應用於指紋辨識之Cortex-M3 MCU方案
- 劉一婷
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生物辨識(Biometrics)乃是利用人類生理(指紋、臉型、掌形、視虹膜、DNA等)或行為(聲音、簽名)等特性，來完成個人身分的識別行為。而指紋辨識則是生物辨識產業中技術最為成熟、目前已逐漸成為個人身分認証的標準方法。其應用範圍十分廣泛，小至門禁安全、電腦安全，大至福利金發放、全民指紋等領域，且其應用亦不再只侷限於高安全度要求之場所，舉凡電腦周邊的應用如指紋滑鼠、鍵盤等亦已十分普遍。
指紋在生物辨識中具有以下優勢：一、法律認可，具不可否認性。二、具與生不變之特性。三、相對成本較低及體積較小。四、發展最久，技術最成熟。五、十枚指頭，使用方便。目前指紋之取像技術約可分為兩大主流：光學式及晶片式。此兩種技術之優缺點如「表一」所示。
隨著技術不斷地進步以及製程不斷的改良，電子配備的小型化及低價化已是世界趨勢。目前市面上之光學指紋辨識系統，仍受限於以下兩點：一、體積相對較大：光程相對較大，不易整合為可攜式組件或其他小型系統如POS系統等；二、影像畫質不佳：多有幾何變形大、影像對比度不佳、影像解析度不足及亮度不均勻等問題，造成使用上之不便或困擾。
現有市場指紋演算法常出現特徵點容量大、速度慢且正確性不高之缺點，研判原因有三個：一、特徵容量大：法律上認可之指紋特徵為特徵點(端點及三叉點)，但市面上之演算法為了彌補特徵點比對不良之缺點，加入許多不同參數，導致特徵容量較大。二、 速度慢：加入許多不同參數，除導致特徵容量較大外，也造成比對速度較慢。三、正確性不高：現有特徵點比對法常以找到四個最大相似點作為兩組待比對之特徵點旋轉及位移之依據，但常出現找錯此四個最大相似點的問題，致使比對出現錯誤。
盛群半導體基於對於指紋技術的投入及市場訊息的收集等條件下，為了保持技術領先及把握產品先期導入之時機，推出了適用於指紋辨識之32-bit MCU HT32F2755，並結合策略夥伴金佶科技完成了超薄型光學式指紋辨識系統，以迎合世界小型化及低價化的潮流，改良現有比對演算法之缺失，以及提高台灣技術的層次和競爭力。
盛群半導體是台灣第一家以ARM Cortex-M3內核來做32-bit MCU的公司，其HT32F2755產品有四大特點：一、操作速度可達72MHz，效能可到90DMIPS，即1秒可執行9,000萬個指令，約是台灣其他競業產品的2倍，符合指紋影像處理及指紋特徵抽取所需之高速運算能力。二、整合了CMOS Sensor介面(CSIF)並結合DMA，有效提升取像速度至最高30張？秒，提供光學式指紋系統最佳的應用環境。台灣MCU尚無相關功能，都使用一般IO讀取影像，無法達到如此高速取像功能。三、具大塊記憶體(128KB Flash及64KB SRAM)，無需外掛記憶體(RAM/NOR等)，有效減少外部元件，達到面積縮小、成本降低及耗電量減少之目的。四、提供彈性通訊介面如USB及UART等。
在光學式指紋機方面，金佶科技具有專利之光學式指紋機GT-5110，強調通過特殊材料及光學系統，可在極短光程內取得足夠有效面積，有效改善傳統光學式指紋機體積過大及晶片式指紋機價格過高之缺點，兼具二者的價格低、取像面積大及體積小之優點。指紋辨識機光學成像方式如下方「圖二」；傳統光學式指紋機與金佶科技具有專利之光學式指紋機，其外觀比較如「圖三」。
盛群結合HT32F2755與GT-5110，提供了一獨立運算模組，無須借助電腦進行運算，並可通過UART或USB與其溝通。因成本低、尺寸小且速度快，可應用領域範圍迅速擴大。此指紋辨識模組(GTM-5110)相關系統架構及規格如「圖四」說明。 (本圖文由盛群半導體32位元產品開發處麥哲鳴經理提供，劉一婷整理)
