ADI：三条技术主线承载生物识别未来发展命脉

 随着安防技术产业的飞速发展，生物识别技术凭借其安全性，便捷性和认证唯一性的优势得到越来越多企业、厂商乃至普通消费者的关注，特别是近几年来自国内消费者对移动终端产品隐私安全性的高度重视，激发出生物识别技术的市场发展潜能。根据前瞻产业研究院发布的《2015-2020年中国集成电路行业市场需求预测与投资战略规划分析报告》,结合指纹识别在智能手机和平平板电脑的50%的渗透率，2013年全年的中国指纹识别芯片需求规模测算为35亿元，同比将增长35%。因此，各大技术生产厂商，特别是半导体厂商，都十分重视该领域的产品和技术的研发，而作为半导体行业中的领先企业，ADI公司更是看重生物识别技术市场中所蕴藏的巨大价值与市场潜力，并为广大客户提供了丰富的产品选择和技术支持。

目前，针对常用的生物特征识别技术所采用的生理特征主要包括面部、指纹和虹膜，来自全球领先的高性能信号处理解决方案供应商ADI公司技术市场经理张铁虎先生这样认为。他针对三种不同的生物识别技术展开详细的比较和评论。

ADI公司技术市场经理 张铁虎

首先是面部识别技术，张铁虎先生表示该技术作为一种基于生理特征的身份认证技术，与目前广泛应用的以密码、IC卡为媒介的传统身份认证技术相比，具有不易伪造、不易窃取、不会遗忘的特点;而人脸识别与指纹、虹膜、掌纹识别等生理特征识别技术相比，具有非侵犯性、采集方便等特点。因而人脸识别是一种非常自然、友好的生物特征识别认证技术。

而对于目前得到日益广泛应用的指纹识别技术，张铁虎先生也认同其中所蕴藏的技术价值与发展潜力，他还从专业人士的角度详细介绍道，指纹识别技术主要是通过比较不同人指纹中的特征点不同来区分不同人的身份。指纹识别技术通常由三个部分组成：对指纹图像进行预处理;提取特征值，并形成特征值模板;指纹特征值比对。

最后，针对目前刚刚初生萌芽的生物识别技术——虹膜识别技术而言，张铁虎先生同样认为其未来的技术发展前景十分可期，尽管目前相对于面部识别和指纹识别技术而言并不算十分广泛，但是随着Flom和Safir专利在2005年的失效和CASIA及ICE2005中虹膜数据集的提供，虹膜识别算法的研究越来越蓬勃。

ADI公司在生物识别产品线上开发了许多备受业界好评的产品和解决方案，张铁虎先生在本次采访中特别提到ADI公司的明星产品Blackfin系列处理器，他这样介绍道，作为一类专为满足当今嵌入式音频、视频和通信应用的计算要求和功耗约束条件而设计的新型 16～32 位嵌入式处理器。Blackfin处理器基于由 A DI 和 Intel 公司联合开发的微信号架构(MSA)，它将一个 32 位 RISC 型指令集和双 16 位乘法累加(MAC)信号处理功能与通用型微控制器所具有的易用性组合在了一起。这种处理特征的组合使得Blackfin处理器能够在信号处理和控制处理应用中均发挥上佳的作用 —— 在许多场合中免除了增设单独的异类处理器的需要。该能力极大地简化了硬件和软件设计实现任务。目前，Blackfin处理器在单内核产品中可提供高达500MHz 的性能。Blackfin处理器系列中的新型对称多处理器成员在相同的频率条件下实现了性能的翻番。Blackfin处理器系列还提供了低至 0.8V 的业界领先功耗性能。对于满足当今及未来的信号处理应用(包括宽带无线、具有音频/视频功能的因特网工具和移动通信)而言，这种高性能与低功耗的组合是必不可少的。

Blackfin处理器具有如下特点：

(1) 高性能处理器内核。Blackfin处理器架构基于一个 10 级 RISC MCU/DSP 流水线和一个专为实现最佳代码密度而设计的混合 16/32 位指令集架构，该架构很适合于全信号处理/分析能力。这种架构，使得人脸识别中的复杂的数字信号处理运算在Blackfin上很容易实现。

(2 )高带宽DMA能力。人脸识别中需要对图像块进行操作，这就涉及到内存数据存取。采用Blackfin的DMA控制器可以自动数据传输，所需的处理器内核开销极少。这样可以将宝贵的处理器的运算能力用于人脸识别的计算，减小数据存取对性能的影响。

(3) 视频指令。人脸识别中最常进行的操作就是对像素值进行处理，Blackfin处理器具有对8位数据以及许多像素处理算法所常用的字长的固有支持，大大提高了人脸识别的处理速度。

(4) 分层存储器。Blackfin具L1 Cache和L2 Cache两级Cache，由于Cache较之外部存储器具有更快的存取速度，因而，在人脸识别时，可以把运算密集的代码放在L1 Cache或L2 Cache中，这样可以有效提高处理速度。

上述Blackfin处理器特点表明，Blackfin系列处理器非常适合处理需要高性能运算能力和高数据吞吐量的生物特征识别技术。