新型传感器让人们更快更准地识别生理信号

shuszhao

生物识别技术发展得早，识别的生理“对象”也越来越多元，从脉搏、心跳、指纹、瞳孔、脸部…等等。无论生物识别技术如何发展，准确度、快速与安全性都是不变的目标，甚至尺寸、成本与功耗也因应用场合，如可穿戴设备或其他便携设备的发展而成为新的要求。

生物识别技术发展得早，识别的生理“对象”也越来越多元，如脉搏、心跳、指纹、瞳孔、脸部…等等。无论生物识别技术如何发展，准确度、快速与安全性都是不变的目标，甚至尺寸、成本与功耗也因应用场景，如可穿戴设备或其他移动设备的发展而成为新的要求。
而随着应用情境与设备不断变化，生物识别技术的重要关键组件——传感器，会有什么样的改变，以作为因应？而新传感器又会如何助力生物识别技术能够在识别时快又准确？更甚者，近期医疗相关可穿戴设备，也因人们更加注重养生保健，而有更多的发展，包括心跳、脉搏、血压…等相关生理信息的识别将如何发挥所长？

便利性——生物识别“生存之道”


起初，生物识别技术的崛起是基于安全性的考虑，在智能手机为求销售上的突破，而被导入作为手机开/解锁的功能；进而再到为移动支付进一步把关交易安全。但生物识别技术“百百种”，只要是能够被截取的生理信号都可能作为生物识别技术中的一种，现今常见或者最常被采用的生物识别技术包括语音、指纹与脸部识别。成功大学电气工程系教授暨IEEE TBioCAS副主编李顺裕表示，语音、指纹及脸部识别主要是因为便利性而被智能手机纳入，进而取代输入密码的开机方式，且生物识别技术也进一步刺激了智能手机的出货成长。
现阶段，上述三种生物识别的“势力消长”，从智能手机大厂的动态可发现，脸部识别无疑是目前最夯的生物识别技术之一，俨然有取代指纹识别的态势。不过，有鉴于成本、解锁速度及安全性、便利性等各方面考虑下，苹果(Apple)有意在2020年的新机种重新“拥抱”指纹识别技术，是否带动整体智能手机的群起效尤，让指纹识别技术得以败部复活，并使脸部识别在手机应用市场中成为“黄昏”技术，仍待时间观察。
另外，语音识别技术在许多需要输入文字的系统中，包括导航、翻译、通讯/社交媒体…等，也越来越受青睐。随着语音识别的精确度越来越高，也可兼顾使用者在“分心”使用移动设备时，让输入文字与沟通更加便利人性化，预期语音识别将持续成为智能手机或移动设备的标准配备。
事实上，无论各种生物识别技术如何发展，该技术让使用者无需碰触到机器就能使用的便利性，以及生物识别技术让手机与人的互动更具人性化。可预期，生物识别技术在移动设备与可穿戴设备应用上，将会越来越广泛被使用。

智能手机突破困境的“杀手”应用？


智能手机销售的低迷已是众所周知，相关业者亦戮力使出浑身解数，寻找更吸引消费者的功能，以进一步刺激换机潮。生物识别技术就是在这样的前提下，在智能手机有限的PCB中找到“位置”，并进一步与其他功能相互搭配，衍生更多让消费者跃跃欲试的应用。
为了让生物识别技术得以真正运作，相关传感器功不可没。其中，最受瞩目的两项传感技术，是飞行时间(ToF)与大有后起之秀之姿的激光传感器。
ToF打造3D传感
ToF是可说一种3D影像传感器，利用850mm或950mm远红外光发射到物体后，透过光线反射回来产生的相位差，进一步推算物体的距离、深度，并呈现出物体的3D影像。英飞凌(Infineon)大中华区射频及传感组件、电源管理及多元电子事业处总监麦正奇表示，ToF让影像呈现出振幅图(2D)与深度图(3D)，再透过算法，提供应用设备所需结果。其中，3D深度图可谓是ToF相较其他传感技术的优势，可进一步实现如人脸识别功能，也因此现阶段ToF最大的商机即是人脸识别。

ToF运作原理。(Source：英飞凌)
另外，除了人脸识别，ToF亦可亦用其3D深度图的特性识别掌纹。乐金(LG)新款旗舰手机G8 ThinQ，则透过ToF识别掌纹与人脸，提升移动支付的安全性。麦正奇指出，手机大厂仍持续思考ToF收集到的信息，还能透过算法开发出哪些新应用。
现阶段，扩增实境(AR)/虚拟现实(VR)、相机景深效果、游戏或移动支付都是有利用ToF开发的功能，但仍尚未找寻到真正的杀手级应用。而英飞凌也正与手机业者合作，研究ToF所收集到的讯息如何与传统的2D影像思维结合，并做到3D QVGA(Quarter VGA)分辨率效果，进一步提升识别度，以及开发更多新应用。
激光传感器后势看俏
雷达有不同的频段，根据不同的频段能侦测的范围不同。举例来说，24GHz频段雷达侦测距离长，适用于如智能照明控制等大侦测范围的应用；60GHz激光则对物体的反应速度快、精准度高，因此适用于如心跳、呼吸、人脸…等与生物识别相关的应用，唯独软件算法、技术门坎较高，目前相关生物识别应用仍处于开发阶段。
为何需要把在汽车或工业等其他应用的激光导入智能手机或移动设备呢？麦正奇解释，雷达可以侦测速度、距离、角度与位置，虽然其他传感器也做得到，但激光传感器具备干扰少、不受天气影响、相较红外线，可应用的范围广泛等优势，因此亦逐渐获得手机业者青睐。
不过，要将雷达应用顺利导入手机仍有成本高、相关算法开发难度高等问题。英飞凌大中华区电源管理及多元电子事业处经理吴柏毅表示，上述挑战都是可以解决的问题，甚至市场普遍认为雷达成本较高，应难以被手机或移动设备所接受，但随着工艺技术日益成熟，不仅成本，连智能手机最关切的尺寸问题，透过英飞凌采用的天线封装(Antenna in Package；AiP)技术，也都能顺势而解。
挟着众多优势，激光传感器进军手机市场指日可待。麦正奇认为，结合ToF与雷达传感器，将可为移动设备与智能手机带来更多可以和使用者互动的应用，而与人们的互动也正是移动设备未来最重要的发展趋势。

把医生“穿戴”上身


在智能手机与移动设备上的生物识别技术多以识别五官、外表为主，对于侦测身体内部的信息，则大多是心跳、血压…等较简单的生理信息为主，但这些信息多作为参考或是检视自身在运动后的身体状况用，医疗院所内的医生们较少根据这些数值判定病灶。
有鉴于老年化时代来临，人们越来越注重身体保健，但同时又需兼顾医疗资源的不浪费，因此进一步详细量测更多生理信息的需求崛起。李顺裕指出，智能手机也许可以量测心跳、血压…等基本信息，但是需要较长时间观察才能发现问题的疾病，如心律不整，医疗院所传统的做法是请病患在身上“背”一台小型心律追踪器，纪录24小时的心律状况，但这是智能手机无法提供的功能，因为手机并不是设计来“穿戴”在身上的设备。
但是背一台测试仪器在身上，会造成诸多不便，因此由李顺裕担任召集人的“健康贴身守护神小联盟”应运而生。李顺裕表示，健康贴身守护小联盟将一些生理信息的侦测由智能手机过渡到可穿戴设备，如智能手表、智慧衣…等，并结合健康照顾的概念，让可穿戴设备侦测的信息可以符合医疗院所所需，协助医生能够进一步判定病因。
健康贴身守护小联盟成员包括软硬件及人工智能(AI)、应用服务相关算法。在硬件方面，李顺裕认为，拆开手机可以发现组件主要可分为四大块，讯号撷取、数字讯号处理、通讯技术与电源管理，因此可穿戴设备也需要这些组件，但有鉴于台湾厂商仅有少数完整拥有这四大块的全部组件，且可穿戴设备更需要将组件微小化，因此各式组件主要是由成功大学电机系自行研究开发，或是搜罗台湾各家厂商的组件，并秉持着组装后的系统大小不能大于新台币10元硬币的目标，以符合可穿戴设备更有限的空间需求。
可穿戴设备撷取到的生理信息若是要供医疗用，设备本身需要通过医疗相关法规。为将健康贴身守护小联盟的研发成果进行医疗人体实验，李顺裕亦成立裕晶医学科技，以将研发出的长时效高分辨率智能穿戴的生医检测系统芯片申请医规认证和人体临床试验，且该系统芯片内的传感器是利用电化学或导电织布与半导体生医电子电路技术完成生理信号的侦测，如心律、呼吸，并透过蓝牙与智能型设备(如手机)传输，完成心电信号处理、人工智能分析、人机接口显示与医学信息纪录。
而此芯片系统可应用在如心律、心音、脑波、声音、呼吸、血氧等各种不同的生物识别上，并已衍生出多项产品，包括包含24小时心律侦测器、智慧衣、宝贝衣、智慧宠物衣、试穿戴开发平台、智能听诊器、癫痫信号检测与神经调控，以及可重复使用的侦测贴片。

人工智能提升精准度


无论应用在智能手机、移动设备，或是医疗可穿戴设备，准确度都是最重要的，因此在传感器中导入人工智能，已逐渐成为大势所趋。麦正奇表示，某些应用场景中，人工智能与机器学习(ML)是提升生物识别精准度的关键。目前人工智能技术在传感器内的发展还在起步阶段，相关算法的开发需要根据应用需求量身打造，实属不易，目前英飞凌德国总公司已针对雷达传感器机器学习方面进行研究。
李顺裕表示，为提高生物识别度，背后需要有人工智能技术，而人工智能需仰赖巨量数据，如何产生足够的数据则需要精准的传感技术，透过数据不断的输入与机器学习，才能提高生物识别技术的精准度。
而半导体技术的进展，让智能手机可以进一步实现更多元的生物识别技术，例如台积电(TSMC)领先的纳米工艺技术，使半导体组件可持续微缩，有助于降低功率的消耗与整合人工智能的技术于系统芯片中，提高系统整合度，以降低系统模块制作成本并提升准确度，进而催生各种低功耗传感器。还可将云端运算(cloud computing)的人工智能技术，带入边缘运算(edge computing)的传感系统中，达到智能传感的目标。透过智能传感器，将有助于物联网(IoT)的连结，提供人们更多的服务。

未来商机可期


未来，生物识别技术的商机何在？李顺裕表示，科技来自人心，现阶段，生物识别技术主要着重在消费娱乐上，所以开发出脸部、瞳孔、指纹、语音识别技术，以缩短机器与人的距离，改善人们使用上的不便。然而随着少子化与高龄化社会的来临，穿戴式健康照护系统如运动手环、智能手表将逐渐导入现代社会中，此时所面临的生物技术将有别于检测人体五官信号，身体内部信号，如心律、脑波、呼吸、血氧、血压、血糖…等，将成为未来生物识别技术的主流，并从消费娱乐环境导入健康医疗系统。
麦正奇也认为健康照护是生物识别技术未来的发展方向，ToF、激光传感器在心脏、心律量测等方面也有发挥的空间，唯相关算法的开发仍具高门坎。而如何找到相关生态系统并进一步落实，是各家厂商持续努力的目标。

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ADI有很多生理信号处理芯片

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liliwowo

    

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eason86

    

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这个应该好好研究啊，哈哈

eason86