用于指纹控制器的反欺骗保护的制作方法

本申请是2017年3月22日提交的美国非临时申请第15/466,670号的国际申请，其要求2016年11月10日提交的美国临时申请第62/420,327号、2016年11月9日提交的美国临时申请第62/419,769号、和2016年7月20日提交的美国临时申请第62/364,684号的优先权，所有申请通过引用以其整体并入本文。

本公开涉及指纹传感器的领域，且特别涉及用于指纹传感器的欺骗物检测技术。

背景

电容感测系统通过感测在电极上生成的、反应电容变化的电信号而起作用。电容的这种变化可指示触摸事件或指纹的脊和谷的存在。指纹感测可以用于对各种用户界面设备(诸如移动手持设备、个人计算机和平板电脑)的安全和验证应用。用于指纹检测的电容感测的使用可以允许传感器以很大程度的可配置性被放置在用户界面设备的表面中。也就是说，传感器不局限于所有设备的单个位置。相反，指纹传感器可被设置在设备上便于特定工业设计或者优化用户的体验的位置中。

基于电容的指纹传感器通过测量诸如传感器电极的电容感测元件的电容并且检测指示存在或不存在指纹脊(或谷)的电容变化来起作用。可以使用感测元件的阵列上的可识别位置处的脊和谷来重建指纹的图像以用于注册、验证和安全应用。当指纹脊与感测元件接触时，检测由指纹脊引起的电容变化。感测元件的电容变化可以通过将从电容感测元件测量的电容转换成数字值的电路来测量。

附图简述

本公开在附图的图中通过示例而非限制的方式说明。

图1是示出指纹感测系统的实施例的框图。

图2是示出指纹传感器控制器的实施例的框图。

图3a示出了具有静电放电(esd)保护环的指纹传感器的实施例。

图3b示出了根据实施例的指纹图像的分区。

图4示出了根据实施例的指纹传感器和按钮组件的截面视图。

图5示出了根据实施例的使用针对欺骗物检测的区域覆盖测试来测试各种材料的结果。

图6示出了根据实施例的针对各种材料记录的对比度值的连续样本。

图7a示出了根据实施例的力传感器的电路图。

图7b示出了根据实施例的在力传感器的操作期间所生成的信号。

图8a示出了根据实施例的指纹传感器模块的截面视图。

图8b示出了根据实施例的指纹传感器模块的截面视图。

图9示出了根据实施例的对于不同手指的直接测量的力和图像对比度之间的关系。

图10示出了根据实施例的对于各种欺骗物材料的直接测量的力和图像对比度之间的关系。

图11示出了指纹传感器的实施例。

图12示出了阻抗感测电路的实施例。

图13示出了阻抗感测电路的实施例。

图14a和14b示出了根据实施例的用于检测欺骗物体的过程。

图15示出了根据实施例的用于校准对阻抗感测电路的基线的过程。

图16示出了根据实施例的力测量过程。

图17a和17b示出了根据实施例的用于测量物体的复电导率的过程。

详细描述

下面的描述阐述了诸如特定系统、部件、方法等的示例的许多特定细节，以便提供对所要求保护的主题的若干实施例的良好理解。然而对本领域的技术人员将明显的是至少一些实施例可在没有这些特定细节的情况下被实施。在其他实例中，未详细描述或以简单框图形式呈现众所周知的部件或方法，以便避免不必要地模糊所要求保护的主题。因此，阐述的特定细节仅仅是示例性的。特定的实施方式可根据这些示例性细节而变化，并且仍然被设想为在要求保护的主题的精神和范围内。

用于非法获得对由指纹认证方案保护的系统的访问权的一种技术是欺骗。欺骗物是模仿真人手指的人造物体。特别地，欺骗物复制了被授权访问被保护系统的用户的指纹图案，并且可以放置在指纹传感器上，以欺骗被保护系统授予访问权。指纹欺骗物可以通过从目标授权用户所留下的指纹来制造；例如，可以在没有目标用户合作的情况下从表面收集指纹。可以使用各种技术和材料来制造欺骗物，包括但不限于铸件(例如明胶、甘油栓剂、木胶、石墨喷雾、乳胶和硅)和模具(例如激光印刷透明体、印刷电路板(pcb)、激光蚀刻、丙烯酸、play-doh^tm、可模制塑料和硅)。为了防止欺骗攻击，指纹感测系统应该将真实的人类指纹传递给匹配或注册算法，同时拒绝欺骗物体，以防止欺骗物与授权用户的指纹数据匹配或被注册为真实指纹。

指纹感测系统的一个实施例通过测量被放置在指纹传感器上的手指或欺骗物体的一个或更多个机械或电属性来防止指纹欺骗攻击。然后，机械或电属性可用于区分实际手指和欺骗物体。在一个实施例中，指纹感测系统实现多因子评分系统，该多因子评分系统基于加权因子的总和生成欺骗检测结果，每个加权因子对应于多个可测量的机械或电属性之一。

可以用来区分实际手指和欺骗物体的一个机械属性是皮下顺应性。人类手指具有坚硬的外部皮肤表面，其携带指纹特征(例如，弓型、箕型、斗型等)，并且由柔软的弹性组织和硬骨支撑在下面。皮下顺应性是皮肤下软组织的弹性程度。由于这个属性难以在欺骗物体中复制，因此皮下顺应性可被测量并被用于区分真实手指和欺骗物体。

在一些实施例中，可以通过观察声称的手指均匀覆盖指纹传感器的感测区域的能力来测量皮下顺应属性，指纹传感器是凹陷的或由凸起的边缘界定。在一个示例性实施例中，指纹传感器由静电放电(esd)保护环界定，esd保护环相对于指纹传感器的感测表面是凸起的。由于欺骗物体通常不具有与真实手指相同的皮下顺应属性，因此很难将欺骗物体应用于凹陷的指纹传感器来实现感测表面的完全和均匀的覆盖，而手指很容易实现这种覆盖。可以根据指纹传感器捕获的图像上对比度的变化来确定感测表面的覆盖。因此，图像的不同区域之间的对比度差异可用于区分手指和欺骗物。

在一个实施例中，物体的皮下顺应性也可以通过位于机械按钮上的指纹传感器来测量。机械按钮有助于在不同水平的施加力下捕获声称的手指的表面图像，其中图像是在按下按钮之前和期间捕获的。这些图像之间的对比度变化对应于物体的皮下顺应属性，因此可以用来区分手指和欺骗物。

在一个实施例中，对于按钮按压期间所捕获的图像的对比度的动态范围用于区分手指和欺骗物体。对于实际手指，在按钮按压过程中检测到的最大图像对比度通常高于对于欺骗物体的，尤其是对于非弹性欺骗物体。一些欺骗材料(如聚乙烯醇(pva))响应于增加的施加力表现出负的对比度变化，因此可以被区分。

指纹感测系统的一个实施例基于表面粘附性来区分真实手指和欺骗物体。这种系统使用力传感器来测量物体施加到指纹传感器的力，同时测量对比度变化。手指的表面粘附性使得由于皮肤表面对指纹传感器的粘附而在施加力减小之后对比度不会降低。因此，该系统可以区分手指和不表现出这种属性的欺骗物体。

在一个实施例中，指纹感测系统通过测量物体的复电导率来确定物体是手指还是欺骗物。特别是，该系统测试物体在不同电极组之间耦合信号的能力。该系统用发射(tx)信号驱动第一组电极，并用tx信号的反相版本驱动第二组电极。tx信号和反相tx信号经由不相似的信号路径耦合到接收(rx)收听器电极。

具有低电导率的欺骗物材料(例如硅树脂、木胶、塑料等)通过物体的小tx-rx耦合被拒绝。由于正tx信号通过物体的耦合被反相tx信号补偿，因此高导电欺骗物材料(例如，蚀刻或激光切割的印刷电路板、柔性印刷电路(fpc)、金属箔等)基于tx-rx耦合的导致的小的结果振幅被拒绝。

在一个实施例中，指纹感测系统针对测量的机械和电属性中的每一个计算因子分数，其中因子分数指示物体是实际手指的可能性，如基于相应属性所评估的。该系统还基于加权因子分数的总和计算总体认证分数。认证分数可以与阈值进行比较，以确定物体最终被区分为是手指还是欺骗物。

图1示出了指纹感测系统100的实施例，该指纹感测系统100基于所测量的物理和电属性将手指与欺骗物体区分开来。指纹感测系统100包括主机设备110，主机设备110经由串行外围接口(spi)111耦合到指纹传感器控制器120。指纹传感器控制器耦合到指纹传感器130。指纹传感器130包括电容传感器电极的阵列，用于对被放置在指纹传感器130的感测表面上的物体的表面成像。

除了其他功能之外，指纹传感器控制器120向指纹传感器130发送信号并从指纹传感器130接收信号，以便获取指纹传感器130上的物体的表面图案(例如，用户手指的指纹)的图像。指纹传感器控制器120然后可以经由spi111将获取的图像安全地传输到主机设备110，以启动主机设备110中的用户认证。主机设备110基于将所获取的图像与数据库中与用户相关联的指纹数据进行匹配来认证用户。一旦认证了用户，主机设备110授权对资源的访问；例如，主机设备110可以是移动设备，如电话或膝上型计算机，其响应于成功的认证而解锁并授予对用户界面或文件系统的访问权。

指纹传感器控制器120还提供欺骗物检测功能。在一个实施例中，指纹传感器控制器120基于物体的所测量的物理或电属性将指纹传感器130上的物体区分为手指或欺骗物体，然后仅当物体被区分为手指时才发送物体的表面图案的图像。在替代配置中，指纹传感器控制器120向主机设备110发送物理或电属性测量结果或基于测量结果的因子分数，使得主机设备110除了指纹图像匹配之外还可以执行欺骗物检测计算。

图2示出了根据实施例的控制器120中的指纹感测电路。指纹传感器控制器120包括几个电路模块和逻辑部件，它们有助于实现诸如指纹成像、手指存在检测、欺骗物检测以及与主机设备110的通信等功能。

这些模块之一是硬件扫描引擎201，其包括可以连接到指纹传感器130的电极的多个感测通道。感测通道使用电极执行互电容或自电容感测，以便从指纹传感器130获取指纹图像。在一个实施例中，电容值可以被测量为计数值，其中增加的计数值对应于增加的电容。对于指纹图像中像素的高计数值因此指示存在指纹的导电特征，例如脊。

状态机204定义指纹传感器控制器120中其他模块被激活的顺序。由状态机204定义的状态之间的转换可以由来自其他模块(例如手指检测器203、欺骗物检测208等)的输入启动。

手指检测扫描模块202调用硬件扫描引擎201以检测指纹传感器130处手指或其他物体的存在。手指检测器203处理由扫描引擎201获取的电容数据，以确定指纹传感器130处是否存在物体。

响应于检测到在指纹传感器130处存在手指或其他物体，常规图像扫描模块205调用硬件扫描引擎201以对指纹传感器130执行常规的全扫描，从而获取手指或其他物体的表面图案的图像。获取的图像存储在图像缓冲器206中。

欺骗检测逻辑208基于从指纹传感器130获取的图像数据和来自诸如力传感器(经由力传感器扫描模块207)的其他源的传感器数据执行反欺骗计算，以便确定指纹传感器130处的物体是真实手指还是欺骗物。在一个实施例中，欺骗检测逻辑208响应于手指检测器203检测到指纹传感器130上存在手指或其他物体而操作。

当接收到传感器130处存在物体的通知时，欺骗检测逻辑208通过启动物体的一组物理或电属性的测量来确定该物体是手指还是欺骗物体。基于来自指纹传感器的电极和来自其它传感器(如力传感器)的信号来测量物体的物理和电属性。在一个实施例中，该一组物理属性包括物体的皮下顺应性和/或物体的表面粘附性。欺骗检测逻辑208通过基于所测量的一组物理属性将物体区分为实际手指或欺骗物来生成欺骗物检测结果。

在一个实施例中，欺骗检测逻辑208基于加权因子的总和计算认证分数，每个加权因子对应于物理属性之一。欺骗检测逻辑208然后响应于认证分数超过预定阈值将物体区分为实际手指，或者响应于认证分数未超过预定阈值将物体区分为欺骗物。

在一个实施例中，当欺骗检测逻辑208将物体区分为实际手指时，指纹图像被发送到主机设备110。来自图像缓冲器206的指纹图像在通过spi111以加密的形式发送到主机设备110之前，被准备好通过通信层209进行传输，并通过加密模块210进行加密。

在一个实施例中，当物体被检测为欺骗物时，欺骗检测逻辑208通知主机设备110已经尝试欺骗物。在替代的配置中，欺骗检测逻辑208向主机设备110发送物体的表面图案图像或物体的物理或电属性的其他测量结果，使得主机设备110可以执行计算以将物体区分为手指或欺骗物。

除了上述功能之外，指纹传感器控制器120的实施例还包括附加的电路模块和逻辑(为了清楚起见已省略)，用于执行诸如低功率手指检测、假手指过滤、导航(即，报告手指移动)、触摸压力检测、轻击手势识别、内置加工和自测试、以及固件升级等功能。

图3a示出了根据实施例的指纹传感器302，其被凸起的esd保护环301包围。具有esd保护环301的指纹传感器302用于通过执行区域覆盖测试来测量指纹传感器302上的手指或其他物体的皮下顺应性。针对这个测试，指纹传感器302捕获手指或其他物体的表面图案的图像；然后，针对图像的一组五个小分区中的每一个确定平均强度值(或其他计算的强度值)：左上(tl)、右上(tr)、左下(bl)、右下(br)和中心(c)。图3b示出了实际手指的指纹图案上的分区tl、tr、bl、br和c的位置。对于真实手指，这些区域的平均强度值基本相似。对于欺骗物体，平均值彼此相差较大量，和/或具有总体上较小幅度。在替代实施例中，可用除了所示的tl、tr、bl、br和c区域之外的传感器的区域进行计算。

如图3a所示，凸起的esd保护环301围绕指纹传感器302，从而形成指纹传感器302所在的凹部。在一个实施例中，esd保护环301的高度比传感器302的表面高出0.2毫米。esd保护环301的凸起的边缘使得难以将平坦的刚性物体(诸如欺骗物)放置在指纹传感器302上，从而无法在传感器302的感测表面上放置平坦的刚性物体。其结果是，放置在传感器302上的刚性欺骗物体的表面无法均匀地接触感测表面的所有部分。特别地，欺骗物体的表面在中心区域c处以比在角落区域tl、tr、bl和br处以更大的施加力接触指纹传感器302表面，这是因为在角落处施加的力部分地由esd保护环301的凸起的边缘承受。

因此，来自角落区域tl、tr、bl和br中每一个的平均强度值可以与来自中心区域c的平均强度值进行比较，以区分手指和欺骗物。在一个实施例中，区域tl、tr、bl、br和c中的每一个的尺寸是10×10像素，其中每一个像素表示指纹传感器的一个传感器元件(例如，如rx电极和tx电极的交点)，可以对这些传感器确定离散计数。对于每个分区，平均强度值通过对该分区中100个像素的强度值进行平均来计算。在一个实施例中，如果所有五个平均强度值彼此相差在一定数量的计数之内，则物体被区分为真实手指。此外，可以检查对整个图像的平均强度的绝对值，以便检测具有低电导率的欺骗物材料。通过这种方法，如果整个图像上平均强度的绝对值小于阈值强度值，那么物体作为欺骗物将被拒绝。

图4示出指纹传感器130上的手指410和欺骗物420的截面图。esd保护环301提供了在指纹传感器130表面之上凸出的边缘。此外，指纹传感器130支撑在机械按钮414上。机械按钮414被配置成响应于在向下的方向上施加到指纹传感器130的上表面的激活力而激活。按钮414的激活导致建立电连接或生成可由指纹传感器控制器120或主机设备110检测的信号。

手指410包括由软组织412和骨骼411支撑的坚硬的外皮413，其被放置在指纹传感器130的表面上，使得坚硬的皮肤413符合指纹传感器130的表面。坚硬的皮肤413携带将由指纹传感器130成像的指纹的特征，例如脊和谷。软组织412的弹性允许坚硬的皮肤413甚至在esd保护环301的凸起的边缘附近都符合传感器130的表面。结果，由传感器130捕获的指纹图像的特征在于各分区tl、tr、bl、br和c上均匀的平均强度。

相比之下，欺骗物420由均匀材料421制成，该均匀材料无法像手指410那样均匀地符合手指传感器130的表面。特别地，欺骗物420需要更大的压力来使欺骗物420的靠近esd保护环301的部分符合传感器130的表面，这是因为均匀材料不如手指410的皮下软组织412柔顺。

图5示出了对手指、硅树脂和青铜粉末欺骗物、以及激光蚀刻导电橡胶欺骗物的区域覆盖测试的结果。柱状图511示出了对于整个图像的计数的平均强度值(“平均”)以及对于从指纹传感器130获取的手指图像510的tl、tr、bl、br和c区域的计数的平均强度值。类似地，柱状图521示出了在硅和青铜粉末欺骗物图像520中对于这些相同区域的平均强度值，柱状图531示出了在导电橡胶和激光欺骗物图像530中对于这些区域的平均强度值。

在对于真实手指的图511中，表示区域tl、tr、bl、br和c区域的平均强度的计数值都彼此相差在20个计数以内。此外，对于图像510的平均强度大于100个计数。在对于硅树脂和青铜粉末欺骗物的图521中，被测试的分区的平均强度也彼此相差在20个计数之内；然而，整个图像520上的平均强度小于10个计数。因此，对于整个图像上的平均强度，可以使用50个计数的阈值来拒绝这种欺骗物。

在图531中，整个图像530上的平均强度大于50计数阈值；然而，对于区域c的平均强度超过任何其他平均强度值至少30个计数。相比之下，对于真实手指的平均强度值彼此相差在20个计数以内。因此，可以基于20计数阈值针对tl、tr、bl、br和c区域的任意两个平均强度值之间的差值来检测导电橡胶欺骗物。

理论上，具有与指纹传感器130的凹陷部分相同尺寸的欺骗物体将能够实现传感器130的均匀覆盖；然而，这在实践中很难实现。甚至比凹部稍小的欺骗物将会导致图像比预期的要小，并且很容易被检测为欺骗物。此外，指纹传感器控制器120的实施例实现定时器，以确保在从在传感器130处检测到物体的时间起的预定时限内捕获物体的图像。这限制了对于攻击者用来旋转或以其他方式重新定位欺骗物体直到传感器130表面被均匀覆盖的时间量。

对于某些欺骗物材料，施加足够的压力使得欺骗物的角落符合角落区域tl、tr、bl和br，这会导致欺骗物因其他原因而失败。例如，薄膜硅树脂欺骗物仅在以很小的施加力施加到传感器130上时提供适当的图像。当施加力增加以填充传感器130的角落时，欺骗物的脊和谷粘在一起，并且由于压缩而变得模糊。因此，即使硅树脂欺骗物通过了基于平均强度值的反欺骗测试，它仍然无法作为真实指纹进行匹配。

在一个实施例中，针对物体的皮下顺应性的区域覆盖测试的计算由欺骗检测逻辑208执行。因此，欺骗检测逻辑208通过比较物体的表面图案的图像的两个或更多个部分(例如tr、tl、br、bl和c)来测量物体的皮下顺应性。通常，从指纹传感器的中心附近的分区(例如，区域c)和从指纹传感器的相比于中心分区各自更靠近esd保护环301的凸起的边缘的分区(例如，区域tr、tl、br和bl)捕获图像的两个或更多个部分。欺骗检测逻辑208基于确定对于整个图像的平均强度值是否超过阈值和/或分区tr、tl、br、bl和c中的任一个的平均强度值是否与分区中的任何其他一个的平均强度值相差至少阈值量，将物体区分为手指或欺骗物。

在一个实施例中，如图4所示的指纹传感器130和机械按钮414组件用于测量指纹传感器130上的物体的皮下顺应性。在图4中，指纹传感器130位于机械按钮414的顶部，使得当施加到指纹传感器130的力超过机械按钮414的激活力时，机械按钮414可以被激活。机械按钮414的激活因此以受控方式增加和减少物体施加到指纹传感器130的力。欺骗检测逻辑208确定在施加高的力和低的力以测量物体的皮下顺应属性期间所捕获的表面图案图像之间的对比度差异。当按钮414未激活时所捕获的物体的图像与小于按钮414的激活力的低的力相关联。当按钮414被激活时所捕获的物体的图像与高的力相关联，该高的力至少是按钮414的激活力。

为了捕获与不同水平的施加力相关联的这些图像，图像捕获由来自指纹传感器130和机械按钮414的信号触发。在机械按钮414激活之前响应于手指检测器203检测到传感器130的感测表面上存在物体来捕获物体的表面图案的第一图像。在一个实施例中，在一定量的指纹传感器130被覆盖之后或者在物体向传感器130施加了最小水平的力之后，开始图像捕获。由于在图像捕获时按钮414没有激活，因此第一图像是在物体施加到传感器130的力小于按钮414的激活力时被捕获的。

响应于机械按钮414的激活，第二图像被捕获。由于该图像捕获发生在按钮414的激活期间，因此第二图像在物体施加到传感器130的力至少是按钮414的激活力时被捕获。欺骗检测逻辑208基于比较物体的表面图案的第一图像和该表面图案的第二图像，将物体区分为手指或欺骗物。具体地，欺骗检测逻辑208比较诸如第一图像和第二图像之间的对比度变化或区域覆盖变化的特性。例如，当施加更大的力时，某些欺骗物材料显示出图像对比度的降低，这对于实际手指来说是不观察到的。

用于测量物体皮下顺应性的另一种技术是基于观察按钮按压或点击过程中图像强度的动态范围。动态范围是固定阈值和按钮按压或点击期间观察到的最大对比度值之间的差值。

图6示出了在按钮按压手势过程中，针对手指、带有木胶的pva欺骗物和硅树脂欺骗物中的每一个记录的对比度值的100个连序样本。图601、602和603中的对比度值(以计数形式测量)表示在整个图像上计算的对比度。对于该测试，图像的动态范围被定义为具有80个计数的值的固定阈值对比度值600与在按钮按压手势期间记录的最大对比度之间的差值。

对于真实手指，动态范围通常大于90个计数；例如，食指图601指示大约160个计数的动态范围。相反，欺骗物体通常具有30-50个计数的动态范围。例如，pva(木胶)图602指示大约40个计数的动态范围。硅树脂欺骗物图603指示不超过阈值600的最大对比度值。因此，欺骗检测逻辑208可以将pva和硅树脂材料识别为欺骗物，因为它们各自的动态范围不在真实手指的预期范围内。

此外，某些欺骗物材料(如硅树脂)在按钮按压过程中在图像对比度中出现负峰值。如图6所示，硅树脂欺骗物图603的中间部分指示对比度降低，随后对比度增加。因此，欺骗检测逻辑208的实施例检测负峰值，并在此基础上拒绝欺骗物。

在替代实施例中，按钮按压或点击手势可以以不同的方式实现，以增加或减少在采样周期内由物体施加到传感器130的力，或将施加的力从物体的一部分转移到另一部分。例如，可以通过双击、旋转或用于操纵按钮414的其他手势来测量动态范围。

物体的另一个属性是物体的表面粘附性，该属性可以被测量来确定物体是手指还是欺骗物。对于真实的手指，当用力按压(例如，大约1kg)之后手指对指纹传感器130表面的施加力减小时，由于手指的皮肤表面对传感器130表面的粘附，图像对比度不会降低。对于欺骗物材料，图像对比度可以响应于施加力的变化以几种不同的方式变化。对于柔性欺骗物材料(例如橡胶)，图像对比度和施加力以相同的方式变化。对于刚性欺骗物材料(例如，基于铜的欺骗物)，图像对比度不会因不同的力水平而改变。在一个实施例中，使用力传感器来辨别手指和欺骗物材料之间的表面粘附性属性的差异，该力传感器记录物体对指纹传感器表面施加的力。然后将这些力值与从物体的捕获图像计算出的对比度值相关联。

图7a示出了根据实施例的连接到指纹传感器控制器120的力传感器701。力传感器701由力传感器扫描模块207操作，力传感器扫描模块207被进一步连接以向欺骗检测逻辑208提供力测量结果，用于检测欺骗物。力传感器701包括电容703和可变电阻702，可变电阻702响应于作用力而变化。可变电阻器702连接到指纹传感器控制器120的通用输入/输出(gpio)引脚704。力传感器扫描模块207通过选择性地将h开关和l开关分别连接到vdd或接地(gnd)，用信号驱动gpio引脚704。

图7b示出了根据实施例的gpio引脚704处的电压(上图)和由开关h和l的操作而导致的电容器703两端的电压(下图)。力传感器扫描模块207通过闭合h开关将gpio引脚704连接到vdd来给电容器703充电。然后，当力传感器扫描模块207操作l开关以在高阻抗(z)状态和地之间交替切换gpio引脚704时，电容器703在时间段n1期间放电。一旦gpio704处的电压在高阻抗时段期间下降到阈值751以下，力传感器扫描模块207将电容器703放电到地，然后通过在高阻抗状态和vdd之间交替切换gpio引脚704，在时间段n2期间对电容器703再充电。当gpio电压在高阻抗时段期间超过阈值751时，对于n1和n2持续期间的切换周期总数被记录为力输出。由于电容703的充电和放电速率取决于可变电阻器702的值，因此对于时段n1和n2的切换周期总数(即，力输出)对应于施加到可变电阻器702的力。在替代实施例中，电阻702保持恒定，而电容703随着施加的力而变化。

图8a示出了根据实施例的传感器模块810的截面图，该传感器模块810包括指纹传感器812和力传感器815，用于测量由于手指压力811引起的力。指纹传感器812由加强件814和柔性材料813支撑。力传感器815是独立部件，其位于加强件814和传感器模块810的底部之间。可以使用不同类型的力传感器来代替力传感器815，例如压电传感器、感应传感器、光学传感器及其他传感器。

图8b示出了传感器模块820的截面图，其包括指纹传感器822和由柔性材料823、弹性材料824和加强件825形成的电容力传感器。弹性材料824具有0.1毫米至0.3毫米的厚度，并且分隔导电的柔性材料823和加强件825层，加强件825层充当可变电容器的两个板。手指压力821导致柔性材料823和加强件825之间的距离减小；因此，电容响应于所施加的力而增加。

在利用连接到指纹传感器控制器120的传感器模块810的一个实施例中，为了确定施加力和图像对比度之间的相关性，指纹传感器控制器120连续扫描力传感器815。当物体接触指纹传感器812时，图像扫描模块205对指纹传感器812的小分区进行快速扫描，以快速确定物体的基线图像对比度。基线对比度值用于补偿不同手指之间的对比度变化；因此，相对于手指的基线，计算由施加力的变化引起的对比度变化。

为了测量由于物体对指纹传感器的施加力的变化而引起的物体的图像对比度的变化，指纹传感器控制器120获取最少两个力测量结果和两个对应的图像对比度测量结果。因此，控制器120在物体的表面图案的第一图像的捕获期间测量由物体施加到指纹传感器的第一力。在测量第一力之后，控制器120在物体的表面图案的第二图像的捕获期间测量由物体施加到指纹传感器的第二力。

为了检测物体的表面粘附属性，指纹传感器控制器120测量第一力和第二力，使得第二力出现在第一力之后并且小于第一力。换句话说，被测物体所施加的力从第一力测量结果减小到第二力测量结果。相应的图像对比度值由基线对比度补偿，然后被比较以确定物体是否粘附到指纹传感器表面。因此，基于第一图像和第二图像之间的对比度差异，物体被区分为手指或欺骗物体。

在一个实施例中，指纹传感器控制器120获取两个以上的力和图像对比度测量结果对，以便更充分地表征对于物体的施加力和图像对比度之间的关系。

图9包括四个图，显示了对于食指尖901、拇指尖902、食指垫903和拇指垫904的直接测量的力和图像对比度之间的关系。对于这些图，图像对比度由曲线911、912、913和914表示，而相应的直接的力测量结果由曲线921、922、923和924表示。如图9所示，对于这些手指的图像对比度值不会响应于手指对指纹传感器130的表面的施加力在用力按压(例如，大约1kg)之后的减小而减小。这种表现是由于手指的皮肤表面对指纹传感器130的表面的粘附性而导致的。

图10包括六个图，显示了对于欺骗物pva(木胶)1001、导电橡胶1002、硅树脂1003、薄pva1004、pcb1005和fpc1006的直接测量的力和图像对比度之间的关系。对于这些图，图像对比度由曲线1011、1012、1013、1014、1015和1016表示，而相应的直接的力测量结果由曲线1021、1022、1023、1024、1025和1026表示。如图10所示，对于这些欺骗物的图像对比度值相对于直接的力测量结果以不同的方式变化。

对于pva欺骗物的图1001显示出，对于这种类型的欺骗物材料，图像对比度随着增加的施加力而降低。这个特性允许基于图像对比度的负峰值特性来拒绝pva欺骗物，即使没有获取相应的力测量结果。

对于橡胶欺骗物材料的图1002显示出，相对接近地对应于所测量的力曲线1022的图像对比度曲线1012。因此，因为在用力按压后的施加力减小之后，图像对比度不会保持很高，所以橡胶欺骗物可以与真实手指区分开来。

对于薄(大约0.1毫米)的pva欺骗物的图1004指示了更类似于实际手指的表面粘附属性。在一些实施例中，本文所公开的一种或更多种其他的欺骗物检测技术可以与表面粘附性测试结合使用，用于检测薄pva欺骗物体。

在替代实施例中，图像对比度之外的值也可以与施加力相关联，例如脊和谷强度之间的变化、图像上的最大值或最小值、或者从捕获的图像中导出的其他值。

在一个实施例中，指纹传感器控制器120通过测量声称的手指在指纹传感器130中的tx电极和rx收听器电极的两个群之间耦合各种信号的能力来实现基于阻抗的欺骗检测技术。分析对于在rx收听器电极处所生成的信号所测量的复电导率的振幅和振幅比率被用来检测具有中等电导率的欺骗物材料，例如掺有金属粉末的硅树脂、被石墨膜覆盖的欺骗物、导电橡胶欺骗物等。

图11示出了指纹传感器1100，其包括被布置用于执行基于阻抗的欺骗物检测的电极。指纹传感器1100中的一组电极括rx收听器电极1101、第一组tx电极1110和第二组tx电极1120。第一组tx电极1110中的电极通过低电阻导电路径彼此电连接，并且第二组tx电极1120中的电极类似地彼此连接。电极组1110和1120各自经由不同的信号传播路径连接到rx收听器电极1101。电极组1110经由具有阻抗zp的较短信号传播路径连接到rx收听器电极1101。电极组1120经由具有不同于zp的阻抗zn的较长信号传播路径连接到rx收听器电极1101。信号传播路径的差异允许电路获得关于被测物体的电属性的更多信息。

因此，组1120中的电极彼此相邻，并且位于指纹传感器1100的与rx收听器电极1101相反的一侧。组1110中的电极彼此相邻，并且位于指纹传感器1100的与rx收听器电极1101相同的一侧。电极组1110中的电极数量等于组1120中的电极数量，并且两个组1110和1120中的电极彼此不相交。如图11所示，每组包括四个电极。未包括在组1110或1120中的电极经由接地节点1102接地。

在一个实施例中，硬件扫描引擎201用同相tx信号(tx-p)驱动tx电极组1110，同时用tx信号的反相版本(tx-n)驱动tx电极组1120。反相信号tx-p相对于同相tx-n信号相移180度。指纹传感器1100的电极组1110和1120因此在指纹传感器1100的表面处存在物体的同时被驱动。物体将tx-p和tx-n信号耦合到rx收听器电极1101，其中所得到的rx信号根据物体的电特性而变化。

在替代实施例中，以相反相位驱动的两个tx电极群1110和1120可以被替换为单个tx群。这样的实施例另外包括硬件基线补偿电路以防止信道饱和。

在一个实施例中，硬件扫描引擎201以多个不同频率将同相tx-p信号和反相tx-n信号施加到它们各自的电极群。因此，当被测物体在指纹传感器1100上时，扫描引擎201通过向tx电极组1110施加第一频率f0的同相tx-p信号，同时向tx电极组1120施加频率f0的反相tx-n信号，在rx收听器电极1101处生成第一rx信号。扫描引擎201随后通过向tx电极组1110施加第二频率f1的同相tx-p信号，同时向tx电极组1120施加频率f1的反相tx-n信号，在rx收听器电极1101处生成第二rx信号。

在一个实施例中，使用了简单的方法，其中频率扫描仅包括两个转角频率(cornerfrequency)f0和f1。在一个实施例中，f0等于1.5mhz，f1等于9mhz。在其他实施例中，扫描引擎201执行tx频率的扫描，使用两个以上的频率重复上述过程，同时测量和处理针对每个频率所得到的耦合振幅和相位。

图12示出了阻抗感测电路1200，其具有正交解调器1203以用于测量针对欺骗物检测的物体1201的复电导率。阻抗感测电路1200包括tx电极组1110和1120以及rx收听器电极1101。如前所述，分别用于驱动电极组1110和1120的tx-p信号和tx-n信号通过物体1201耦合到rx收听器电极1101。得到的rx信号由放大器1202放大，并传递给正交解调器1203。从正交解调器1203所得到的i分量和q分量分别由模数转换器(adc)1204和1205进行转换。因此，正交感测信道1203不仅提供振幅信息，还提供相位信息。为了检测物体1201是否是欺骗物，欺骗检测逻辑208可以确定所测量的相位是否在对于真实手指典型的预定义相位范围内。在替代实施例中，欺骗检测逻辑208对来自正交解调器1203的单独的i分量和q分量执行其它分析。

在一个实施例中，阻抗感测电路1200经受基线校准过程以补偿adc偏移和寄生露天耦合(parasiticopenaircoupling)。根据基线校准过程，在露天条件期间(即，当指纹传感器1100处不存在物体时)，i分量和q分量被重复捕获。然后从反欺骗扫描的(i，q)结果中减去捕获的i分量和q分量的平均值。

在一个实施例中，阻抗感测电路1200仅使用单个频率f0测试物体1201。在这种情况下，欺骗检测逻辑208确定所得到的测量的振幅和相位是否在对于真实手指典型的预定范围内。如果所测量的振幅和/或相位落在预期范围之外，欺骗检测逻辑208将物体1201区分为欺骗物。

在其中阻抗感测电路1200使用多个频率来测试物体1201的一个实施例中，欺骗检测逻辑208通过以下方式将物体1201区分为欺骗物或真实手指：基于针对每个频率所生成的i分量和q分量计算对于每个频率的复电导率的振幅，然后确定是否有对于任何频率的振幅落在真实手指的预期范围之外。欺骗检测逻辑208使用计算出的振幅另外地计算一个或更多个振幅比率，并确定是否有任何振幅比率落在对于真实手指的预期范围之外。

由于物体的小tx-rx耦合导致振幅落在对于真实手指的预期范围之外，其结果就是具有低电导率的欺骗物材料被拒绝。由于同相tx-p信号通过物体的耦合被反相tx-n信号补偿，因此基于tx-rx耦合所得到的小的振幅，高导电的欺骗物材料被拒绝。所得到的小振幅落入低于对于真实手指的预期范围。基于测量不同频率处的电导率振幅，并分析振幅和振幅比率以确定这些值是否落入对于真实手指的预期范围内，具有中等电导率的大多数欺骗物材料都可以被拒绝。

图13示出了阻抗感测电路1300，其具有耦合到adc1304的同步检测器1303，用于测量针对欺骗物检测的物体1201的复电导率。对于每个操作频率，扫描参考信号的相位延迟以发现最大振幅。欺骗检测逻辑208然后通过确定所得到的振幅是否落入对于真实手指的预期范围中，将物体1201区分为欺骗物或手指。

图14a和14b是示出用于在指纹传感器处检测欺骗物体的过程1400的流程图。过程1400中的操作由指纹感测系统100中的部件(如指纹传感器130、指纹传感器控制器120和主机设备110)执行，或者由类似部件执行。

该过程1400在块1401处开始。在块1401处，指纹感测系统100校准指纹传感器130和连接到系统100的其他传感器，如力传感器。例如，该系统通过在露天条件期间记录测量结果来执行对指纹传感器130的基线校准，其中传感器130上没有物体。

在块1403处，指纹传感器控制器120中的手指检测扫描202模块和手指检测器203模块检测指纹传感器130处物体的存在。手指检测扫描模块202周期性地收集来自传感器130的电容测量结果，并且手指检测器203分析数据以确定传感器130处是否存在物体。

响应于在块1403处检测到传感器130处存在物体，指纹传感器控制器120基于来自指纹传感器103中的一组电极的信号测量物体的一组物理和/或电属性。这些属性包括物体的皮下顺应性、表面粘附性和电导率特性。

在块1411-1417处，指纹感测系统100执行用于测量物体的皮下顺应性的过程。手指的皮下顺应性是皮肤下软组织的弹性。对于欺骗物体，皮下顺应性测试测量支持欺骗物的表面层的材料的弹性，该欺骗物带有欺骗性指纹图案。

在块1411处，系统100使用指纹传感器130的一组电极捕获物体的表面图案的第一图像。在一个实施例中，在检测到指纹传感器上存在物体之后，在预设时限内执行第一图像的捕获。这限制了对于恶意用户试图通过在传感器130上重新定位欺骗物体来击败欺骗检测可用的时间量。

在块1413处，欺骗检测逻辑208计算对于捕获图像的多个部分的平均强度值。具体地，如图3a和3b所示，欺骗检测逻辑208通过对同一分区中的像素的强度值求平均来计算对于分区tl、tr、bl、br和c中的每一个的平均强度值。在替代实施例中，不同的计算强度值(如中值强度值等)被用来代替或附加于平均强度。

在块1415处，欺骗检测逻辑208比较捕获的图像的两个或更多个部分。具体地，欺骗检测逻辑208通过比较针对这些分区所计算的平均强度值来比较分区tl、tr、bl、br和c。欺骗检测逻辑208然后基于以下方式来计算对于物体的皮下顺应性的因子分数：确定两个或更多个部分中任一部分的平均强度值是否与该两个或更多个部分中的任何其他部分的平均强度值相差至少阈值量。例如，参考图5，因子分数基于确定对于分区c的平均强度值是否与对于其他分区tl、tr、bl和br中的任一个的平均强度值相差超过20个计数。因子分数还基于对于整个图像的平均强度是否与分区tl、tr、bl、br和c中的任一个的任何平均强度值相差超过阈值量。在块1417处，欺骗检测逻辑208基于在块1415处执行的比较和计算，计算可用于将物体区分为欺骗物的因子分数。

简单的因子分数可以被记录为布尔变量，指示对象通过还是未通过测试。例如，true值指示指纹传感器130处的物体的皮下顺应属性在对于真实手指的预期范围内。在替代实施例中，因子分数被表示为整数值或浮点值，指示测量的属性(如皮下顺应性)与真实手指有多匹配。

在块1421-1429处，指纹感测系统100使用按钮按压或点击手势来测量指纹传感器130处的物体的皮下顺应性。通过该过程，系统100能够将对于物体的成像表面的对比度值与捕获图像时由物体施加到传感器130的力相关联。

在块1421处，指纹传感器130被支撑在机械按钮上。在一个实施例中，指纹传感器130由机械按钮414支撑，如图4所示。

在块1423处，如果没有超过按钮414的激活力的力被施加到按钮414，则按钮414在未激活(例如，升高)的状态下继续支撑指纹传感器。如果超过按钮414的激活力的力被施加到按钮414，则如块1425处所提供的，按钮414被激活。按钮414的激活导致按钮414被按下，并且还导致进行电连接或生成可由指纹传感器控制器120检测到的信号。当按钮414激活时，控制器120检测该激活并捕获物体的表面图案的第二图像。

在块1427处，欺骗检测逻辑208将第一图像与第二图像进行比较，以确定图像之间对比度的变化。由于(在块1411处捕获的)第一图像在按钮414的激活之前被捕获，因此与第一图像相关联的施加力小于按钮414的激活力。第二图像在按钮414激活时被捕获，因此与至少与按钮414的激活力一样大的施加力相关联。欺骗检测逻辑208比较第一图像和第二图像，以确定由于施加力的变化所导致的图像对比度的变化量。

在块1429处，欺骗检测逻辑208基于在块1427处执行的比较，计算对于物体的皮下顺应属性的第二因子分数。在一个实施例中，因子分数是布尔值，指示对于物体的皮下顺应性属性是否与真实手指的皮下顺应属性充分地匹配；或者，因子分数可以是整数值、浮点值或其他值，其指示所测量的皮下顺应性与对于真实手指的期望值的有多匹配。

在块1431-1435处，指纹感测系统100测量指纹传感器130处物体的表面粘附性。使用力传感器测量表面粘附性，以检测物体对指纹传感器130施加得力的减小，并确定由于施加力的减小所导致的图像对比度的变化(如果有变化的话)。对于手指，由于皮肤表面对指纹传感器的粘附，在施加力减小后，图像对比度不会降低；然而，许多欺骗物材料并没有表现出这种特性。

在块1431处，在从指纹传感器移除物体之前，指纹传感器控制器120中的力传感器扫描模块207在捕获表面图案的图像的同实测量物体所施加的力。在一个实施例中，连续且重复地执行施加力和图像对比度测量，直到物体从指纹传感器130移走。

在块1433处，指纹传感器控制器120检测物体是否已经从指纹传感器130抬起。在一个实施例中，基于来自指纹传感器130的电容测量结果和来自力传感器的测量结果中的一个或两个来确定物体从传感器130移走。如果物体没有从传感器130抬起，则继续在块1431处进行力和图像对比度测量。如果物体已经从传感器130抬起，则该过程在块1435处继续。

在块1435处，欺骗检测逻辑208基于在块1431处捕获的图像中的至少两个之间的图像对比度的变化，计算指纹传感器130处的物体的表面粘附性的因子分数。在一个实施例中，欺骗检测逻辑208识别力和图像对比度样本，这些样本指示在用力按压之后物体对指纹传感器的施加力减小。因此，欺骗检测逻辑208识别具有高振幅的第一力测量结果和随后的第二力测量结果，第二力测量结果在第一力之后被测量，并且其幅值小于第一力，然后比较对应于第一力测量结果和第二力测量结果的图像对比度值。

在一个实施例中，对于表面粘附属性的因子分数被记录为布尔值，其指示对比度的变化是否在对于真实手指的预期范围内。或者，因子分数可以是整数值或浮点值，其指示图像对比度的变化与对于真实手指的预期的对比度变化有多匹配。

图4b处继续示出欺骗检测过程1400的流程图。在图4b中，块1441-1451表示用于测量指纹传感器130处的物体的复电导率的过程。使用包括指纹传感器1100的阻抗测量电路1200来执行电导率测量过程。

在块1441处，指纹传感器控制器120将tx电极的第一子集彼此连接，并将tx电极的第二子集彼此连接。参考图11中的指纹传感器1100，连接的电极组是电极组1110和1120。在正常图像扫描期间，独立驱动这些组1110和1120中的tx电极中的每一个。因此，从正常扫描模式切换到电导率测量模式需要连接电极以形成这些组1110和1120。在一个实施例中，通过操作一组或更多组开关来进行连接。

在块1443处，tx电极组1110和1120经由不同的信号路径连接到rx收听器电极1101。电极组1110经由具有阻抗zp的信号传播路径连接到rx收听器电极1101，而电极组1120经由具有不同阻抗zn的较长信号传播路径连接到rx收听器电极1101。

在块1445处，通过在频率扫描范围的下一频率处分别向tx电极组1110和1120施加同相tx-p信号和反相tx-n信号，开始阻抗感测电路1200的频率扫描。在一个实施例中，在频率扫描开始时，初始频率f0具有1.5mhz的值。

在块1447处，由于tx-p和tx-n信号的施加而在rx收听器电极1101处生成的rx信号被放大器1202放大，并被传递到阻抗感测电路1200中的正交解调器1203。正交解调器1203解调rx信号的放大版本，以生成i分量和q分量，它们分别由adc1204和adc1205转换成数字值。对于i和q的值用于计算对于频率f0的振幅和相位值。

在块1449处，如果频率扫描尚未完成，则过程1400返回以针对扫描中的下一频率对第二tx-p信号和第二tx-n信号执行块1445的操作。i分量和q分量被类似地获得，并且针对这个新频率计算振幅和相位值。在一个实施例中，第二频率f1具有9mhz的值。因此，块1445、1447和1449重复以获得频率扫描中所包括的两个或更多个频率中每一个频率的i值和q值。当频率扫描完成时，过程1400在块1451处继续。

在块1451处，欺骗检测逻辑208基于确定是否存在测量的振幅的任一个落在对于真实手指的振幅的预期范围之外，计算对所测量的复电导率的因子分数。因子分数还基于测量的振幅中的两个之间的比率是否落在对于真实手指的振幅比率的预期范围之外。如果振幅或振幅比率中的任何一个在预期范围之外，则欺骗检测逻辑208基于复电导率测试设置因子分数以指示物体是欺骗物。如果振幅和振幅比率都在预期范围内，则逻辑208设置因子分数以指示物体是真实手指。类似于其他因子分数，对于复电导率测量结果的因子分数可以被记录为布尔值，其指示物体通过还是未通过欺骗检测测试，或者被记录为整数值、浮点值或其他值，其基于所测试的属性指示物体与真实手指的相似性。

在块1461-1473处，指纹感测系统100基于先前测量的物理和电属性最终确定指纹传感器130上的物体是欺骗物还是真实手指。根据该过程，如果基于测量的属性将物体区分为真实手指，则对于物体的表面图案的图像数据被传输到主机。

在块1461处，欺骗检测逻辑208基于加权且求和的因子分数计算认证分数，每个因子分数对应于一组物理和电属性之一。具体来说，认证分数通过将每个因子分数乘以相关权重然后将所得积相加来计算。在一个实施例中，权重值被选择为允许系统更准确地检测某些类型的欺骗物材料，或者可以被校准以通过特定用户的手指特性。

在块1463处，欺骗检测逻辑208确定认证分数是否超过预定阈值。如果认证分数不超过阈值，则在块1465处，物体作为欺骗物被拒绝。在一个实施例中，欺骗物尝试被报告给主机设备110。

在块1463处，如果认证分数超过预定阈值，则指纹传感器130处的物体被区分为真实手指。因此，根据块1467，指纹传感器控制器120加密物体的表面图案的图像，并经由spi111将其发送到主机设备110，以启动用于认证主机设备110上的用户的过程。

在块1469处，主机设备110接收并解密表面图案数据，并尝试将表面图案与数据库中的用户指纹数据匹配。如果物体的表面图案与对于任何用户的指纹数据都不匹配，则在块1471处拒绝指纹，并且没有用户被认证。如果主机设备110成功地将表面图案与对于用户的指纹数据匹配，则在块1473处在主机上认证用户。响应于成功的用户认证，主机设备110授予对主机110的资源的访问权；例如，主机设备110可以授予用户对用户界面的访问权或对文件系统的访问权。

图15是示出用于执行阻抗感测电路(例如，图12所示的电路1200)的基线校准的过程1500的流程图。在一个实施例中，基线校准过程1500在过程1400中的块1401的传感器校准期间执行。

校准过程1500通过以与参考块1445-1451所描述的类似方式将tx-p和tx-n信号分别施加到电极组1110和1120，建立用于阻抗感测电路1200的基线。在块1501处，所得到的i分量和q分量值的n个样本被捕获，其中n是可配置的整数值。

在块1503处，所有n个样本的i值和q值被平均并存储在闪存中。在块1505处，执行与块1501类似的过程，但是tx-p和tx-n信号具有不同的频率f1。在块1507处，以与块1503的类似的方式，频率f1处的n个样本的i值和q值被平均并存储在闪存中。所存储的i值和q值被调用并用于补偿当指纹传感器1100处存在物体时所测量的i值和q值，例如在过程1400的块1447处生成的i值和q值。

图16示出了用于使用力传感器测量施加力的过程1600。在一个实施例中，力测量过程1600对应于根据过程1400中的块1431所执行的操作。在一个实施例中，过程1600由连接到传感器模块810的指纹传感器控制器120执行。

力测量过程1600在块1601处开始。在块1601处，力传感器扫描模块207扫描力传感器815，并等待直到在力传感器815上检测到压力。当在力传感器815上检测到压力时，在块1603处测量力。在块1605处，计算用于物体的表面图案的图像的对比度。

在块1607处，如果对于力传感器的基线还没有初始化，则在块1611处将基线设置为来自块1605的计算的对比度值。对比度被设置为零。基线因此代表对于物体的初始对比度值，该初始对比度值将用于调整随后测量的对比度值。在一个实施例中，基线对比度值用于补偿不同手指之间的对比度变化；因此，相对于手指的基线，计算由施加力的变化引起的对比度变化。

在块1607处，如果基线已经被初始化，则从对比度值中减去基线，并将对比度值设置为等于该差值。从块1611和1609，过程1600在块1613处继续。在块1613处，描绘力和对比度值以揭示力和对比度之间的关系。

图17是示出过程1700的流程图，该过程用于使用阻抗感测电路(如图12所示的电路1200)测量指纹传感器处的物体的电导率。在一个实施例中，电导率测量过程1700对应于过程1400中的块1445-1451的操作。

根据电导率测量过程1700，阻抗感测电路1200通过在块1701处捕获从rx信号的正交解调所得到的i分量和q分量的m个样本来测量物体的电导率，该rx信号通过以初始频率f0将tx-p和tx-n信号分别施加到电极组1110和1120而生成。在块1703处，阻抗感测电路1200以与块1701类似的方式但针对不同的频率f1来捕获i分量和q分量的m个样本。m是可配置的整数值。

在块1705处，对频率f0的m个i和q值进行平均，并且对频率f1的m个i和q值进行平均。然后从对于频率f0的平均的i和q值中减去对于频率f0的基线i和q分量值，并且从对于频率f1的平均的i和q值中减去对于频率f1的基线i和q分量值。

在块1707处，欺骗检测逻辑208基于来自块1705的基线补偿的i和q值，计算对于频率f0和f1的振幅af0和af1。对应于频率f0的振幅af0被设置为等于(if0²+qf0²)，其中if0和qf0分别是对于频率f0的i分量值和q分量值。类似地，对应于频率f1的振幅af1被设置为等于(if1²+qf1²)，其中if1和qf1分别是对于频率f0的i分量值和q分量值。

在块1709-1717处，欺骗检测逻辑208基于振幅af0和af1中的任何一个是否在对手指预期的振幅的可接受范围之外，并且基于比率af1/af0是否在对手指预期的振幅比率的可接受范围之外，将物体区分为欺骗物或手指。

从块1709，如果振幅af0、af1都不高于低阈值振幅amp_lo_th，则欺骗检测逻辑208在块1715处将物体作为欺骗物拒绝。这拒绝了具有高电导率和低电导率的欺骗物，如硅树脂、与金属粉末混合的硅树脂、带有碳线的硅树脂、乳胶漆、木胶或pva、带有隔离/暴露蚀刻铜的fpc等。在一个实施例中，amp_lo_th是经验可编程阈值。

从块1711，如果振幅af0、af1中的任何一个高于高阈值振幅amp_hi_th，则欺骗检测逻辑208在块1715处将物体作为欺骗物拒绝。这拒绝了被石墨薄膜覆盖的欺骗物。在这种情况下，石墨覆盖的脊可以被认为是导电岛，其引起从近tx电极组1110到rx收听器电极1101的高信号耦合，但是从远tx电极组1120到rx收听器电极1101的低耦合。在一个实施例中，amp_hi_th是经验可编程阈值。

从块1713，如果振幅比率af1/af0不大于低比率阈值r_lo并且小于高比率阈值r_hi，则欺骗检测逻辑208在块1715处将物体作为欺骗物拒绝。这种情况拒绝了具有中等电导率的欺骗物，例如与甘油混合的pva或木胶，具有激光切割图案的导电橡胶，与甘油混合的play-doh^tm等等。在一个实施例中，r_lo和r_hi是经验可编程阈值。在一个实施例中，在f0和f1处具有相等增益的阻抗感测电路1200具有等于1.8的阈值r_lo和等于5的阈值r_hi。如果在块1709、1711和1713处所测试的条件的每一个被评估为真，则物体在块1717处被区分为实际手指。

图17b是示出简化的电导率测量过程1720的流程图，其可以代替电导率测量过程1700或与电导率测量过程1700结合使用。在过程1720中，以与过程1700中的块1707类似的方式，在块1727处根据i分量值和q分量值计算对于频率f0和f1中每一个的振幅。

在块1729和1731处，振幅af0和af1各自与单个的高阈值和低阈值进行比较。从块1729，如果振幅af0不在af0_lo和af0_hi之间，则在块1735处将物体区分为欺骗物。类似地，从块1731，如果振幅af1不在af1_lo和af1_hi之间，则在块1735处将物体区分为欺骗物。如果在块1729和1731处所测试的条件的每一个被评估为真，则物体在块1737处被区分为实际手指。

在前述实施例中，可以做出各种修改；例如，行传感器电极和列传感器电极可以互换，且行或列传感器电极可被用作tx传感器电极或rx传感器电极。此外，在一些实施例中，行传感器电极和列传感器电极之间的交叉点可以被导电桥取代。例如，当行传感器电极和列传感器电极均由单层导电材料构成时，桥可用于电连接传感器电极的部分。如本文所述，“电连接”或“电耦合”的导电电极可以被耦合，使得在导电电极之间存在相对低电阻的导电路径。被描述为“基本上”相等的量或尺寸可以是名义上相等的，但不必完全相等(由于制造公差、环境条件和/或其他因素引起的变化)，或者可以足够接近相等以达到预期的效果或效益。

本文描述的实施例包括各种操作。这些操作可由硬件部件、软件、固件或其组合执行。如本文中所使用的，术语“耦合到”可意味着直接或通过一个或更多个中间部件间接耦合。通过本文所述的在各种总线上提供的任何信号可以与其它信号时间复用并通过一个或更多个公共总线被提供。此外，在电路部件或块之间的互连可被示为总线或单信号线。总线中的每一个可以可选地是一个或更多个单信号线，并且单信号线中的每一个可以可选地是总线。

某些实施例可被实现为可包括储存在计算机可读介质上的指令的计算机程序产品。这些指令可以用来对通用或专用处理器编程以执行所描述的操作。计算机可读介质包括用于存储或传输以由机器(例如计算机)可读的形式的信息的任何机制(如，软件、处理应用)。计算机可读存储介质可以包括但不限于磁存储介质(例如，软盘)；光学存储介质(例如cd-rom)；磁光存储介质；只读存储器(rom)；随机存取存储器(ram)；可擦除可编程存储器(例如，eprom和eeprom)；闪存或适合于存储电子指令的另一类型的介质。

此外，一些实施例可以在分布式计算环境中被实践，其中计算机可读介质被存储在多于一个计算机系统上和/或由多于一个计算机系统执行。另外，在计算机系统之间传送的信息可以进出于在连接计算机系统的传输介质当中。

虽然本文中的方法的操作以特定次序示出和描述，但是每种方法的操作次序可以被改变，使得特定操作可以以相反次序执行，或使得特定操作可与其他操作至少部分并行执行。在另一实施例中，指令或不同操作的子操作可以以间歇和/或交替的方式。在一些实施例中，微处理器、微控制器或其它基于硬件的处理器可以通过执行存储在固件、闪存或指纹传感器控制器和/或主机设备可访问的其它存储介质中的指令来执行本文中的方法的一些或全部操作。

在前述说明书中，所要求保护的主题已参考其特定示例性实施例进行描述。然而明显的是，在不偏离如在所附权利要求中阐述的本发明的更宽的精神和范围的情况下，可对其做出各种修改和改变。说明书和附图相应地是从说明性意义上而非从限制性意义上来考虑的。