臺灣博碩士論文加值系統

自從美國發生911恐怖攻擊事件之後，世界各國無不重視國家、社會及人民生命財產的安全，其他無論在安全監控、銀行網路交易、企業資訊安全、…等市場上，均預言未來利用生物科技辨識身份的技術將會取代傳統的密碼辨識，因此促進了生物辨識科技的蓬勃發展。
將「生物辨識」技術運用在數位安全監控產業，除了吻合政府兩兆雙星計畫外，並跨足了半導體、視訊影像、數位內容及生物科技四大領域，前景應是無可限量。而高科技及傳統產業也紛紛將專利管理列為公司的核心業務，並視專利分析為企業重要的技術部署戰略工具。
本論文針對目前較為普及且接受度較高的指紋辨識系統，從專利地圖分析的角度，來觀察指紋辨識技術發展的狀況，運用相關工具來預測其技術生命週期的發展趨勢，並探索國內採捺指紋及建立指紋資料庫等行為與個人隱私權等問題與阻礙，以供產官學界參考。
本研究結果發現，指紋辨識技術目前可能步入技術成熟期，指紋技術已有相當程度的穩定度，價格、品質與服務將是未來競爭的關鍵。在應用推廣方面，政府應觀摩世界各國推展生物辨識技術時對個人隱私權的處理模式，注意相關法令與政策配套措施的完善。另外也需注意新興手指靜脈辨識技術可能是取代指紋辨識技術明日之星，而業者應謹慎思考未來的研發方向，以及如何運用台灣良好的代工模式創造利基。

Since 911 terrorist attacks happened in U.S.A., all countries have paid attention to the security of country, society and people''s lives and properties. On the market, it is predicted that biometric recognition technique will replace the traditional safe mechanism of password in the future, no matter what applications of security control, and will prosper enterprise''s information security, etc.
Biometric recognition techniques not only correspond to Taiwan government''s "Two Trillions and Two Stars" developing plan, but also step into semiconductor, video image, digital content and biotechnology four major fields at prosperous prospects. In high-tech industry and traditional industry, patent management is classified as one of the core businesses of a company, and patent analysis is treated as an important strategic tool in enterprises.
This thesis focuses on fingerprint recognition system. It examines the development of fingerprint recognition techniques through patent map generation, and forecasts the trend of technology life cycle. In addition, some questions, such as the behavior of gathering the fingerprint; creating fingerprints'' database and personal privacy, etc., are explored for future reference.
The result reveals that fingerprint recognition technology may step into the mature period and the fingerprint technology keeps stable so far. Therefore, its price, quality and service will be the key factors to gain an advantage over competitors in future. To popularize this technology, the government should refer to other countries approaches and review the issues of personal privacy, perfection of the relevant decree. Besides, the new finger vein authentication technology may replace traditional fingerprint recognition technology. Industries should prudently plan its R&D activities to meet this technology trend, and take advantage of the strength of Taiwan''s manufacturing capability to create the business opportunity.

書名頁 I
論文口試委員審定書 II
授權書 III
中文摘要 IV
英文摘要 V
誌謝 VI
目錄 VII
表目錄 X
圖目錄 XII
一、緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 3
1.3 研究目的 4
1.4 研究範圍與限制 6
1.5 論文架構 7
二、 文獻探討 10
2.1 生物辨識技術之發展背景與專家建議 10
2.2 生物辨識科技範疇 14
2.2.1 何謂生物辨識(Biometrics) 14
2.2.2生物辨識與傳統身份認證機制比較 14
2.2.3主要的生物辨識技術 15
2.2.4各種生物辨識方法之比較 24
2.3 生物辨識相關法令與政策之探討 28
2.3.1 國外相關法令與政策 28
2.3.2 國內相關法令與政策 30
2.4 指紋識別技術應用之探討 32
2.4.1 指紋演進 32
2.4.2 指紋特性 32
2.4.3 指紋辨識技術原理 33
2.4.4 指紋識別的過程 34
2.4.5 指紋辨識的應用領域 35
2.5 指紋與隱私權之探討 36
2.5.1 個人資料保護 36
2.5.2 隱私權探討 39
2.6 專利地圖分析 40
2.6.1 專利地圖簡介 40
2.6.2 專利地圖分類 42
2.7 技術生命週期預測的重要性及方法 43
2.7.1 技術生命週期的理論 43
2.7.2 技術預測的定義 47
2.7.3 技術預測的重要性 48
2.7.4 技術預測的方法 49
三、生物辨識之指紋辨識技術及產業發展現況 57
3.1 生物辨識技術世界發展狀況 57
3.2 指紋辨識技術發展史 58
3.3 隱私權與指紋的關連性 59
3.4 指紋辨識的未來 60
四、 研究架構與研究設計 61
4.1 研究架構 61
4.2 研究方法 62
4.2.1 專利地圖分析方法 62
4.2.2 技術預測分析方法 62
五、 指紋辨識技術之專利分析 63
5.1 專利數分析 64
5.2 國家別分析 68
5.3 公司別分析 72
5.4 發明人分析 75
5.5 引證率分析 77
5.6 IPC分析 82
5.7 UPC分析 86
六、 指紋辨識技術生命週期之預測分析 91
6.1 專利與技術生命週期的關係 91
6.2 技術成長率分析 95
6. 3技術相對發展成長率(RDGR)分析結果 106
6.4 運用Logistic growth模型之分析結果 110
6.5 運用Gompertz模型之分析結果 115
6.6 Logistic與Gompertz模型比較分析 122
七、 結論與建議 129
7.1 研究結論 129
7.2 研究建議 134
參考文獻 136
一、 中文部分 136
二、 英文部分 140


表目錄
表2.1 身份認證機制的比較 15
表2.2 各種生物辨識方法優劣比較 25
表2.3 各種生物識別技術之比較 25
表2.4 各種生物辨識技術產品價格比較 27
表2.5 各種生物辨識技術其特徵點數量比較 27
表2.6 各種生物辨識技術其認假率比較 28
表2.7 技術生命週期圖意義 46
表2.8 Martino技術預測分類法 50
表2.9 David Frigstad技術預測分類法 50
表2.10 對數曲線與甘培茲曲線兩者的特性比較 56
表5.1 指紋技術專利趨勢分析表(以申請日分析，取1992年之後) 65
表5.2 指紋技術專利趨勢分析表(以公告日分析，取1992年之後) 66
表5.3 專利權人和國家分布(以申請日分析，前10名國家) 69
表5.4 亞洲主要國家專利權人和國家分布 71
表5.5 公司研發能力詳細數據表(取本研究前10名公司為分析標的) 73
表5.6 台灣公司投入指紋相關技術的專利產出分布表 74
表5.7 發明人分析表(取專利數大於10個的發明人) 76
表5.8 重要專利引證率分析表(取專利前10名) 78
表5.9 本研究前10名公司之引證率及技術獨立性數值表 80
表5.10 指紋技術主要之國際分類號技術涵義表(超過30件專利者) 83
表5.11 UPC分類號前5名技術意義分析表 88
表6.1 指紋專利技術生命週期趨勢預測 95
表6.2 整體指紋辨識技術成長率(V) (以申請日) 96
表6.3 整體指紋辨識技術成長率(V) (以公告日) 101
表6.4 以技術成長率探測技術生命週期結果 106
表6.5 專案內IPC前五名的RDR及RDGR數值對照表(以申請日) 107
表6.6 專案內IPC前五名的RDR及RDGR數值對照表(以公告日) 108
表6.7 Logistic曲線預測成長階段(以申請日，整體技術發展) 112
表6.8 Logistic曲線預測成長階段(以公告日，整體技術發展) 113
表6.9 Logistic曲線預測成長階段(以IPC前5名的關鍵性專利技術來分析) 115
表6.10 Gompertz曲線預測參數求解(以IPC前5名的關鍵性專利技術來分析) 122
表6.11 Logistic成長曲線參數表 124
表6.12 Gompertz成長曲線相關參數及反曲點所在年份的差異比對 125
表6.13 Logistic成長曲線參數及到達飽和點年份的計算 127
表6.14 Gompertz成長曲線相關參數及達到飽和點專利總數的差異比對 128
表7.1 各種技術生命週期預測的結果 132

圖目錄
圖1.1 美國安控市場預估產值 5
圖1.2 研究流程圖與論文架構圖 9
圖2.1 生物辨識市場營收圖 11
圖2.2 生物辨識與認證市場之佔有率分布圖 12
圖2.3　指紋的特徵 17
圖2.4 指紋辨識系統 17
圖2.5 掌形辨識系統 18
圖2.6 虹膜辨識系統 19
圖2.7 視網膜辨識系統 20
圖2.8 簽名辨識系統 21
圖2.9 語音辨識系統 22
圖2.10 臉面辨識系統 23
圖2.11 手掌靜脈辨識系統 24
圖2.12 手指靜脈辨識系統 24
圖2.13 指紋圖像 33
圖2.14 指紋辨識流程圖 35
圖2.15 技術發展週期 44
圖2.16 技術生命週期與專利布局策略 45
圖2.17 產業生命週期 46
圖4.1 研究架構 61
圖5.1 歷年專利件數(以申請日為主) 67
圖5.2 歷年專利件數(以公告日為主) 67
圖5.3 歷年專利數比較圖 68
圖5.4 歷年專利件數國家趨勢圖 I (以1990年後開始計算，世界前5名國家) 70
圖5.5 歷年專利件數國家趨勢圖II (以1990年後開始計算，世界前5名國家) 70
圖5.6 歷年專利件數亞洲主要國家分析(1990年後) 72
圖5.7 發明人專利年份分布圖(前5名) 77
圖5.8 重要專利引證次數圖 79
圖5.9 本研究前10名公司之引證率及技術獨立性數值對應圖 81
圖5.10 IPC專利分類分析圖(以展開四階為例) 84
圖5.11 IPC重要專利技術歷年活動分析圖(取本研究IPC前5名) 84
圖5.12 IPC重要國家專利件數分析圖(取本研究IPC前5名國家) 85
圖5.13 IPC分類國家專利件數圖(取亞洲主要國家IPC前5名) 85
圖5.14 IPC競爭專利權人件數分析圖(取本研究內前5名公司) 86
圖5.15 UPC重要專利技術歷年活動圖(取研究內UPC前5名) 89
圖5.16 UPC競爭國家專利件數圖 I(取專利排名前5名) 89
圖5.17 UPC競爭國家專利件數圖Ⅱ(取亞洲主要國家UPC前5名) 90
圖5.18 UPC競爭專利權人專利件數圖(取研究內前5名公司) 90
圖6.1 專利件數/專利權人數 技術生命週期圖(以申請日分析) 92
圖6.2 專利件數/專利權人數 技術生命週期圖(以公告日分析) 93
圖6.3 專利件數/發明人數 技術生命週期圖(以申請日分析) 93
圖6.4 專利件數/發明人數 技術生命週期圖(以公告日分析) 94
圖6.5 歷年專利數累積曲線比較圖 94
圖6.6 整體指紋辨識技術成長率發展曲線圖 97
圖6.7 IPC=G06K9之指紋辨識技術成長率發展曲線圖(以申請日) 98
圖6.8 IPC=H04L9之指紋辨識技術成長率發展曲線圖(以申請日) 98
圖6.9 IPC=G06F17之指紋辨識技術成長率發展曲線圖(以申請日) 99
圖6.10 IPC=A61B5之指紋辨識技術成長率發展曲線圖(以申請日) 99
圖6.11 IPC=C12Q1之指紋辨識技術成長率發展曲線圖(以申請日) 100
圖6.12 IPC前5名之指紋辨識技術成長率(V)比較圖(以申請日) 100
圖6.13 整體指紋辨識技術成長率發展曲線圖(以公告日) 102
圖6.14 IPC=G06K9之指紋辨識技術成長率發展曲線圖(以公告日) 103
圖6.15 IPC=H04L9之指紋辨識技術成長率發展曲線圖(以公告日) 103
圖6.16 IPC=G06F17之指紋辨識技術成長率發展曲線圖(以公告日) 104
圖6.17 IPC=A61B5之指紋辨識技術成長率發展曲線圖(以公告日) 104
圖6.18 IPC=C12Q1之指紋辨識技術成長率發展曲線圖(以公告日) 105
圖6.19 IPC前5名之指紋辨識技術成長率(V)比較圖(以公告日) 105
圖6.20 專案內IPC前五名的RDR數值對照圖 108
圖6.21 專案內IPC前五名的RDGR數值對照圖 109
圖6.22 技術矩陣圖 RGD與RDGR對應(以申請日) 109
圖6.23 技術矩陣圖 RGD與RDGR對應(以公告日) 110
圖6.24 Logistic成長曲線預測(以專利申請累積件數為縱軸，整體技術發展) 111
圖6.25 Logistic成長曲線預測(以專利公告累積件數為縱軸，整體技術發展) 112
圖6.26 Logistic成長曲線預測(以專利申請累積件數為縱軸，G06K9技術發展) 114
圖6.27 Logistic成長曲線預測(以專利公告累積件數為縱軸，G06K9技術發展) 114
圖6.28 Gompertz成長曲線預測(以專利申請累積件數為縱軸) 116
圖6.29 Gompertz成長曲線預測相關參數(以專利申請累積件數為縱軸) 117
圖6.30 Gompertz成長曲線預測(以專利公告累積件數為縱軸) 118
圖6.31 Gompertz成長曲線預測相關參數(以專利公告累積件數為縱軸) 119
圖6.32 Gompertz成長曲線預測(G06K9，以專利申請累積件數為縱軸) 120
圖6.33 Gompertz成長曲線預測相關參數(G06K9，以專利申請累積件數為縱軸) 120
圖6.34 Gompertz成長曲線預測(G06K9，以專利公告累積件數為縱軸) 121
圖6.35 Gompertz成長曲線預測相關參數(G06K9，以專利公告累積件數為縱軸) 121
圖6.36 Gompertz與Logistic所預測出之反曲點差異比較 125
圖6.37 Gompertz與Logistic所預測出之飽和點差異比較 128

一、 中文部分
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二、 英文部分
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