相對苛刻，對專案開發的挑戰也是大大增加，
三、屏下指紋指紋錄入識別流程
錄入
用戶手指按壓->LCD高亮->指紋采圖->指紋錄入->存盤模板->上報錄入成功
解鎖
用戶指紋按壓->LCD高亮->指紋采圖->指紋識別->更新模板->上報解鎖成功
當前這種方式是各大廠商一套通用的邏輯，細節部分各大廠商均有不同程度的差異，但是大都是圍繞著這幾個點進行的性能優化，
四、指紋問題常見情況
由于光學指紋的屏下的特性，導致了指紋方面對一些場景下的指紋識別體驗非常不好，具體常見的有以下幾類(以下指紋樣張來源于互聯網，不涉及任何用戶安全及三方保密協議，均為原圖加噪聲圖擬合而成)
- 按壓不全：
- LCD高亮失敗：
完全不高亮
高亮不完全
脫靶：
錄入
解鎖
貼軟膜指紋：
貼硬膜指紋：
脫皮指紋：
衣物誤觸：
異物指紋：
沾水指紋：
掌紋誤觸：
干手指臟污
強光漏光
如果根據用戶群體來分，新用戶像從電容轉到屏下指紋的絕大多數會出現按壓面積不全的情況，因為電容指紋輕觸一下就解鎖開了，但是光學指紋需要等待LCD的高亮和器件曝光，如果輕觸，指紋采圖就是圖5的這種影像，所以這型別用戶就會出現這種解鎖慢或者解鎖不靈敏的反饋，針對這種情況，當前解決的方案基本都是通過用戶界面引導來讓用戶適應，
一些光學指紋的老用戶絕大多數的不靈敏場景主要有以下幾種，洗手、起床、強光，手指脫皮，干手指(主要是年齡稍微大些的用戶，出現的一些指紋糙化的紋理)、貼膜，對應于我們上面的貼圖大家可以看到，這型別的指紋紋路都出現了不同程度的紋理破壞或者糊化，導致有些指紋的特征和錄入相差過大，最終識別失敗，特別是貼的硬膜，對指紋紋路破壞極其強大，所以建議大家都用出產手機自帶的膜，這樣指紋一定程度能保證比較好的解鎖體驗，
另外還有一類用戶，應該大多數都碰到過，某個指紋解鎖很靈敏，但是某個指紋解鎖不靈敏，主要原因除了第二點里面敘述到的之外，最大的一個原因是脫靶，脫靶的意思，就是識別的指紋和錄入的指紋相差過大，主要有兩種情況，第一種，錄入的時候手指狀態很好(很差)，但是因為季節的變化手指和之前的狀態差別很大，比方說脫皮，裂紋，第二種，錄入的時候錄入的面積很局限，只有指紋的一小部分，但是解鎖的時候，解鎖的指紋區域和錄入的區域不匹配，導致最后解鎖不開，對應上面的貼圖，主要就是脫靶部分，從這個脫靶的圖看，錄入的圖和解鎖的圖紋路方向都不一致，通常解決這種問題，有兩種方式，第一種是洗掉重錄，這種對用戶不太友好，另外一種是，要多使用錄入的指紋，因為我們有模板學習的功能，在識別成功后，如果模板達到一定的條件，我們會把當前的指紋模板學習進去，以此來擴大錄入的模板，
五、一種可用于指紋預處理的濾波演算法
對于上述的差手指，目前Gabor濾波，能夠一定程度上進行影像的特征增強對指紋影像進行優化，
- Gabor介紹
Gabor是一個用于邊緣提取的線性濾波器，其頻率和方向表達與人類視覺系統類似，能夠提供良好的方向選擇和尺度選擇特性，比較適合紋理分析，
- Gabor濾波公式：
其中：
-
Gabor引數介紹
λ：正弦函式波長
θ：Gabor核函式的方向
ψ：相位偏移
σ：高斯函式的標準差
γ：空間的寬高比
這幾個引數后面我們在代碼中會先固定寫好，看下實際的效果，
-
Gabor濾波流程
開發語言：Python
開源庫 ：Opencv, Matplotlib, Numpy
- 示例代碼：
- 實驗結果
從影像看，針對區域沾水和臟污導致的紋理不清晰，經過Gabor預處理后，可以一定程度上進行紋理增強，
六、后續指紋發展方向
目前來看，幾種指紋識別各有優勢，經典的電容式指紋解鎖速度快、識別率高、成本低、安全性較高，但比較影響全面屏手機的外觀，螢屏光學指紋的解鎖速度、精度都還有所欠缺，不過更具有科技感，也有發展性，指紋組這邊，會秉承用戶至上的理念，吸納各種不同方案的指紋種類來增加指紋的整體可選性，滿足市場上來自不同人群的需求，在指紋的演算法上，也會持續扎根，加大本模塊的核心競爭力，
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