JP3231956U

JP3231956U - 実指を判断するための統合型スペクトルセンシング装置

Info

Publication number: JP3231956U
Application number: JP2021000537U
Authority: JP
Inventors: 周正三; 傅同龍
Original assignee: Egis Technology Inc
Current assignee: Egis Technology Inc
Priority date: 2020-03-02
Filing date: 2021-02-18
Publication date: 2021-05-13
Anticipated expiration: 2031-02-18
Also published as: TWM608543U; KR20210002031U; CN112183483A; TW202134936A; US11398111B2; TWI785408B; CN213423977U; US20210271851A1

Abstract

【課題】指のなりすましを効果的に防止できる実指を判断するための統合型スペクトルセンシング装置を提供する。【解決手段】実指を判断するための統合型スペクトルセンシング装置１００は、指紋センシングアレイ１０と、光学ユニットと、信号処理ユニット３０とを含む。指紋センシングアレイは、光学ユニットに光学的に接続され、複数のスペクトル検出ユニットを含み、スペクトル検出ユニットは、光学ユニットを介して指から光を受け、指から出力されたスペクトルの分布又は変化を検出し、複数セットの異種スペクトルデータＳＰを取得する。信号処理ユニットは、スペクトル検出ユニットに電気的に接続され、複数のセットの異種スペクトルデータに基づいて測定領域分析を実行し、指が実指であるか否かを判断する。【選択図】図４

Description

本出願は、２０２０年３月２日に出願された米国仮特許出願６２／９８３，９８１、２０２０年５月２４日に出願された米国仮特許出願６３／０２９，５５５、２０２０年５月２９日に出願された米国仮特許出願６３／０３１，７５６、２０２０年６月８日に出願された米国仮特許出願６３／０３６，０７５、及び２０２０年１０月３０日に出願された中国特許出願２０２０１１１９４８２６．８の優先権を主張し、それらの内容は、参照により全て本明細書に組み込まれる。

本考案は、実指（本物の指）を判断するための統合型スペクトルセンシング装置に関し、より具体的には、指が押すと変形することで、指で反射される光が時間領域（Time domain）、空間領域（spatial domain）及び強度において変化する物理現象を利用し、スペクトル検出と組み合わせて実指を判断可能な統合型スペクトルセンシング装置に関する。

現在のモバイル電子装置（例えば、携帯電話、タブレットコンピュータ、ノートブックコンピュータなど）は、個人データのセキュリティを保護するために、通常、例えば、指紋、顔、虹彩などに関連する様々な技術を含むユーザ生体認証システムを備えている。携帯電話やスマートウォッチなどの携帯装置にもモバイル決済機能が搭載されており、ユーザの生体認証の標準機能となっている。携帯電話などの携帯装置は、フルディスプレイ（又は超狭額縁）に向けてさらに発展されているため、従来の静電容量式指紋ボタンは使用できなくなったが、相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）イメージセンサ（ＣＩＳと呼ばれる）センシングメンバーと光学レンズモジュールを備えた従来のカメラモジュールと非常に類似した新しい小型化光学イメージング装置が進化してきた。小型化光学イメージング装置は、アンダーディスプレイとしてディスプレイの下方に設けられる。ディスプレイ上に置かれる物体（より具体的には、指紋）の画像は、部分光透過性ディスプレイ（より具体的には有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレイ）により捕獲することができる。これは、指紋オンディスプレイ（ＦＯＤ）と呼ぶことができる。

ＦＯＤセンシングでは、指紋を正しくセンシングし、偽指紋や指を使用して認証を通過するのを防ぐために、指が本物かどうかを判断する必要がある。現在、なりすまし技術はますます洗練されている。例えば、２Ｄ画像又は３Ｄプリントによりモルドを作製し、様々なシリカゲルと顔料をモルドに充填して指を偽造することができる。或いは、他人の指紋を指の表面に貼り付けられた透明又は肌色のフィルムにコピーすることができ、透明なフィルムに貼り付けられた偽指（偽物の指）を簡単に区別できない。ディスプレイが指の部分的な特性をシールドして認識結果に影響を与える可能性があるため、ＦＯＤセンシングを使用するときにこの偽指の認識技術に特別な注意を払う必要がある。

以上の説明によれば、偽指が指紋認識を通過しないように、実指を判断するメカニズムと方法をさらに改善する必要がある。

そのため、本考案は、指が押すと変形する物理現象と、時間及び／又は空間領域での異なるスペクトル検出との組み合わせにより指が実指であるか否かを判断する、実指を判断可能な統合型スペクトルセンシング装置を提供することを目的とする。

本考案の他の目的は、隣接する光センシングセルと異なるスペクトル分離セルとの組み合わせにより異なる強度を取得し、これらの強度の１つ以上の比率に基づいて実指を判断する、実指を判断可能な統合型スペクトルセンシング装置を提供することである。

上記目的を達成するために、本考案によれば、光学ユニットと、指紋センシングアレイと、信号処理ユニットを含み、指紋センシングアレイが光学ユニットに光学的に接続され、複数のスペクトル検出ユニットを含み、スペクトル検出ユニットが光学ユニットを介して指から光を受け、指から出力されたスペクトルの分布又は変化を検出し、複数セットの異種スペクトルデータを取得し、信号処理ユニットがスペクトル検出ユニットに電気的に接続され、複数のセットの異種スペクトルデータに基づいて測定領（measurement domain）域分析を行い、指が実指であるか否かを判断する統合型スペクトルセンシング装置が提供される。

上記実施形態によれば、指が押すと変形するという物理現象をスペクトル検出と組み合わせて利用することにより指が実指であるか否かを判断することができる。一方、時間及び／又は空間領域のスペクトル検証に基づいて実指を効果的かつ正確に判断することができる。ハードウェア、ファームウェア、又はソフトウェアを用いて時間及び／又は空間領域のスペクトル検証を実行することにより、偽指が検証を通過するというセキュリティ問題が防止される。さらに、隣接する光センシングセルを異なるスペクトル分離セルと組み合わせて使用して異なる強度を取得し、これらの強度の１つ以上の比率に基づいて指が実指であるか否かを判断する。スペクトル分離セルのための簡単な光学コーティング処理を利用することにより、製造コストを大幅に増大させることなく、指のなりすまし防止検出を達成することができる。さらに、偽指を用いて指紋検証を通過する問題が効果的に解決され得る。

本考案の適用範囲のさらなる範囲は、以下に与えられる詳細な説明から明らかになるであろう。しかしながら、本考案の精神及び範囲内の様々な変更及び修正がこの詳細な説明から当業者に明らかになるので、詳細な説明及び特定の例は、本考案の好ましい実施形態を示すが、例示としてのみ与えられることを理解されたい。

圧力がある場合とない場合の状態での指を示すスペクトルチャートである。ＣＩＥ１９３１色空間に変換された図１のチャートを示す概略図である。本考案の好ましい実施形態に係る統合型スペクトルセンシング装置を示す概略局所平面図である。図３Ａの第２ブロックを示す概略拡大図である。光学ユニットと組み合わせて動作するスペクトル検出ユニットの２つの例を示す概略図である。統合型スペクトルセンシング装置及びホストを示す概略操作図である。統合型スペクトルセンシング方法の一例を示すフローチャートである。指タッチイベントを示す概略図である。統合型スペクトルセンシング方法の他の例を示すフローチャートである。ＣＩＥ１９３１色空間における空間領域の指スペクトルチャートを示す分布図である。指上の図８Ａに対応する複数の点を示す分布図である。空間領域でのスペクトル変化判断を実行するためのハードウェア装置を示すブロック図である。空間領域でのスペクトル変化判断を実行するためのハードウェア装置を示す他のブロック図である。本考案の好ましい実施形態に係る統合型スペクトルセンシング装置の３つの例の部分システムを示す概略断面図である。本考案の好ましい実施形態に係るなりすまし防止スペクトル分離セルを示す概略図である。なりすまし防止スペクトル分離セルのブロックの例を示す上面図である。本考案の好ましい実施形態に係る指紋センサの設計パラメータを示す概略図である。指紋センサのピクセル応答グラフを示す。指紋センサの２つの応用を示す概略図である。なりすまし防止スペクトル分離セルの構成を示す概略図である。３つの指のセンシング結果のＣ１及びＣ２を示す関係図である。統合型スペクトルセンシング装置の他の例を示す概略ブロック図である。

本考案は、主に、実指に含まれる不均一な毛細管分布を利用して達成される。したがって、指の幾何学的空間上の不均一な色分布は、通常目視で観察することができる。また、指が下方にＦＯＤセンサが設けられた表面（例えば、携帯電話のディスプレイ表面）にタッチすると、指の毛細血管が押されて血流が遮断され、指の肌の色がさらに変化し、時間軸上の色変化が引き起こされる。上述した２つの現象の一方又は両方に基づいて、実指の真偽を判断することができるため、偽指の攻撃を回避することができる。一方で、本実施形態は、主に、フルカラースペクトルを測定可能な従来のＣＩＳＲＧＢピクセル（従来技術は全て又はほとんどＲＧＢピクセルを利用する）によって達成される。１つの光学指紋センシングアレイ（従来の技術は全て白色ピクセルを利用して、全ての可視光スペクトル又は一部の赤外線スペクトルを受信する）において、一部のピクセルにより擬似ＣＩＳＲＧＢピクセルを構成し、アレイに分散させ、空間領域及び時間領域における指表面のスペクトル変化を取得する。

図１は、圧力がある場合とない場合の状態での指を示すスペクトルチャートである。この実験は人によって異なる可能性があり、データを定量化せずにその特性を示すだけであることに注意されたい。図１において、横軸は波長、縦軸は強度、曲線ＣＶ１及びＣＶ２はそれぞれ圧力がある場合とない場合の指の特定部分のスペクトル特性を示す。例えば、３８０ｎｍ−５８０ｎｍの波長範囲での強度レベル変化から分かるように、圧力がある場合とない場合にもかかわらず、指のスペクトルが所定のレベルに達することができる。複数セットのトレーニングデータに基づいて、センシングされる指が実指であるか否かを判断することができる。これは、指の初期、中期及び後期の圧迫段階の圧力変化をセンシングするための動的センシング方法であり、様々なスペクトル強度情報が示される。しかしながら、一実施形態では、機械学習又は人工知能アルゴリズムにより最適な解決策を得ることができる。

図２は、ＣＩＥ１９３１色空間に変換された図１のチャートを示す概略図である。図２のＣＩＥ１９３１色空間に示すように、コーナーＲＲは赤色、コーナーＧＲは緑色、コーナーＢＲは青色である。点Ｐ１は、曲線ＣＶ１、即ち圧力がかかる指に対応する。点Ｐ２は、曲線ＣＶ２、即ち圧力がかかっていない指に対応する。「Ｌ」で輝度値（範囲０−１００）、「ａ」で緑色から紅紫色の数値（範囲−５００−５００）、「ｂ」で青色から黄色の数値（範囲−２００−２００）を示すと、点Ｐ１の（Ｌ，ａ，ｂ）は（３９．９４，９．２６，１６．７９）であり、点Ｐ２の（Ｌ，ａ，ｂ）は（２７．７３，２１．１６，１７．９６）である。指に圧力がかかっていない場合、スペクトルは赤みがかり、指に圧力がかかっている場合、スペクトルは赤みが少ないことが観察され得る。主な理由は、指に圧力がかかると、毛細血管の血流が遮断され、センシングされたスペクトルは赤みが少ないためである。したがって、実指を判断するのに有用なデータベースとして機能する最適な解決策は、点Ｐ１とＰ２での大量のトレーニングデータ、機械学習、及び／又は人工知能アルゴリズムにより取得することができる。

図３Ａは、本考案の好ましい実施形態に係る統合型スペクトルセンシング装置を示す概略局所平面図である。図３Ｂは、図３Ａの第２ブロックを示す概略拡大図である。図３Ａ及び３Ｂに示すように、統合型スペクトルセンシング装置（ＩＳＳＤ）１００は、光センシングセル１１と、二次元アレイに配列されるスペクトルセンシングセル１２（ＣＩＳのＲＧＢピクセルに類似する）とを含む。いくつかの光センシングセル１１及びいくつかのスペクトルセンシングセル１２は、スペクトルクラスタブロック１２０を構成する。複数のスペクトルクラスタブロック１２０は、関心領域（ＲＯＩ）と呼ばれるセンシング領域１１０を構成する。スペクトルクラスタブロック１２０の間には、他の光センシングセル１１が配置されている。図３Ａに光センシングセル１１及びスペクトルセンシングセル１２が示されていないが、図３Ｂの光センシングセル１１及びスペクトルセンシングセル１２により指紋センシングアレイ１０を定義することができる。スペクトルクラスタブロック１２０において、スペクトルセンシングセル１２の一部は異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃ（例えば、青色（Ｂ）、緑色（Ｇ）及び青色（Ｒ）スペクトル分離セル）によりカバーされており、他の光センシングセル１１はスペクトル分離セルによりカバーされていない。ここで、異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃは、スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃに対応できる狭いスペクトル（例えば、従来のＲＧＢカラー）を示す。したがって、本例において、３つのスペクトルセンシングセル１２と異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃは、１つのスペクトル検出ユニット１３を構成することができ、スペクトルセンシングセル１２は、三原色（ＲＧＢ）の異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃにより全可視光スペクトルを検出することができる。ＩＳＳＤ１００は、各スペクトルクラスタのデータを取得することができ、スペクトル検出ユニットの情報を計算してセンサのレジスタ、記憶エリア、内部若しくは外部モジュール又はシステムのランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、特別なメモリ（例えば、ワンタイムプログラマブル（ＯＴＰ）メモリ、マルチタイムプログラマブル（ＭＴＰ）メモリ、電気的に消去可能でプログラム可能な読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）などを含む揮発性又は不揮発性メモリ）に記憶するためのハードウェアを備えている。スペクトル検出ユニット１３の情報は、フルスペクトル（ＲＧＢ又はＲＧＢＷ）情報（Ｗは黒と白を示す）を含み得る。スペクトル検出ユニットを適切に配置することにより、指の正確な局所情報を得ることができる。この好ましい実施形態において、各スペクトル検出ユニット１３は、３つのスペクトルセンシングセル１２と三原色の３つの異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃからなるが、他の実施形態において、１つスペクトルセンシングセル１２を１つの異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ又は１２ｃと組み合わせ、又はいずれか２つのスペクトルセンシングセル１２を２つの異種スペクトル分離セルと組み合わせて１つのスペクトル検出ユニット１３を構成することもできる。したがって、別の定義によれば、１つのスペクトルセンシングセル１２及び１つの異種スペクトル分離セル１２ａもスペクトル検出ユニットを構成することができる。この場合には、異種スペクトル分離セルは、用語の定義にすぎず、スペクトル分離セルと呼ばれることもできる。

光学ユニット２０と組み合わせて動作するスペクトル検出ユニット１３の２つの例を示す概略図である。図３Ｃに示すように、指紋センシングアレイ１０のスペクトル検出ユニット１３は、スペクトルセンシングセル１２と、スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃとかならる。スペクトル検出ユニット１３を光学ユニット２０の一部（例えば、従来のレンズ）又は全体（例えば、マイクロレンズ）と組み合わせて使用することによりスペクトル検出効果を達成する。別の定義によれば、光学ユニット２０の対応する部分を組み込み得るが、本考案はこれに限定されない。光学ユニット２０は、マイクロレンズ及び光開口などの構造を含み得るか、又は光コリメータ（光チャンネルコリメータ、例えば、光ファイバボード、同じ機能を有する他の構造；マイクロレンズ及び光開口からなる角度コリメータなど）であってもよい。或いは、光学ユニット２０はまた、従来の屈折、回折又は反射レンズセットであってもよい。図３Ｃ及び３Ｄの配置は、セル／要素間の相対的な関係を概略的に説明するためにのみ提供され、それらの間の製造プロセス関係を制限することなく、又はそれらの間の完全な直接接触を意味することはないことに留意されたい。図３Ｃにおいて、光学ユニット２０は、スペクトルセンシングセル１２と光学ユニット２０との間に設けられた異種スペクトル分離セル１２ａ／１２ｂ／１２ｃ上又はその上方に設けられる。スペクトルセンシングセル１２は、光学ユニット２０及びスペクトル分離セル１２ａ／１２ｂ／１２ｃを介して指から出力されるスペクトル分布を受ける。図３Ｄにおいて、光学ユニット２０は、スペクトルセンシングセル１２と異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃとの間に設けられ、スペクトル分離セル１２ａ／１２ｂ／１２ｃは、光学ユニット２０の上又はその上方に設けられる。スペクトルセンシングセル１２は、スペクトル分離セル１２ａ／１２ｂ／１２ｃ及び光学ユニット２０を介して指のスペクトルを受ける。図３Ｂ−３Ｄに基づいて、光学ユニット２０は、光学ユニット２０がスペクトル検出ユニット１３に光学的に接続され、スペクトル検出及び光学センシングの効果を達成できれば、スペクトル検出ユニット１３上又はその上方に配置することができる。

図４は、ＩＳＳＤ１００及びホスト２００を示す概略操作図である。図４及び３Ａ−３Ｄに示すように、本実施形態のＩＳＳＤ１００は、光学ユニット２０、指紋センシングアレイ１０及び信号処理ユニット３０を含む。光学ユニット２０に光学的に接続された指紋センシングアレイ１０は、スペクトル検出ユニット１３を含む。スペクトル検出ユニット１３は、光学ユニット２０を介して指から光を受け、指から出力されたスペクトルの分布又は変化を検出し、複数セットの異種スペクトルデータＳＰを取得する。１つの非制限的な例では、白色光で指を照射する。指紋センシングアレイ１０は、光センシングセル１１をさらに含んでもよい。スペクトル検出ユニット１３は、スペクトルセンシングセル１２と、隣接する異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃとを含む。異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃは、スペクトルセンシングセル１２をカバーし、対角線上に隣接して交互するように配置される。これによって、異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃに対応するスペクトルセンシングセル１２は、光学ユニット２０及び異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃを介して指をセンシングする。一例において、光センシングセル１１とスペクトルセンシングセル１２は、構造及び特性が同じであるため、製造コストが低くなる。一例において、光センシングセル１１とスペクトルセンシングセル１２は、特性（例えば、感度）が異なるように構成されてもよい。例えば、スペクトルセンシングセル１２は、高感度を有するため、より正確な実指判断結果を提供することができる。さらに、図４に示されるＩＳＳＤ１００は、ディスプレイ５０を備えるホスト２００に電気的に接続（又は連結）される。このホストは、携帯電話、タブレットコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ノートブックコンピュータなどであってもよい。ＩＳＳＤ１００及びホスト２００の関連構成は、図１１−１３に示される。ディスプレイ５０は、情報を表示してユーザと交流できるとともに、指を照射する光を提供して反射光又は透過／屈折光を生成することができる（指に射入して透過／屈折される）。もちろん、指を照射するために追加の光源を設けることもできる。ディスプレイ５０は、タッチ機能を有し、ＩＳＳＤ１００にタッチイベント信号を提供することができる。従って、信号処理ユニット３０は、ホスト２００の中央処理装置（ＣＰＵ）２３０に電気的に接続される。ＣＰＵ２３０は、ホスト２００のディスプレイ５０に電気的に接続され、ディスプレイ５０及び信号処理ユニット３０の操作を制御する。この場合には、ＩＳＳＤ１００は、独立した信号処理ユニットを有する。実指を直接判断し、ホスト２００とマッチする複雑さを低減することができる。

さらに、本例において、異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃが同時に存在するため、混合スペクトルの光を光源として使用し、指に光を提供することができる。これによって、指紋センシングアレイ１０は、一度に複数セットの異種スペクトルデータＳＰを取得することができる。これらのセットの異種スペクトルデータＳＰは、指紋センシングアレイ１０及び信号処理ユニット３０に電気的に接続されたストレージ１４０に記憶することができる。信号処理ユニット３０は、スペクトルセンシングセル１２に電気的に接続され、これらのセットの異種スペクトルデータＳＰに基づいて測定領域分析を実行し、指が実指であるか否かを判断する。例えば、これらのセットの異種スペクトルデータＳＰの時間領域及び空間領域のうちの一方又は両方におけるスペクトル変化を分析することで指が実指であるか否かを判断する。ここで、測定領域分析は、時間領域分析及び／又は空間領域分析を含む。ＩＳＳＤ１００は、アンダーディスプレイ又はその他の独立した場合に適用可能であるが、特に制限されない。

異種スペクトル分離セルによってカバーされていない光センシングセル１１は、光学ユニット２０を介して指紋をセンシングし、指紋画像を取得する。もちろん、光センシングセル１１及びスペクトルセンシングセル１２によって取得された信号を指紋画像に統合することもできる。

本実施例において、信号処理ユニット３０は、センシング領域セレクタ３１及び動的スペクトルベリファイア（ＤＳＶ）３２を含んでもよい。センシング領域セレクタ３１は、指紋センシングアレイ１０に電気的に接続され、タッチイベント信号に基づいて指紋センシングアレイ１０のセンシング領域１１０（又はＲＯＩ）を選択し、センシング領域１１０に対応する複数のセットの異種スペクトルデータＳＰを生成できるように指紋センシングアレイ１０を起動する。タッチイベント信号は、指紋センシングアレイ１０の上方に位置するタッチパネル（図示せず）から来ることができる。一例において、センシング領域セレクタ３１は、スペクトルクラスタＲＯＩ選択機能をし、ＲＯＩのスペクトルクラスタ情報を選択し、次いで指スペクトル分布又は変化を計算し、値をストレージ１４０に記憶する。ＤＳＶ３２は、時間領域におけるスペクトルクラスタ情報を検出し、スペクトル変化パラメータを計算する。従って、ＤＳＶ３２は、時間領域における複数セットの異種スペクトルデータＳＰのスペクトル変化を分析し、実指を判断する。ホスト２００は、有線又は無線接続インタフェース３００を介してＩＳＳＤ１００に接続され、ＤＳＶ３２の認識結果を直接取得し、ＣＰＵ２３０で実行するセンサソフトウェア開発キット（ＳＤＫ）２１０を介してストレージ１４０から異種スペクトルデータＳＰを取得し、ＤＳＶ３２と同じ又は異なるさらなる検証を実行する。他の例において、ＩＳＳＤ１００は、ＤＳＶ３２を含まず、センサＳＤＫ２１０により動的スペクトル検証を直接実行することができる。

図５は、統合型スペクトルセンシング方法の一例を示すフローチャートである。図５に示すように、ステップＳ０１において、指タッチイベントを検出し、タッチイベント信号に基づいてセンシング領域を選択する。次いで、ステップＳ０２において、指紋センシングアレイ１０はセンシング領域の第１画像のスペクトルクラスタ情報を取得する。即ち、指紋センシングアレイ１０は、第１時点でセンシング領域１１０をセンシングし、第１セットの異種スペクトルデータＳＰを取得する。さらに、ステップＳ０３において、センシング領域の第１画像のスペクトルクラスタ情報（即ち、第１セットの異種スペクトルデータＳＰ）を記憶する。次に、ステップＳ０４において、指紋センシングアレイ１０は、センシング領域の第１画像のスペクトルクラスタ情報を取得する。つまり、指紋センシングアレイ１０は、第２時点でセンシング領域１１０をセンシングし、第２セットの異種スペクトルデータＳＰを取得する。次に、ステップＳ０５において、センシング領域の第１画像のスペクトルクラスタ情報(即ち、第２セットの異種スペクトルデータＳＰ）を記憶する。次に、ステップＳ０６において、動的スペクトル検証を実行する。つまり、信号処理ユニット３０は、複数セットの異種スペクトルデータＳＰの第１時点及び第２時点でのスペクトル変化を分析し、実指を判断する。最後に、ステップＳ０７において、検証結果を記憶する。

従って、本実施形態は、統合型実指スペクトルセンシング方法を提供する。この方法は、図４、５に示すように、以下のステップを含む。ステップＳ０１に示すように、タッチイベント信号を受け、タッチイベント信号に基づいて指紋センシングアレイ１０のセンシング領域１１０を選択し、指紋センシングアレイ１０がセンシング領域１１０に対応する複数セットの異種スペクトルデータＳＰを生成することを可能にする。そして、ステップＳ０２−Ｓ０５において、指紋センシングアレイ１０のスペクトル検出ユニット１３（異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃ及びスペクトルセンシングセル１２から構成される）を用いて指から出力されるスペクトル分布又は変化（即ち、指から出力されるとともに指紋情報を運んでいる光のスペクトル分布又は変化）をセンシングし、複数セットの異種スペクトルデータＳＰを取得する。次いで、ステップＳ０６−Ｓ０７において、複数セットの異種スペクトルデータＳＰの時間領域及び空間領域の一方又は両方におけるスペクトル変化を分析し、実指を判断し、検証結果を記憶する。時間領域でのスペクトル変化をセンシングする場合、ステップＳ０２の第１画像及びステップＳ０４の第１画像は、それぞれ異なる時点でのグローバル画像を示すことができる。空間領域でのスペクトル変化をセンシングする場合、ステップＳ０２の第１画像及びステップＳ０４の第１画像は、それぞれ同じ時間帯に異なる位置で得られたローカル画像を示す。

図６は、指タッチイベントを示す概略図である。図６において、横軸は時間、縦軸はタッチ力に対応するレベルを示す。図６に示すように、時点ｔ１は、タッチパネルが指のタッチをセンシングすることを示し、時点ｔ４は、指がタッチパネルから離れたことを示し、時点ｔ２から時点ｔ３までの期間は、指が安定してタッチパネルにタッチしていることを示す。従って、第１時点は、タッチイベントの開始期間（ｔ１からｔ２）又は終了期間（ｔ３からｔ４）であり、第２時点は、タッチイベントの中期（ｔ２からｔ３）であり得る。従って、指が第１時点で指紋センシングアレイ１０に直接又は間接接触する第１圧力は、指が第２時点で指紋センシングアレイ１０に直接又は間接する第２圧力よりも高い。ヒトの指は、トレーニングデータとして機能することができ、実指を判断する基礎として第１時点及び第２時点を適切に選択することができる。

図７は、統合型スペクトルセンシング方法の他の例を示すフローチャートである。図７及び６において、指タッチイベントが存在する期間にスペクトルクラスタ情報(異種スペクトルデータＳＰ）を動的に捕獲し、記憶することもできる。タッチイベントが消えた後、記憶されたスペクトルクラスタ情報に基づいて動的スペクトル検証を実行することができる。図７のステップＳ０１は図５と同様である。ステップＳ０１の後に、次の画像フレームのセンシング領域のスペクトルクラスタ情報を取得し（ステップＳ１２）、記憶する（ステップＳ１３）。次いで、動的スペクトル変化を記録し（ステップＳ１４）、ここで、動的スペクトル検証を実行し、検証結果をストレージに記録することができる。そして、指が離れたか否かを検出する（ステップＳ１５）。指が離れていない場合、ステップＳ１２−１４を繰り返す。指が離れた場合、任意のステップＳ１６を実行して結果を検証して記憶する。このステップＳ１６は、ホスト端で実行することができ、ＩＳＳＤに付加的に設けられたハードウェア回路によって実行することもできる。

さらに、時間領域及び空間領域の一方又は両方での複数セットの異種スペクトルデータＳＰのスペクトル変化を分析し、信号処理ユニット３０は、同一フレームの隣接する異種スペクトルデータＳＰの比又は数学演算結果に基づいて比較して実指の判断を補助することもできる。即ち、測定領域分析に関連する強度領域分析も実行することができる。

図４及び図１において、信号処理ユニット３０は、波長範囲３８０ｎｍ−５８０ｎｍでの複数セットの異種スペクトルデータＳＰのレベル変化が所定レベル（例えば、曲線ＣＶ１とＣＶ２の間の平均レベル差）に達するか否かを分析し、実指の判断を実行することができる。図４及び図２において、信号処理ユニット３０は、ＣＩＥ１９３１色空間での複数セットの異種スペクトルデータＳＰの位置変化が所定のオフセット（例えば、点Ｐ１からＰ２への平均オフセット；このオフセットは、トレーニングデータに基づいて得ることができる）に達するか否かを分析し、実指の判断を実行することができる。

図は、８ＡＣＩＥ１９３１色空間における空間領域の指スペクトルチャートを示す分布図である。図８Ｂは、指上の図８Ａに対応する複数の点を示す分布図である。即ち、ＩＳＳＤ１００によりセンシングされる指Ｆ上の点Ｐ３、Ｐ４及びＰ５から出力されるスペクトルのＣＩＥ１９３１色空間における位置は図８Ａに示される。空間領域における指のスペクトル変化は、指の小さな血管が不均一な圧力にあることによるものである。今まで、このような現象を示す偽指は発見されていない。即ち、実指上の異なる２点から対応して出力されるスペクトルは、不均一な圧力の下で違いがあり、この違いはＣＩＥ１９３１色空間で確認することができる。これに対し、押される偽指上の異なる２点に対応するスペクトルには違いがない。即ち、偽指の場合には、ＣＩＥ１９３１色空間における点Ｐ３、Ｐ４及びＰ５の位置は重なっている。３点で説明したが、実際の実施時に２点又は４点以上の例を使用してもよい。

実指判断は、空間領域変化と組み合わせて図４の構造を使用して実行することができる。図３Ａ、４、８Ａ及び８Ｂに示すように、指紋センシングアレイ１０は、センシング領域１１０の異なる位置（例えば、図８Ｂに対応する点Ｐ３、Ｐ４及びＰ５）をセンシングして複数セットの異種スペクトルデータＳＰ（例えば、図８Ａの点Ｐ３、Ｐ４及びＰ５に対応する３セットの異種スペクトルデータ）を取得し、信号処理ユニット３０は、異なる位置の複数セットの異種スペクトルデータＳＰのスペクトル変化を分析する。このとき、ＤＳＶ３２は、空間スペクトル検証機能を提供することができる。一方、信号処理ユニット３０は、ＣＩＥ１９３１色空間での複数セットの異種スペクトルデータＳＰの位置変化が所定のオフセットに達したか否かを分析し、実指の判断を実行する。

判断の結果をより正確にするために、複数セットの異種スペクトルデータＳＰの時間領域変化及び空間領域変化に基づいて二重検証を実行することもできる。この場合、指紋センシングアレイ１０は第１時点及び第２時点でセンシング領域１１０をセンシングして複数セットの異種スペクトルデータＳＰを取得する。信号処理ユニット３０は、第１時点及び第２時点で複数セットの異種スペクトルデータＳＰのスペクトル変化を分析し、実指の判断を実行する。さらに、信号処理ユニット３０は、異なる位置での第１時点及び第２時点の一方又は両方に対応する複数セットの異種スペクトルデータＳＰのスペクトル変化を分析し、さらなる実指の判断を実行する。

図９は、空間領域でのスペクトル変化判断を実行するためのハードウェア装置を示すブロック図である。図９（図４に類似する）において、ＩＳＳＤ１００の指紋センシングアレイ１０は、センシング領域の異なる位置をセンシングして複数セットの異種スペクトルデータＳＰを取得する。複数セットの異種スペクトルデータＳＰは、データバッファインターフェイス１５０及び接続インターフェース３００を介してホスト２００に送信される。ホスト２００のＣＰＵ２３０において実行するセンサＳＤＫ２１０は、空間スペクトル検証（ＳＳＶ）２２０及び指紋のための人工知能エンジンと協働して空間スペクトル検証及び他の上記機能を実行する。

図１０は、空間領域でのスペクトル変化判断を実行するためのハードウェア装置を示す他のブロック図である。図１０において、本例は、図４及び図９の構成と組み合わせたものであり、ＩＳＳＤ１００のＤＳＶ３２において動的スペクトル検証の時間領域を実行することができ、ホスト２００のＳＳＶ２２０において空間スペクトル検証処理を実行することができる。しかしながら、これは一例に過ぎず、本考案を制限するものではない。さらに、ＣＩＥ１９３１色空間を例として説明したが、本考案の概念は、既存又は将来の色空間に適用されて指が実指であるか否かを判断することもできる。

上記実施形態によれば、指が押すと変形する物理現象を利用し、スペクトル検出と組み合わせて指が実指であるか否かを判断することができる。一方、時間領域及び／又は空間領域でのスペクトル検証に基づいて実指を効率的で正確に判断することができる。ハードウェア、ファームウェア、又はソフトウェアを用いて時間及び／又は空間領域のスペクトル検証を実行することにより、偽指が検証を通過するというセキュリティ問題が防止される。

上記判断方法によれば、実指を判断する効果が達成され得る。即ち、検出される指が実指であるか否かを判断することができる（判断結果は「真又は偽」である）。実指の条件を満たせない限り、指は偽指と判断される。実指と非常によく似た特性を持つ模擬指にも誤判断はない。

図１１−１３は本考案の好ましい実施形態に係る統合型スペクトルセンシング装置の３つの例の部分システムを示す概略断面図である。図１１において、ＩＳＳＤ１００は、携帯電話のディスプレイ５０の下方に設けられ（例えば、このようなＩＳＳＤ１００は図３Ａ−３Ｄにも適用される）、指Ｆの指紋をセンシングし、指紋センシングアレイ１０、光学ユニット２０及びスペクトル分離モジュール４０（異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃからなる）を含む。一例において、ディスプレイ５０は、指Ｆに照明光を提供することにより、指Ｆは光（例えば、反射光）を発し、スペクトル検出ユニット１３により受けられる。指紋センシングアレイ１０のセンシング基板１５は、相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）光学画像センサを構成半導体基板であってもよく、他のタイプの光学画像センサ、例えば、ガラス基板上に薄膜トランジスタ（ＴＦＴｓ）が形成された光学画像センサ、高分子フィルム上に形成されたセンサ、又は任意の適切な基板上に形成された任意の光学画像センサであってもよい。センシング基板１５は、二次元アレイに配列された光センシングセル１１及びスペクトルセンシングセル１２を有する。一例において、ディスプレイ５０は指Ｆに光を提供することができる。他の例において、発光装置（図示せず）を増設して指を照射することができる。

光学ユニット２０は、センシング基板１５の上方に設けられる。スペクトル分離モジュール４０は、光学ユニット２０と協働して指Ｆの指紋を部分的に表す指Ｆからの光線Ｌのスペクトルを分離し、分離されたスペクトルをスペクトルセンシングセル１２に伝送することにより、スペクトルセンシングセル１２は、複数の強度を取得し、これらの強度に基づいて指Ｆが実指であるか否かを判断することができる（例えば、測定領域分析に関連する強度領域分析）。本例において、これらの強度の１つ以上の比率に基づいて指Ｆを本物と判断する。他の例において、強度の数学的組み合わせの１つ以上の差異又は積（統計で使用され得る）に基づいて指Ｆを本物と判断することができる。この技術を統合型実指スペクトルセンシング方法に使用することにより、複数セットの異種スペクトルデータＳＰの強度の数学的組み合わせ（１つ以上の比率）を分析して指が実指であるか否かを判断することができる（１つ以上の比率をデータベースの事前に検出されたデータと比較して判断することができる）。

図１１において、スペクトル分離モジュール４０は、隣接して配置された異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃ（又はなりすまし防止スペクトル分離セル）を含み（隣接する２つのセルの間に他のスペクトル分離セルが存在しない。隣接するセルは、縁部で隣接してもよく、角部で隣接してもよい）、光学ユニット２０と協働して光線Ｌ（第１光線Ｌ１、第２光線Ｌ２及び第３光線Ｌ３）のスペクトルを分離し、分離されたスペクトルを３つのスペクトルセンシングセル１２に伝送し、これらの強度の第１強度Ｅ１、第２強度Ｅ２及び第３強度Ｅ３を取得する。このようにして、指Ｆの反射光のスペクトル特性を取得し、第１−第３強度Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３のいずれか２つの比率の数学的組み合わせ（例えば、比率（Ｅ１／Ｅ２）及び（Ｅ２／Ｅ３））に基づい指Ｆを本物であると判断することができる。このとき、３つのスペクトルセンシングセル１２によりセンシングされた第１−第３光線Ｌ１−Ｌ３は、指Ｆの仮想同一部位ＶＩＰを示す。一例において、指紋隆線間のピッチは約４００−５００μｍであり、スペクトルセンシングセル１２間のピッチは約１０−２０μｍである。これによって、隣接する３つのスペクトルセンシングセル１２は、実際には指紋の同一部位（この部位のスペクトルは仮想同一部位又は位置と呼ばれる）を測定する必要があり、本当の物理的意味を得る。ＶＩＰは同一点の実質的に同じ深度情報を表すため、強度がドリフトすることがない。これは、指Ｆと３つのスペクトルセンシングセル１２又は光学ユニット２０との間の距離が約１，０００μｍであることで、横方向の寸法と縦方向の寸法との差が比較的大きい場合、３つのスペクトルセンシングセル１２がセンシングする部位がほぼ同じためである。さらに、光学ユニット２０は、さらに指紋を部分的に表す指Ｆからの通常光線Ｌ６をセンシング基板１５の対応する光センシングセル１１に伝送し、指紋を部分的に表す指紋画像を取得する。スペクトルセンシングセル１２が受信した信号は、実指の判断に使用することができ、さらに補償されて指紋画像の複数のピクセルの信号を取得することもできる。

したがって、異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃは隣接してスペクトルセンシングセル１２をカバーすることにより、異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃに対応するスペクトルセンシングセル１２は、光学ユニット２０及び異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃにより指から出力されたスペクトル分布又は変化をセンシングして複数セットの異種スペクトルデータＳＰを取得する。

図１１の例において、異種スペクトル分離セル１２ａ／１２ｂ／１２ｃは、赤色／緑色／青色スペクトル分離セル（光線が異種スペクトル分離セル１２ａに当たった後、赤色スペクトルが分離されて異種スペクトル分離セル１２ａを通過する）であるが、本考案は、異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃが異なる波長又はスペクトルを有する光成分の通過を可能にする限り、これに限定されない。

光学ユニット２０は、光学エンジンとも呼ばれ、センシング基板１５の上方に設けられる。光学エンジンは、レンズタイプ光学エンジン（例えば、２つ以上のレンズを有する）又は光学コリメータエンジン（マイクロレンズアレイ又は光ファイバ（マイクロレンズなし）を含む）であり得る。光学エンジン（例えば、レンズタイプ）は、センシング基板１５から一定の距離離れていてもよい。或いは、光学エンジン（例えば、マイクロレンズアレイ又は光ファイバ）は、製造プロセスと統合された結合方法又は接着及び組み立てによって、センシング基板１５に結合されていてもよい。さらに、光学ユニット２０は、スペクトル分離モジュール４０と指Ｆとの間に設けられる。異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃは、それぞれスペクトルセンシングセル１２上に設けられる。例えば、異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃは、異なる波長に対応し、３つのスペクトルセンシングセル１２又は光学ユニット２０上に設けられる光学フィルム又は結合膜である。実際には、２つ以上のスペクトルは、なりすまし防止スペクトル分離セルの分離又は抽出スペクトル（可視光帯域（４００〜７００ｎｍ）又は近赤外光帯域（７００〜１，０００ｎｍ）に含まれる）として機能することができる。結合膜を使用する場合、特に位置合わせが必要とされない。画像処理をするときに、指がない画像又は参考パターンを捕獲し、なりすまし防止スペクトル分離セル及び対応する光センシングセルの位置を見つけて後続の指紋画像捕獲のための参考として機能することができる。本例において、３つの異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃで説明されたが、本考案から分かるように、２つの異種スペクトル分離セルを用いて本実施形態の効果を達成することもできる。

上記構造は、少なくとも２つの異なるスペクトル分離構成を有する少なくとも２つの隣接するピクセルにより達成できる。第１ピクセルは、第１スペクトル分離セルを介して指の反射光を受けてＥ１を取得し、第２ピクセルは、第２スペクトル分離セルを介して指の反射光を受けてＥ２を取得する。比率（Ｅ１／Ｅ２）に基づいて指の反射光のスペクトル特性を偽指検出の根拠として取得することができる。例は後述する。

ＩＳＳＤ１００は、信号処理ユニット３０をさらに含んでもいい。信号処理ユニット３０は、光センシングセル１１及びスペクトルセンシングセル１２（又はスペクトル検出ユニット１３）に電気的に接続され、強度に基づいて指Ｆが実指であるか否かを判断する。信号処理ユニット３０は、独立したプロセッサ又は電子機器（例えば、携帯電話）のＣＰＵであってもよい。光センシングセル１１が指紋を部分的に表す指紋画像を取得するため、信号処理ユニット３０は、指Ｆが実指であると判断される場合にのみ光センシングセル１１によって捕獲された指紋画像を処理する。異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃは、スペクトルセンシングセル１２と光学ユニット２０との間に設けられている。

図２−１１の実施形態から分かるように、信号処理ユニット３０は、複数セットの異種スペクトルデータＳＰに基づいて測定領域分析を実行し、指が実指であるか否かを判断することができる。例えば、以下のメカニズムのうちの１つ又は複数を実行する。（ａ）複数セットの異種スペクトルデータＳＰの時間領域でのスペクトル変化を分析する。（ｂ）複数セットの異種スペクトルデータＳＰの空間領域でのスペクトル変化を分析する。（ｃ）複数セットの異種スペクトルデータＳＰの複数の強度の間の関係を分析する（複数セットの異種スペクトルデータＳＰの強度領域分析）。メカニズム（ａ）、（ｂ）、（ｃ）のうちの１つを使用することにより実指判断を速くすることができる。メカニズム（ａ）、（ｂ）、（ｃ）のうちの２つを使用することにより判断速度と判断精度を両立することができる。メカニズム（ａ）、（ｂ）、（ｃ）をすべて使用することにより判断精度を向上させることができる。

図１２の例では、大量生産とコスト削減のために異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃをセンシング基板１５上の透明層３５上に設ける以外、図１１と同様である。なお、なりすまし防止スペクトル分離セルは、透明層３５の上面又は下面に設けられてもよく、透明層３５は、光透過性ガラス又は他の光透過性媒体であってもよい。

図１３には、上側スペクトル分離構成が示される。スペクトル分離モジュール４０の異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃは、光学ユニット２０と指Ｆとの間に設けられる。即ち、なりすまし防止スペクトル分離セルは、光学ユニット２０の上面（例えば、マイクロレンズの上面／下面又は光ファイバコリメータの上面）に設けられる。これによって、スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃを含む光学ユニット２０の製造コストは削減され得る。

図１４及び１５は、本考案の好ましい実施形態のなりすまし防止スペクトル分離セルの２つの例を示す概略図である。図１４において、異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ及び／又は１２ｃは、表面プラズモンスペクトルセパレータであり得る。図１５において、異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ及び／又は１２ｃは、回折格子型スペクトルセパレータであり得る。

図１６−２０は、なりすまし防止スペクトル分離セルのブロックの例を示す上面図である。図１６において、スペクトル分離モジュール４０は、これらの比率のうちの１つ以上の比率（中央比）を有する第１ブロック４０Ｍと、第１ブロック４０Ｍの横に設けられ、これらの比率のうちの１つ以上の比率（周辺比）を有する１つ以上の第２ブロック４０Ｐとを含む。これによって、１つ以上の中央比及び１つ以上の周辺比に基づいて指Ｆが実指であるか否かを判断することができる。異なる波長の光成分が透過可能なスペクトル分離モジュール４０の隣接する異種スペクトル分離セル１２ａ、１２ｂ、１２ｃは、密接にずらされるように配列され得る。第１ブロック４０Ｍは、中央なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ａ及び中央なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ａの周囲に設けられた周囲なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ｆ（４０Ｂ−４０Ｅ）を含む。本実施例において、４つの周囲なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ｆ（４０Ｂ−４０Ｅ）は、中央なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ａの４隅に配置される。中央なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ａによって分離された光波長は、周囲なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ｆ（４０Ｂ−４０Ｅ）によって分離された光波長と異なる。本実施例において、周囲なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ｆ（４０Ｂ−４０Ｅ）は、なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ｂ（青色スペクトル）、４０Ｃ（赤色スペクトル）、４０Ｄ（青色スペクトル）及び４０Ｅ（赤色スペクトル）を含み、中央なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ａは、緑色スペクトル分離セルである。

４つの周囲なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ｆ（４０Ｂ−４０Ｅ）は、第１周囲なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ｂ、４０Ｄ及び第２周囲なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ｃ、４０Ｅを含む。第１周囲なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ｂ、４０Ｄは、中央なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ａの２つの対角部に隣接し、同じ第１光波長を生成する。第２周囲なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ｃ及び４０Ｅは、中央なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ａの他の２つの対角部に隣接し、同じ第２光波長を生成する。しかし、第１周囲なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ｂ及び４０Ｄによって分離された光波長は、第２周囲なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ｃ及び４０Ｅによって分離された光波長と異なる。

図１７及び１８において、スペクトルセンシングセル１２のうちの複数は、スペクトル分離モジュール４０の１つのなりすまし防止スペクトル分離セルからの光を対応して受ける。図１７において、スペクトル分離モジュール４０の１つのなりすまし防止スペクトル分離セルは、４つのスペクトルセンシングセル１２をカバーする。図１８において、スペクトル分離モジュール４０の１つのなりすまし防止スペクトル分離セルは、２つのスペクトルセンシングセル１２をカバーする。このようにして、光センシングセルは、より多い情報を取得して実指判断の精度を高めることができる。

図１９において、波長が異なる光成分が透過可能なスペクトル分離モジュール４０の対角線上に隣接する異種スペクトル分離セル１２ａ及び１２ｂは、直接隣接して配置される。図１９において、周囲なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ｆは、上部の正方形領域又は２つの対角位置の正方形からなる領域（例えば、右下の破線枠）とみなすことができる。図２０において、波長が異なる光成分が透過可能なスペクトル分離モジュール４０の隣接する異種スペクトル分離セル１２ａ及び１２ｂは、横方向又は縦方向に直接隣接して配置される。図１９及び２０において、少なくとも２つの隣接するピクセルは、間隔を空けて緊密に配置される少なくとも２つの色のスペクトル分離構成を有し、画像処理のときに画像補間を補助し、局所均一領域の指紋の隆線又は谷線の反射光の強度を取得することができる。

図２１は、本考案の好ましい実施形態の指紋センサの設計パラメータの概略図である。図２１の単一領域において、波長が異なる光成分が透過可能なスペクトル分離モジュール４０の隣接する異種スペクトル分離セル１２ａ及び１２ｂは、実際な指紋画像をカバーする。実際な指紋画像のカバー範囲は、指Ｆの隣接する隆線と谷線との間の距離に関連し、好ましくは、指紋（２＊ＨＰ）の最小周期の半分よりも小さい。ＨＰは、半周期を示し、２＊ＨＰは、隣接する隆線又は谷線の間の距離と等しい。半周期ＨＰは、隣接する隆線と谷線の間の距離に等しく、２００−４００ミクロン（μｍ）である。一例において、波長が異なる光成分が透過可能なスペクトル分離モジュール４０の隣接する異種スペクトル分離セル１２ａ及び１２ｂは、１００ミクロンよりも小さい範囲で実際な指紋画像をカバーし、より合理的で簡単に区別できる比率（Ｅ１／Ｅ２）又は比率（Ｅ２／Ｅ１）を取得する。カバーされる実際な指紋画像の範囲は、光センシングセル１１が隣接するなりすまし防止スペクトル分離セルを介して仮想同一部位ＶＩＰ（図１１）からの光を受けることができる範囲を示す。

図２２は、指紋センサのピクセル応答グラフを示す。図２２及び１６において、応答曲線ＣＡ、ＣＤ、ＣＥはそれぞれ中央なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ａ（例えば、緑色スペクトル分離セル）、第１周囲なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ｄ（例えば、青色スペクトル分離セル）、及び第２周囲なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ｅ（例えば、赤色スペクトル分離セル）に対応する。応答曲線ＣＡは、ピーク強度が最も高く、約３６％であり、応答曲線ＣＤは、ピーク強度が最も低く、約１４％であり、応答曲線ＣＥは、ピーク強度が中程度であり、約２８％である。この場合、信号処理ユニット３０は、複数の光センシングセル１１のうちの１つ（例えば、第１周囲なりすまし防止スペクトル分離セル４０Ｄに対応する光センシングセル）の感度を向上させ、これらの強度の１つを補償することができる。或いは、信号処理ユニット３０は、複数の光センシングセル１１のうちの１つ以上の積分時間又はゲインを調整して複数の強度のうちの１つを補償することができる。

図２３及び２４は、指紋センサの２つの応用を示す概略図である。図２３において、統合型スペクトルセンシング装置がＴＦＴセンサである場合、ＩＳＳＤ１００に類似し、ディスプレイピクセル（図示せず）交互に統合したＩＳＳＤ１００'は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、ＯＬＥＤディスプレイ、マイクロＬＥＤディスプレイ又は他の既存若しくは将来のインセルセンサ又はＴＦＴ製造プロセスにより製造されたＴＦＴセンサを有するディスプレイとなり得る。この場合、センシング基板１５は、ディスプレイ５０の対向する２つの光透過性基板５１及び５２のうちの１つ（同図では、下方の光透過性基板５１。センシング基板１５は、光透過性基板５１の一部とみなされてもよい）である。２つの光透過性基板５１及び５２の間の材料層は、ＯＬＥＤディスプレイ又はＬＣＤに含まれる材料層であってもよい。図２３において、ＩＳＳＤ１００'の一部を例として説明したが、本考案はこれに限定されない。ＩＳＳＤ１００'は、ディスプレイ５０の全体をカバーする全画面指紋センサであってもよい。図２４において、ＩＳＳＤ１００は、ＴＦＴ又はＣＭＯＳセンサなどの独立したセンサであり、光透過性基板５１の下方に設けられる。なお、図１１−１３におけるディスプレイ５０は、ＬＣＤ、ＯＬＥＤディスプレイ、マイクロＬＥＤディスプレイ又は光を提供して指を照射する既存又は将来のディスプレイであってもよい。

本考案の実施可能性を証明するために、以下例を挙げる。図２５は、なりすまし防止スペクトル分離セルの構成を示す概略図である。図２５において、隣接する赤色、緑色、及び青色なりすまし防止スペクトル分離セル４５Ｒ、４５Ｇ、４５Ｂは１セットを構成する。光センシングセル１１の信号値を表１から３に示す。左上隅は列１行１、右下隅は列１０行１０として定義される。表１には、実指Ｆ１に対応する値が示され、表２、３には、２つの偽指Ｆ２及びＦ３に対応する値が示される。

表１から分かるように、青色、緑色及び赤色なりすまし防止スペクトル分離セル４５Ｂ、４５Ｇ、４５Ｒにそれぞれ対応する平均値（Ｂ、Ｇ、Ｒ）は、Ｂ＝１１．５、Ｇ＝８７、及びＲ＝７８である。したがって、Ｒ／Ｇ＝７８／８７＝０．９、Ｂ／Ｇ＝１１．５／８７＝０．１３となる。緑色成分に対する赤色成分Ｃ１は、Ｃ１＝α１＊Ｒ／Ｇ＝９０であり、緑色成分に対する青色成分Ｃ２は、Ｃ２＝α２＊Ｂ／Ｇ＝１３であり、α１及びα２は、異なる光源に依存する。本実施例において、α１＝１００及びα２＝１００である。

表２から分かるように、青色、緑色及び赤色なりすまし防止スペクトル分離セル４５Ｂ、４５Ｇ、４５Ｒにそれぞれ対応する平均値（Ｂ、Ｇ、Ｒ）は、Ｂ＝８９、Ｇ＝２５７、Ｒ＝１４１である。したがって、Ｒ／Ｇ＝１４１／２５７＝０．５４、Ｂ／Ｇ＝８９／２５７＝０．３５となる。緑色成分に対する赤色成分Ｃ１は、Ｃ１＝α１＊Ｒ／Ｇ＝５４であり、緑色成分に対する青色成分Ｃ２は、Ｃ２＝α２＊Ｂ／Ｇ＝３５であり、α１及びα２は、異なる光源に依存する。本実施例において、α１＝１００及びα２＝１００である。

表３から分かるように、青色、緑色及び赤色なりすまし防止スペクトル分離セル４５Ｂ、４５Ｇ、４５Ｒにそれぞれ対応する平均値（Ｂ、Ｇ、Ｒ）は、Ｂ＝７２、Ｇ＝３５０、Ｒ＝１６２である。したがって、Ｒ／Ｇ＝１６２／３５０＝０．４６２、Ｂ／Ｇ＝７２／３５０＝０．２となります。緑色成分に対する赤色成分Ｃ１は、Ｃ１＝α１＊Ｒ／Ｇ＝４６であり、緑色成分に対する青色成分Ｃ２は、Ｃ２＝α２＊Ｂ／Ｇ＝２０であり、α１及びα２は、異なる光源に依存する。本実施例において、α１＝１００及びα２＝１００である。

図２６は、３つの指のセンシング結果のＣ１及びＣ２を示す関係図である。図２６において、実指Ｆ１の分布範囲は、右下隅に落ちる（即ち、Ｃ１が高く、Ｃ２が低い）。実指Ｆ１に血管があるため、緑成分に対して赤色成分は高く、緑成分に対して赤色成分は低い。偽指Ｆ２及びＦ３に血管がないため、Ｃ１が低く、Ｃ２が高い。したがって、強度の比率に基づいて実指であるか否かを判断することができる。もちろん、指のいくつかの状態とテストデータに基づいて関連データベースを作成することができる。データベースに基づいてＣ１とＣ２を比較し、人工知能トレーニングと組み合わせて実指の判断を実行することができる。

図２７は、統合型スペクトルセンシング装置の他の例を示す概略ブロック図である。図２７において、ＩＳＳＤ１００は、モバイル装置（例えば、携帯電話、タブレットコンピュータなど）である。したがって、信号処理ユニット３０は、モバイル装置のＣＰＵとして機能し、指紋センシングアレイ１０及びディスプレイ５０に対して制御及び信号処理を行う。この場合、強力な計算機能を備えたモバイル機器のＣＰＵを使用して信号処理や判定を行うことで、システム全体のコストを削減できる。

本実施形態の上記統合型スペクトルセンシング装置によれば、隣接する光センシングセルを異なるスペクトル分離セルと組み合わせて使用して異なる強度を取得し、これらの強度の１つ以上の比率に基づいて指が実指であるか否かを判断する。スペクトル分離セルのための簡単な光学コーティング処理を利用することにより、製造コストを大幅に増大させることなく、指のなりすまし防止検出を達成することができる。さらに、偽指を用いて指紋検証を通過する問題が効果的に解決され得る。

なお、上記のすべての実施形態は、実際の指の判断の正確さ、速度、及び安定性を提供するために、必要に応じてインタラクティブに組み合わせ、置き換え、又は修正することができる。

例及び好ましい実施形態により本考案を説明したが、本考案は、これらに限定されない。本考案には、様々な変形が含まれる。したがって、添付する特許請求の範囲は、そのようなすべての変更を包含するように、最も広い解釈を与えられるべきである。

ＢＲ：コーナー
ＣＡ、ＣＤ、ＣＥ：応答曲線
ＣＶ１：曲線
ＣＶ２：曲線
Ｅ１：第１強度
Ｅ２：第２強度
Ｅ３：第３強度
Ｆ：指
Ｆ１：実指
Ｆ２、Ｆ３：偽指
ＧＲ：コーナー
Ｌ：光線
Ｌ１：第１光線
Ｌ２：第２光線
Ｌ３：第３光線
Ｌ６：通常光線
Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５：点
ＲＲ：コーナー
Ｓ０１〜Ｓ０７：ステップ
Ｓ１２〜Ｓ１６：ステップ
ＳＰ：異種スペクトルデータ
ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４：時点
ＶＩＰ：仮想同一部位
１０：指紋センシングアレイ
１１：光センシングセル
１２：スペクトルセンシングセル
１２ａ、１２ｂ、１２ｃ：異種スペクトル分離セル
１５：センシング基板
２０：光学ユニット
３０：信号処理ユニット
３１：センシング領域セレクタ
３２：動的スペクトルベリファイア（ＤＳＶ）
３５：透明層
４０：スペクトル分離モジュール
４０Ａ：中央なりすまし防止スペクトル分離セル
４０Ｂ、４０Ｄ：第１周囲なりすまし防止スペクトル分離セル
４０Ｃ、４０Ｅ：第２周囲なりすまし防止スペクトル分離セル
４０Ｆ：周囲なりすまし防止スペクトル分離セル
４０Ｍ：第１ブロック
４０Ｐ：第２ブロック
４５Ｂ：青色なりすまし防止スペクトル分離セル
４５Ｇ：緑色なりすまし防止スペクトル分離セル
４５Ｒ：赤色なりすまし防止スペクトル分離セル
５０：ディスプレイ
５１、５２：光透過性基板
１００：統合型スペクトルセンシング装置
１１０：センシング領域
１２０：スペクトルクラスタブロック
１４０：ストレージ
１５０：データバッファインターフェイス
２００：ホスト
２１０：センサソフトウェア開発キット（ＳＤＫ）
２２０：空間スペクトル検証（ＳＳＶ）
２３０：ＣＰＵ
３００：接続インターフェース

圧力がある場合とない場合の状態での指を示すスペクトルチャートである。ＣＩＥ１９３１色空間に変換された図１のチャートを示す概略図である。本考案の好ましい実施形態に係る統合型スペクトルセンシング装置を示す概略局所平面図である。図３Ａの第２ブロックを示す概略拡大図である。光学ユニットと組み合わせて動作するスペクトル検出ユニットの一例を示す概略図である。光学ユニットと組み合わせて動作するスペクトル検出ユニットの別の例を示す概略図である。統合型スペクトルセンシング装置及びホストを示す概略操作図である。統合型スペクトルセンシング方法の一例を示すフローチャートである。指タッチイベントを示す概略図である。統合型スペクトルセンシング方法の他の例を示すフローチャートである。ＣＩＥ１９３１色空間における空間領域の指スペクトルチャートを示す分布図である。指上の図８Ａに対応する複数の点を示す分布図である。空間領域でのスペクトル変化判断を実行するためのハードウェア装置を示すブロック図である。空間領域でのスペクトル変化判断を実行するためのハードウェア装置を示す他のブロック図である。本考案の好ましい実施形態に係る統合型スペクトルセンシング装置の一例の部分システムを示す概略断面図である。本考案の好ましい実施形態に係る統合型スペクトルセンシング装置の別の例の部分システムを示す概略断面図である。本考案の好ましい実施形態に係る統合型スペクトルセンシング装置の別の例の部分システムを示す概略断面図である。本考案の好ましい実施形態に係るなりすまし防止スペクトル分離セルを示す概略図である。本考案の好ましい実施形態に係るなりすまし防止スペクトル分離セルを示す概略図である。なりすまし防止スペクトル分離セルのブロックの一例を示す上面図である。なりすまし防止スペクトル分離セルのブロックの別の例を示す上面図である。なりすまし防止スペクトル分離セルのブロックの別の例を示す上面図である。なりすまし防止スペクトル分離セルのブロックの別の例を示す上面図である。なりすまし防止スペクトル分離セルのブロックの別の例を示す上面図である。本考案の好ましい実施形態に係る指紋センサの設計パラメータを示す概略図である。指紋センサのピクセル応答グラフを示す。指紋センサの応用を示す概略図である。指紋センサの別の応用を示す概略図である。なりすまし防止スペクトル分離セルの構成を示す概略図である。３つの指のセンシング結果のＣ１及びＣ２を示す関係図である。統合型スペクトルセンシング装置の他の例を示す概略ブロック図である。

Claims

光学ユニットと、指紋センシングアレイと、信号処理ユニットと、を含む統合型スペクトルセンシング装置であって、
前記指紋センシングアレイは、前記光学ユニットに光学的に接続され、複数のスペクトル検出ユニットを含み、複数の前記スペクトル検出ユニットは、前記光学ユニットを介して指から光を受け、前記指から出力されたスペクトルの分布又は変化を検出し、複数セットの異種スペクトルデータを取得し、
前記信号処理ユニットは、前記スペクトル検出ユニットに電気的に接続され、前記複数のセットの異種スペクトルデータに基づいて測定領域分析を実行し、前記指が実指であるか否かを判断する、統合型スペクトルセンシング装置。
前記測定領域分析は、時間領域における前記複数のセットの異種スペクトルデータのスペクトル変化に対する分析を含む、請求項１に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記測定領域分析は、空間領域における前記複数のセットの異種スペクトルデータのスペクトル変化に対する分析を含む、請求項１又は２に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記測定領域分析は、前記複数のセットの異種スペクトルデータの複数の強度の間の関係に対する分析を含む、請求項１又は２に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記測定領域分析は、空間領域における前記複数のセットの異種スペクトルデータのスペクトル変化に対する分析、及び前記複数のセットの異種スペクトルデータの複数の強度の間の関係に対する分析を含む、請求項１又は２に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記信号処理ユニットは、センシング領域セレクタを含み、
前記センシング領域セレクタは、前記指紋センシングアレイに電気的に接続され、タッチイベント信号に基づいて前記指紋センシングアレイのセンシング領域を選択し、前記指紋センシングアレイが前記センシング領域に対応する前記複数のセットの異種スペクトルデータを生成できるようにする、請求項１に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
ディスプレイをさらに含み、
前記ディスプレイは、前記信号処理ユニットに電気的に接続され、前記指が光を発するように前記指を照射する照明光を提供し、前記指から発する光が前記スペクトル検出ユニットにより受けられ、
前記指紋センシングアレイは、前記ディスプレイの下方に設けられる、請求項１に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記ディスプレイは、ＬＣＤ、ＯＬＥＤディスプレイ、又はマイクロＬＥＤディスプレイである、請求項７に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
モバイル装置であり、
前記信号処理ユニットは、前記モバイル装置のＣＰＵとして機能し、前記指紋センシングアレイ及び前記ディスプレイに対して制御及び信号処理を実行する、請求項７に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
ホストに電気的に接続され、
前記信号処理ユニットは、前記ホストのＣＰＵに電気的に接続され、
前記ＣＰＵは、前記ホストのディスプレイに電気的に接続され、前記ディスプレイ及び前記信号処理ユニットの操作を制御する、請求項１に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記指紋センシングアレイは、第１時点及び第２時点でセンシング領域をセンシングし、前記複数のセットの異種スペクトルデータを取得し、
前記信号処理ユニットは、前記複数のセットの異種スペクトルデータの前記第１時点及び前記第２時点でのスペクトル変化を分析し、前記指が実指であるか否かを判断し、
ここで、前記指が前記第１時点で前記指紋センシングアレイに直接又は間接接触する第１圧力は、前記指が前記第２時点で前記指紋センシングアレイに直接又は間接接触する第２圧力よりも大きい、請求項１に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記信号処理ユニットは、前記複数のセットの異種スペクトルデータの波長範囲３８０ｎｍ−５８０ｎｍでのレベル変化が所定レベルに達するか否かを分析し、前記指が実指であるか否かを判断する、請求項１１に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記信号処理ユニットは、前記複数のセットの異種スペクトルデータのＣＩＥ１９３１色空間における位置変化が所定のオフセットに達するか否かを分析し、前記指が実指であるか否かを判断する、請求項１１に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記指紋センシングアレイは、センシング領域の異なる位置をセンシングし、前記複数のセットの異種スペクトルデータを取得し、前記信号処理ユニットは、前記複数のセットの異種スペクトルデータの異なる位置でのスペクトル変化を分析し、前記指が実指であるか否かを判断する、請求項１に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記信号処理ユニットは、前記複数のセットの異種スペクトルデータのＣＩＥ１９３１色空間における位置変化が所定のオフセットに達するか否かを分析し、前記指が実指であるか否かを判断する、請求項１４に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記指紋センシングアレイは、第１時点及び第２時点でセンシング領域をセンシングし、前記複数のセットの異種スペクトルデータを取得し、前記信号処理ユニットは、前記複数のセットの異種スペクトルデータの前記第１時点及び前記第２時点のペクトル変化を分析し、前記指が実指であるか否かを判断し、
前記指が前記第１時点で前記指紋センシングアレイに直接又は間接接触する第１圧力は、前記指が前記第２時点で前記指紋センシングアレイに直接又は間接接触する第２圧力よりも大きく、
前記信号処理ユニットは、前記第１時点及び前記第２時点の一方又は両方に対応する前記複数のセットの異種スペクトルデータの異なる位置でのスペクトル変化を分析し、前記指が実指であるか否かを判断する、請求項１に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記指紋センシングアレイは、複数の光センシングセルをさらに含み、
前記スペクトル検出ユニットは、複数のスペクトルセンシングセルと、前記スペクトルセンシングセルをカバーする複数の隣接する異種スペクトル分離セルとを含み、前記異種スペクトル分離セルに対応する前記スペクトルセンシングセルが前記光学ユニット及び前記異種スペクトル分離セルを介して前記指をセンシングし、光センシングセルが前記光学ユニットを介して前記指の指紋をセンシングし、指紋画像が取得する、請求項１に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記スペクトル検出ユニットは、複数のスペクトルセンシングセルと、前記スペクトルセンシングセルをカバーする複数の隣接する異種スペクトル分離セルとを含み、前記異種スペクトル分離セルに対応する前記スペクトルセンシングセルが光学ユニット及び異種スペクトル分離セルを介して前記指をセンシングし、
各前記異種スペクトル分離セルは、表面プラズモンスペクトルセパレータ又は回折格子スペクトルセパレータである、請求項１に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記複数のセットの異種スペクトルデータの強度は、第１強度及び第２強度を含み、前記第１強度と前記第２強度との比率に基づいて前記指が実指であるか否かを判断し、
前記第１強度及び前記第２強度は、前記指の仮想同一部位の異種スペクトルの強度を示す、請求項１に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記強度は、第３強度をさらに含み、
前記第１強度と前記第２強度との比率及び前記第２強度と前記第３強度との比率に基づいて前記指が実指であるか否かを判断する、請求項１９に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記スペクトル検出ユニットは、複数のスペクトルセンシングセルと、前記スペクトルセンシングセルをカバーする複数の隣接する異種スペクトル分離セルとを含み、前記異種スペクトル分離セルに対応する前記スペクトルセンシングセルが前記光学ユニット及び前記異種スペクトル分離セルを介して前記指をセンシングし、
前記異種スペクトル分離セルは、少なくとも第１ブロック及び前記第１ブロックの横に設けられる１つ以上の第２ブロックを定義し、前記第１ブロックは、１つ以上の中央比を有し、１つ以上の前記第２ブロックは、１つ以上の周辺比を有し、１つ以上の前記中央比及び１つ以上の前記周辺比に基づいて前記指が実指であるか否かを判断する、請求項１に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記第１ブロックは、
中央なりすまし防止スペクトル分離セルと、
前記中央なりすまし防止スペクトル分離セルの周囲に設けられる複数の周囲なりすまし防止スペクトル分離セルと
を含み、
前記中央なりすまし防止スペクトル分離セルにより分離される光波長は、複数の前記周囲なりすまし防止スペクトル分離セルにより分離される光波長と異なる、請求項２１に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記第１ブロックは、
中央なりすまし防止スペクトル分離セルと、
前記中央なりすまし防止スペクトル分離セルの４つの隅の周囲に設けられる４つの周囲なりすまし防止スペクトル分離セルと、
を含み、
前記中央なりすまし防止スペクトル分離セルにより分離される光波長は、前記周囲なりすまし防止スペクトル分離セルにより分離される光波長と異なる、請求項２１に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
４つの前記周囲なりすまし防止スペクトル分離セルは、複数の第１周囲なりすまし防止スペクトル分離セルと、複数の第２周囲なりすまし防止スペクトル分離セルとを含み、
前記第１周囲なりすまし防止スペクトル分離セルは、前記中央なりすまし防止スペクトル分離セルの２つの対角部に隣接し、同じ第１光波長を生成し、
前記第２周囲なりすまし防止スペクトル分離セルは、前記中央なりすまし防止スペクトル分離セル他の２つの対角部に隣接し、同じ第２光波長を生成し、
前記第１周囲なりすまし防止スペクトル分離セルにより分離される前記第１光波長は、前記第２周囲なりすまし防止スペクトル分離セルにより分離される前記第２光波長と異なる、請求項２３に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記スペクトル検出ユニットは、複数のスペクトルセンシングセルと、前記スペクトルセンシングセルをカバーする複数の隣接する異種スペクトル分離セルとを含み、前記異種スペクトル分離セルに対応する前記スペクトルセンシングセルが前記光学ユニット及び前記異種スペクトル分離セルを介して前記指をセンシングし、
前記スペクトルセンシングセルのうちの複数は、前記異種スペクトル分離セルのうちの一つから光を受ける、請求項１に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記スペクトル検出ユニットは、複数のスペクトルセンシングセルと、前記スペクトルセンシングセルをカバーする複数の隣接する異種スペクトル分離セルとを含み、前記異種スペクトル分離セルに対応する前記スペクトルセンシングセルが前記光学ユニット及び前記異種スペクトル分離セルを介して前記指をセンシングし、
隣接する２つ前記異種スペクトル分離セルは、対角方向、横方向又は縦方向において直接隣接するように配置されている、請求項１に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記スペクトル検出ユニットは、複数のスペクトルセンシングセルと、前記スペクトルセンシングセルをカバーする複数の隣接する異種スペクトル分離セルとを含み、前記異種スペクトル分離セルに対応する前記スペクトルセンシングセルが前記光学ユニット及び前記異種スペクトル分離セルを介して前記指の指紋をセンシングし、
隣接する２つの前記異種スペクトル分離セルは、前記指紋の最小サイクルの半分よりも小さい範囲で実際の指紋画像をカバーする、請求項１に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記スペクトル検出ユニットは、複数のスペクトルセンシングセルと、前記スペクトルセンシングセルをカバーする複数の隣接する異種スペクトル分離セルとを含み、前記異種スペクトル分離セルに対応する前記スペクトルセンシングセルが前記光学ユニット及び前記異種スペクトル分離セルを介して前記指をセンシングし、
隣接する２つの前記異種スペクトル分離セルは、１００ミクロンよりも小さい範囲で実際の指紋画像をカバーする、請求項１に記載の統合型スペクトルセンシング装置。
前記信号処理ユニットは、前記異種スペクトル分離セルに対応する前記スペクトルセンシングセルのうちの一つの感度、積分時間又はゲインを向上させ、前記複数のセットの異種スペクトルデータの複数の強度のうちの一つを補償する、請求項２８に記載の統合型スペクトルセンシング装置。