在指纹模组的使用中，识别体验好不好，识别速度、采集面积、分辨率、使用寿命、安全性、软件支持种类、宽容度、抗静电性能都是指纹识别的关键指标。过小的采集面积会使指纹识别的准确性大幅下降。也正是因此，中印的指纹模组方案采用的是160*160的像素阵列。对比一些传统指纹模块60*80、96*112等小面积矩阵的产品而言，在指纹识别的精准度上的作用不言而喻。下图为不同尺寸的采集面积在手指上占面积的大小。128x60（6.4mm x 3mm）128x128（6.4mm x 6.4mm）160x160（8mm x 8mm）如果采集器面积进一步缩小，比如采集图像500dpi下像素在100x60(5mmx4mm)，80x80(4mmx4mm)，60x60(3mmx3mm)等等，方案稳定性会受到很大挑战。每次只能采集到很小的部分，因此用于识别和注册的图像覆盖面积会很小，下图红色为可能的可能的认证指纹相对于模板所在的位置：由此不难看出，在使用大矩阵识别的情况下，不论是安全性还是稳定性都是非常有保障的 安全至上，多重保护 影响模组安全性的因素有很多，我们这里分为两个方面来讲：首先是软件层面上对信息安全上的保证，指纹锁的核心部件“指纹识别模组”所运用的“指纹识别算法”是每一把智能锁的指纹识别“大脑”，是对“指纹”信息进行识别、运算的软件算法。“指纹算法”对实践性要求很高，需要时间积累和反复迭代。中印所采用的PB算法采用的是拥有20年指纹软件研发经验的瑞典厂商Precise Biometrics的算法。这套算法的出色之处就在于它通过采集活体和假指纹图像来创建数据库，进行算法训练，从而改进指纹匹配能力，或进行假指纹和活体检测。并且能够能够对指纹传感器在假指纹攻击方面的漏洞进行评估、分析并做出综合报告。同时在精度上能够做到符合金融车规级安全算法，使FAR小于1%，FRR小于百万分之一。在硬件方面，中印所使用的瑞萨RXV私有核，与传统国内厂商的指纹模组相比，仅从ARM架构上加密是远远不够的，更应该从硬件的层面实施加密。在中印所用的MCU RX651中标配了AES及真随机数发生器，（升级版支持：AES/DES/RSA/SHA/RNG）及瑞萨专业的 TSIP加密引擎。全面支持各类安全需求。
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