一种流行性指纹识别系统的安插与完毕

摘 要: 针对当下对嵌入式指纹识别**系统的大面积必要,指出了一种基于TMS320VC5501
DSP芯片和HV7131R COMS图像传感器的新型指纹识别系统。该系统利用特殊的设计格局进步了存储器的可增加性以及图像采集电路设计的称心如意,接纳特其余图像处理算法鲜明夯实了指纹图像识其余准确率和速度。实验结果注明,该识别系统图像采集速度快、识别精度高、适用性强,具有一定的参考价值。
关键词: TMS320VC5501;图像采集;指纹识别算法

相对于身体其他的浮游生物特征而言,指纹在唯一性、永久性方面有所分明优势,就算皮肤受伤磨损,只要不伤及真皮,也能重新长出。其它,指纹识别应用起来方便可信,不会对血肉之躯构成伤害。基于那么些特征,指纹识别技术受到了科普青眼,一层层包含身份鉴别和防伪效果的成品被开发,如指刺青份证、准考证、社会有限接济卡、银行储蓄卡等。随着总计机集成技术的滋长,指纹识别设备已向小型化、自动化、嵌入式方向前进,并体现出精神的市场须求。
本系统使用高品质、低功耗的DSP芯片TMS320VC5501作为着力处理器,扩张了SDRAM和FLASH存储器,集成了CMOS图像采集、LCD、键盘、JTAG仿真接口USB等外设,设计严刻、布局合理;充裕利用了片上资源,仅用一片DSP芯片落成了从指纹图像获取、预处理、指纹匹配及结果突显等功能。系统既能够脱机工作,也足以通过接口举行二次开发,整合到其余系统中去。
1 指纹识别基本原理
指纹识别主要涉及指纹采集、图像预处理、特征提取、特征匹配等经过。首先,通过指纹采集设备获得指纹的数字图像,并对原有图像举办预处理,升高图像质量。然后,指纹识别算法从指纹图像中领取出所需的性状数据,根据须要将特色新闻存入指纹数据库中。最终,用当下到手的特点数据与预存在特征库中数指纹模板举办比对,通过匹配算法计算出它们的相似程度,从而取得两幅指纹图像的匹配结果。指纹识别原理框图如图1所示,指纹图像预处理、特征提取、指纹匹配是全方位种类的主旨。

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2 系统硬件设计与研商
指纹识别系统硬件平台是应用程序与指纹识别算法运行的物理平台。综合考虑器件选型、结构容易、低耗能、低本钱、工作稳定、可扩充接口与调节方便等地点的元素,确定了系统硬件设计方案,其组成部分为:主旨处理器(DSP)、系统电源管理、存储设备(SDRAM和FLASH)、指纹采集头、人机交互模块(键盘和LCD)、在线仿真接口(JTAG)。整个系统硬件结构如图2所示。

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2.1 系统主导处理器
TMS320VC5501是美利坚同盟国MediaTek(TI)公司生产的一款高质量、低耗电的16
bit定点DSP芯片[1]。该芯片时钟频率最高可达300
MHz,配以双乘加结构,每秒最高可以落成600万次乘加运算。接纳创新的浦项科学和技术结构,芯片里面有1组程序总线、3组数据读总线和2组数据写总线,使得系统在一个时钟周期内能做到3次读和2次写的操作,并且提供了专用的汇编指令,极大地升高了数量处理能力。
2.2 存储器扩充
TMS320VC5501的里边存储空间仅有32 KB,不可以满足系统程序的急需,因而要求经过外部存储器接口(EMIF)扩充存储空间[2]。本系统同时增添了SDRAM和FLASH。其中,SDRAM选取了Hynix公司的HY57V161610D,用于运行程序与指纹图像处理数量的暂存。针对图像的算法在片内DARAM上实现的频率要远远大于外扩存储器的情景,将指纹采集器输出的图像大小设置为280×280,并透过图像压缩成大大小小140×140,再利用高低位分开放置图像数据,整个图像数据就不到20
KB。同时,指纹图像处理算法的顺序也不超过8
KB。那样,图像识别进程中的程序和数量都在片内DARAM上做到,可以缓解EMIF总线接口的下压力并增强系统的数额处理能力。
本系统中FLASH主要有2个功用:(1)用于存放程序代码,上电之后,FLASH中的各段程序代码被装入SDRAM或DSP内部DARAM中,系统开端正常干活;(2)存放指纹处理程序处理完指纹后所获得的螺纹特征以及一些有关的新闻数量等。本系统利用FLASH芯片为SST39VF3201,存储容量为2M字。可是,DSP片上仅有20根地址线,最多可以扩张到1M字。设计上校GPIO7直接连接到SST39VF3201的A22管脚,使用GPIO7模拟地址线访问FLASH空间。高地址位存储指纹模板,低地址位存储率领程序,可以有效地行使FLASH空间资源。
2.3 图像采集电路设计
系统使用MagnaChip
Semiconductor集团的HV7131R彩色CMOS图像传感器作为指纹采集头的为主零部件[3]。该芯片有很强的实用性,可在千丝万缕环境中工作。其襄助VGA形式,有效像素640×480,带有可编程自动暴光、增益控制及白平衡控制功效,可经过编程设定成像窗口和帧传输速率。芯片集成I2C总线接口,10
bit A/D输出。可是,一般只用高8
bit传输像素点灰度值。最大帧速度30帧/s,最高工作频率25 MHz。
芯片采取Bayer滤光阵列把输入光信号分解成RGB三原色,每一像素点仅保留一种原色。由于蓝色像素对亮度影响最大,所以保留最多,占1/2;黄色像素和黑色像素各占1/4。在实际上处理时,每个像素的R、G、B信号由像素本身输出的某种颜色信号和隔壁像素输出的其它颜料信号结合,那种采样形式,在几乎不下滑图像质量的同时,可以将采样频率下落60%左右。本系统中,DSP的8
bit主机接口HPI.HD[7:0]布署为GPIO,通过读写HGPIODAT1寄存器实现数量传输。如图3所示,HV7131R外接25MHz时钟,A/D转换输出的高8
bit
DATA[9:2]接HPI.HD[7:0]作为数据输入;帧同步信号(VSYNC)和行同步信号(HSYNC)作为外部中断源分别收受TIM0和TIM1引脚;SDA和SCL与DSP片上并轨的I2C引脚连接,用以访问照旧涂改传感器的寄存器值。整个系统运作进程中,DSP只需读取指纹采集头的数据,不过,LCD作为出口呈现,仅写入数据即可。LCD采取并口连接方式设计,通过6
800时序接收DSP数据,与指纹采集模块复用HPI.HD[7:0]管脚。实验求证,那种连接格局不但可以省去大旨处理器片上管脚资源,而且编程紧凑,易于移植。

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指纹识别算法
指纹处理和辨认算法是一切系统的主干,且都在DSP上实现。整个流程如图4所示,紧要概括图像预处理、特征提取和指纹匹配3部分。预处理又可分为图像分割、归一化、图像增强、二值化以及图像细化等。

观念的图像分割算法主要有2类:一类是基于指纹图像方向音信分割的方向法;另一类是依据图像灰度特征分割的方差法。系统采纳了一种基于特征融合的分割算法,对梯度、方向一致性举行2次瓜分。实验申明,该算法可以规范地对两样品类的指印图像举办划分,分割效果相比可观。

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图像归一化是为了对两样的指印图像实行合并处理,将源图像的相比较度和灰度调整到一个稳定的级别上,为三番五次处理提供一个联结的底子[4]。方向图总计、背景分离到功能提取,所有算法都可以在补偿重叠的小区域内单独进行。所以本文选择分块规一化的方法,将图像分为14×14分寸的子区域,再对子图像进行规一化,有限支撑了逐条小区域内均值和方差的一致性。
笔者实现了依照非线性扩散滤波的指印图像增强新算法。该算法利用指纹图像的布局张量构造扩散张量,使得滤波沿着指纹脊线方向扩散。该算法属迭代算法,比Gabor滤波算法能量聚集慢,可以使得地接连断裂脊线,而不会变动指纹脊线的一而再性和奇异性。经过测试,该算法能进步细节点提取的性能,增强指纹匹配的频率。
图像二值化的关键难点是选用一个合适的阈值,经过在系统中实测,拔取阈值To=180。图像细化处理是指为了裁减所需处理的音信量,便于提取指纹特征[5]必发娱乐最新官方网址,。算法中选拔了一种近年来邻点形式来抽取纹线骨架。既可以消除短枝和断线等噪音,还是可以满意指纹细化的保持性、连接性、中轴性和快捷性须求。
细化之后的指纹图像就会突显出特征音信。切磋评释,中断点和分支点那2类特征点就足以描述指纹的唯一性。所以,本文采纳一种基于8连通域判断法的特征点提取形式。该办法是在细化后的二值图像上,对于细化图像的任意点P计算其交叉数和8连通纹线点数,然后遍历细化图像中的每一个像素点,即可得到所有的端点和分支点。图5付给了指纹图像识别进度中的部分结实图像,很好地涵养了原指纹图像的特点。

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图像匹配就是判断2次输入指纹的性状集合(模板)是还是不是属于同一枚指纹[6]。本系统使用基于点方式匹配算法进行指纹识别,有效地化解了多少和岗位都相差很大的2幅指纹细节图像举办最优匹配的题材。在系统硬件平台上,通过HV7131R采集到的螺纹图像作为测试样本,每一枚指纹分别测试100次来评论FRR(错误拒绝率)与FAR(错误接受率)。实验突显:FRR为3.5%,FAR为0%,比对结果满足。
本文提议了一种基于TMS320VC5501 DSP的新型**指纹识别系统。仅用一片DSP芯片,实现了存储器扩充、指纹图像采集、人机交互模块等的设计,既可以单独运行,又有什么不可进行二次开发。指纹图像识别算法是系统的要旨,经过在系统硬件平台上的骨子里测试,算法展示出了运算速度快、识别效能高等优点。近期该系统的二次开发产品早已进来商用阶段并取得用户好评,从而充裕注明了其适用性和可相信性。

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