隨著TouchID大行其道，指紋識別的概念一下子被廣泛接受。許多廠商也覓到了商機，爭先給產品加了指紋識別功能。瞬間，指紋手機、指紋門鎖、指紋保險柜、指紋鼠標、指紋遙控、指紋電瓶車等產品紛紛涌現。產品雖多，但消費者也漸漸發現，有的指紋識別產品并不好用。
為什么會這樣？其實，指紋識別產品的核心是指紋模組，而指紋模組的核心是指紋識別算法——算法不好，會導致終端產品也不好用。那么要怎樣判斷一套算法是好是壞呢？本文提供4個方法供大家參考。
一、指紋算法的認假率和拒真率是否達標
認假率(FAR)也叫誤識率，指的是明明不是同一枚指紋，但指紋識別模組卻給通過了。國家規定認假率不能大于0.01%。
拒真率(FRR)指的是把同一枚指紋當成不同的，不讓通過。國家規定拒真率不能大于5%。
需要提醒的是，不少指紋算法都聲稱自己的認假率和拒真率達標了，但給的卻是實驗數據，和真實使用情況有很大偏差。最好是拿樣品直接測試。
二、指紋算法是否有長期的積累
一套指紋識別算法成熟周期超過5年，擁有非常復雜的數據運算和使用規則。期間，算法需要歷經內部人員、外部客戶及終端消費者的不斷考驗，并逐步調整、升級。同時，由于硬件的更新換代（如：半導體傳感器越做越小），算法也需要與時俱進。
上海圖正科技的指紋算法已走過18個年頭，由董事長劉君親手設計開發，算是行業內比較有積累的，目前使用該公司指紋算法的芯片數量已達百萬級別。
三、指紋算法是否具備廣泛的適應性
目前市面上主要有兩類指紋傳感器：光學的和半導體的。這兩種傳感器采集指紋圖像的原理差別很大。一款算法如果沒法同時駕馭這兩種不同性質的傳感器，那么就很可能會影響你自己產品的升級換代。
另外，使用指紋識別的應用場景也五花八門，既有室內室外，又有溫度高低；指紋本身有干有濕，甚至有斷紋；錄入和比對時指紋的方向也可能完全相反……要處理好這些情況，指紋算法不僅需要適應性好（應對各種硬件和使用環境），還需要具備斷紋拼接、360°旋轉匹配的能力。
四、算法是否可以對指紋的紋理特性進行識別
指紋算法從最初發展到現在，大概經歷了3個階段：
1.純特征點算法——提取并匹配指紋中的特征點是否相同。
2.特征點+圖像算法——不僅比對特征點，還比對指紋的紋理特性。
3.純圖像算法——通過精確計算兩枚指紋的圖像特性來驗證是否相同。
第一種算法是市場的主流，其特點是太過依賴特征點的穩定度和清晰度，導致通過率和誤識率因采集設備、指紋特性或按壓的力度、角度而出現巨大差異。
第二種算法僅少數有自主算法研發能力的公司擁有，相較第一種，已有大幅提升。其不再單獨依賴特征點，加入的圖像、紋理信息顯著地幫助算法提高對指紋的適應性，例如干濕手指、斷裂紋理等。
當前最頂級的算法是第三種——在第二種算法的基礎上發展而來的純圖像算法，包括對指紋斜率、疏密、間距、頻率等一系統復雜信息的提取和比對。特征點不再參相似度判斷，而是利用極小范圍內的指紋信息即可精準地識別異同，非常適合手機產品使用。據悉，目前國內只有上海圖正科技在使用第三種算法。
總結：
指紋算法雖然是指紋識別應用中最核心的因素，但客戶很難直觀看到，需要透過一些側面的方法來判斷它的優劣。本文給出的4個方法，屬于比較普遍的判斷方法，適合對大多數算法進行評價。當然，隨著算法和硬件的不斷提升，未來也許需要更多的方法來評價一套指紋識別算法的好壞。
