20170721-安信证券-行业趋势热点前瞻解析系列之一_生物_3D识别突破在即_技术创新引领行业发展_56页_1mb

安信证券电子团队生物/3D识别技术趋势前瞻总结

核心内容概述

本报告主要分析了生物识别技术（指纹、3D人脸、虹膜）在移动电子设备中的应用趋势与技术路线，探讨了其行业布局、发展空间以及相关公司的技术进展。

主要观点

• 生物识别技术应用的必然性：随着社会安全需求和便携式电子产品的发展，生物识别技术成为身份验证的主流方式，具有高稳定性与个体差异性，是身份验证的理想依据。
• 指纹识别技术：由于其高安全性、易操作性以及成本低，指纹识别技术在移动电子领域广泛应用。随着全面屏的发展，指纹识别传感器的集成方式也在不断演进，包括后置、Glass Cutout、Under Glass、In Display等，其中TSV封装技术被认为是未来趋势。
• 人脸识别技术：人脸识别具有非接触性与自然性，能够通过红外光技术减少环境光干扰，提高识别精度。3D人脸识别技术因其更高的准确性和安全性，成为未来发展的重点。
• 虹膜识别技术：虹膜识别具有极高的唯一性与安全性，误识率可达到千万分之一。其技术实现包括图像获取、预处理、特征提取与识别匹配，但由于黑色虹膜识别难度较大，技术改进仍需持续投入。

关键信息

指纹识别技术路线

• 技术类型：光学全反射、硅晶体电容传感、超声波扫描。
• 技术特点：
  • 光学全反射：成像能力强，但易受手指污垢影响。
  • 硅晶体电容传感：成本低，但识别能力受手指状态影响。
  • 超声波扫描：具有高穿透性，不受手指状态影响，但成本高。
• 行业趋势：随着全面屏的普及，Under Glass和In Display方案将成为主流，TSV封装技术将逐步取代传统Wire Bonding方式。

人脸识别技术路线

• 技术类型：基于几何特征、基于模板、基于统计。
• 技术发展：目前主流采用基于模板和统计的方法，未来将更多应用基于深度学习的卷积神经网络（CNN）。
• 3D人脸识别：通过可见光与红外光深度影像的叠加，提高识别精度。主要技术包括三维建模、结构光、ToF。
• 市场预测：根据Yole Development预测，2016年-2022年，3D图像与传感器市场将有37.7%的复合年均增长率，从13.28亿美元增长到90.34亿美元。

虹膜识别技术路线

• 技术特点：
  • 高安全性与唯一性。
  • 能检测266个特征点，识别精度高。
  • 需要特定的传感器与照明设备，成本较高。
• 行业应用：三星Galaxy Note 7是首个在移动电子产品中成功应用虹膜识别的设备。
• 未来改进方向：通过机器学习算法进一步降低FAR（错识率）至亿分之一，解决可见光干扰问题，控制成本。

行业布局情况

• 苹果公司：
  • 2005年收购Fingerworks，2012年收购AuthenTec。
  • 2013年发布iPhone 5s，集成Touch ID指纹识别。
  • 2015年收购PrimeSense，推动3D人脸识别技术。
  • 2016年注册Apple Iris Engine商标，申请虹膜识别相关专利。
• 三星公司：
  • 2015年提出非接触式指纹识别专利。
  • 2016年发布静脉识别技术，提升用户体验。
• 其他公司：
  • 集创北方：指纹识别芯片厂商，支持多种盖板方案。
  • 中科虹霸：拥有主动视觉反馈的双目虹膜采集设备专利。

行业发展空间

• 全球生物识别市场：2007年至2013年，年均增速为21.7%。
• 技术应用：生物识别技术在安防、金融、消费电子等领域有广泛应用，未来将向3D识别与更高精度方向发展。
• 行业需求：随着移动设备的普及，生物识别技术需求将持续增长，推动行业快速发展。

行业相关公司

• 苹果公司：在指纹、人脸识别与虹膜识别技术方面具有领先地位。
• 三星公司：在非接触式指纹识别与静脉识别方面有显著进展。
• 集创北方：指纹识别芯片厂商，技术成熟。
• 中科虹霸：虹膜识别技术领先，具备主动视觉反馈技术。

技术对比