ET2003●セキュリティ・ソリューション静電容量式指紋センサ指紋認証はバイオメトリクスの中でも認知度と普及率が高い技術です。指紋認証を各種機器に搭載することにより，セキュリティのレベルが格段に向上します。本稿では当社の指紋センサの技術を紹介します。概要近年，インターネットの普及は目覚ましいものがあります。しかし，それに伴い機密情報漏洩や金融的詐欺などの犯罪も増加しており，今後も犯罪を完全に防ぐことは難しい状況です。これらの犯罪を少しでもくい止めるためには，普段からセキュリティを高めておくことが大切です。基本として，まずは使用している本人を確認することが重要です。従来この確認は，IDとパスワードで識別する方法が主流でした。しかし，これを破る方法も存在しており，高いセキュリティを実現することはできません。そこで，個人固有の身体的特徴を鍵に個人を識別する方法として，バイオメトリクスと呼ばれる技写真１ MBF200外観写真２ MBF310外観術が生まれ，発達してきました。本人固有で世の中に同じものがなく，携帯する必要も紛失の心配もないため有望視されています。バイオメトリクスには，指紋，声紋，網膜，虹彩，掌，顔，静脈などさまざまな方式が考えられており，その中でも指紋認証は認知度と普及率が高く，ほかの方式を凌駕しています。当社の指紋センサは半導体静電容量式のデバイスです。非光学式であり，小型・低消費電力で動作が安定しています。当社の指紋センサは，大きく２タイプに分かれます。１つは，拇印を押すようにして指紋を読み取る「面型」です。もう１つは，指をスキャナのように断片に分けて読み取る「スウィープ（Sweep）型」です。面型には「MBF110」「MBF200」があり，スウィープ型には「MBF300」「MBF310」があります。機能分な解像度となっています。スウィープ型センサ半導体静電容量式の原理 MBF310は面型のMBF200に比べて，センサエリアが1/40以下でンサの表面には保護膜があり，その下のチップ上に多数の金属電非常に小型です。スウィープ型は，実装面積が大きい従来の面型極（コンデンサ電極の片方）が並べられています。その表面に指をのセンサでは搭載が困難だった，携帯電話やPDAなどにも十分搭置き電流を印加すると金属電極と指の表面がコンデンサを形成し，載できます。また，静電容量式は消費電流が少ないため，バッテ指の凹凸に応じた電荷がたまります。電極と指表面の距離が近いリで駆動する機器にも問題なく搭載できます。と電荷が多くたまり，距離が遠いと電荷が少したまります。その電 MBF310は当社が今年開発した新製品で，MBF300の改良型荷を金属電極ごとに読み出し，8ビット（＝256）の明暗階調にA/D です。センサラインを従来の1/4に縮小し，FBGA専用パッケージ変換することで指紋イメージが取得できます。当社の指紋センサMBF200（面型）には，256×300＝76,800個の金属電極が50μm（500dpi）ピッチの間隔で並んでいます。指紋の凹凸のピッチは200μm程度ですので，指紋を読み取るのに十 32 スウィープ型センサは縦方向のセンサエリアを小さくしたものです。図１に，半導体静電容量式指紋センサの原理を示します。セと組み合わせることにより，搭載機器の外観を損なわないようにしています。このパッケージには次のような改良点があります。・センサ面の左右両側を盛り上げ，スウィープする際のガイドを設けました。 FIND ET2003 静電容量式指紋センサ・スウィープ方向前後の樹脂部分を延長し，筐体や周辺のボタン指紋センサで読み取った指紋画像情報は，特徴点抽出法（図２）などによる段差が，指とセンサの接触を妨げないよう工夫しましと呼ばれる方式によって，指紋の端点（隆線が切れている点）と分た。センサ部と樹脂部はフラットになっています。岐点（隆線が分かれている点）の座標と位置関係を抽出し，数十・パッケージ四隅にはんだボールを設けることで，指の読取り時に〜数百バイトの非常に小さい指紋データにして登録します。読み取デバイスのブレを抑えました。った画像は破棄され，特徴点データのみを登録・保存します。このデバイスの改良として，読取りデータの高速転送のために2Kビッデータからは元の指紋像を復元できないので，プライバシーを保護トのFIFOを搭載しています。データを高速に転送する場合は，できます。認証時にも同様に特徴点を抽出し，特徴点データのみ CPUと動作の同期を取ってオーバーフローやデータの欠落を起こしを使用して登録データと比較します。この方式は，指紋画像同士にくくしています。このFIFO回路に合わせてセンサ内部回路を調を直接比較するパターンマッチング方式（図３）に比べ，指紋デー整したことにより，MBF300に比べて読取り速度を最大約1.5倍までタが小さいため比較しやすいものです。回転や位置ズレの補正を高めることができ，より速い指の動きに追従できるようになっています。行う時に，専用の高速DSPや高いプロセッサの能力に依存するこ認証についてとなく，高精度に認証することができます。指紋の変化（押す強さ，認証方式は，パターンマッチング，特徴点抽出法などさまざまな傷，歪み）の影響を受けにくい方式です。当社では，この認証エ方式がありますが，ここでは特徴点抽出法について説明します。図１ンジンを含むSDK（ソフトウェア開発キット）を提供しています（現在指紋読取りの原理指の表面 Surface Passivation C1 C2 C3 Capacitor Array Active Circuits Silicon Substrate ・指と電極間の電荷量を測定（チップ表面に指を置くと静電容量効果により，指の凹凸に相応してたまる電荷量）・7.7 万画素（MBF200）の指紋凹凸情報を 8 ビット階調のデータに変換図２特徴点抽出法の原理特徴点抽出連結関係抽出連結関係指紋センサ（MBF200）端点指紋センサチップから 77 KB の指紋データを読み込みます分岐点：指紋隆線読み込んだ指紋から分岐点や端点の特徴点を抽出します特徴点の連結関係を指紋データとして登録します ※登録された指紋特徴点から指紋データを復元することはできません（プライバシー保護） FIND ET2003 33 MBF200のみ）。今後の展開スウィープ型MBF310の認証方式は，複数のサードパーティに開発いただいています。指紋センサの現在の主要な用途はパソコンとその周辺機器です応用例が，今後は携帯電話やモバイル端末に普及し，端末のログインだけでなく，インターネットを使った商品売買や決裁時の個人確認にパソコンやパソコン周辺機器に搭載し，指紋認証でログインを利用されると考えられます。当社は，さまざまな用途に適した指紋行うセンサ商品を充実させ，指紋センサの普及に務めて安全な社会のデータやフォルダにロックをかけて情報の流出を防ぐ実現に貢献します。 ■ 各種ICカードと組み合わせて，使用者の特定と不正使用の防止を行う携帯電話や携帯端末に搭載し，プライバシー情報を他人に見られることを防ぐドアの入退室ゲートに設けて部外者の進入を防ぐ自動車のドアの開閉やエンジン制御について，個人を特定し設定を行うアミューズメント関係での個人認識その他装置の使用者の限定電子決裁の承認電子商取引の本人確認写真４図３応用例2 写真５応用例3 写真３応用例1 写真６応用例4 パターンマッチングの原理（例）登録指紋認証指紋指紋センサから読み出した指紋画像を登録します認証時指紋センサから指紋を取得します照合画像の合成を行い一致するか判定します ※データ量の大きな画像を直接比較するため高性能のプロセッサが必要です 34 お問い合わせ先【技術】：マーケティング統括部第四マーケティング部 TEL（03）5322-3383 FAX（03）5322-3386 【営業】：最寄りの富士通㈱営業部（裏表紙をご参照ください） FIND ET2003