基于arm的指紋識(shí)別畢業(yè)設(shè)計(jì)

1113基于 ARM的指紋識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)摘要世界正朝著互聯(lián)化的方向發(fā)展,而物聯(lián)網(wǎng)正是這個(gè)數(shù)字革命的核心之一。在目前流行的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中,要求嵌入式終端能夠提供成熟且價(jià)格便宜的生物特征識(shí)別技術(shù),目前來說指紋識(shí)別的技術(shù)應(yīng)用最為廣泛,我們不僅在門禁、考勤系統(tǒng)中可以看到指紋識(shí)別技術(shù)的身影,市場(chǎng)上有了更多指紋識(shí)別的應(yīng)用：如手機(jī)、指紋鎖、銀行支付驗(yàn)證都可應(yīng)用指紋識(shí)別的技術(shù)。在指紋識(shí)別控制領(lǐng)域,也會(huì)用到各種微控制器,本文采用了三星半導(dǎo)體 S3C6410作為控制核心,S3C6410 應(yīng)用了專為要求高性能、低成本、低功耗的嵌入式消費(fèi)類電子設(shè)計(jì)的 ARM9內(nèi)核。按性能分成兩個(gè)不同的系列：該系列內(nèi)核時(shí)鐘頻率已經(jīng)達(dá)到72MHz。指紋識(shí)別基于兩種特征點(diǎn)來識(shí)別:(i)組成指紋的指紋整體特征結(jié)構(gòu)(ii)局部的特征點(diǎn)。本文提出了一種可以在自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)中使用的基于特征點(diǎn)的指紋識(shí)別算法。本文提到的方法基于從細(xì)化提取的特征點(diǎn)，二值化一個(gè)指紋圖像分割圖。該系統(tǒng)采用在指紋分類的指紋索引匹配，大大提高了匹配算法的性能。關(guān)鍵字：ARM9，指紋識(shí)別，特征識(shí)別，圖像處理2AbstractThe world is moving in the direction of the development of the Internet, the Internet of is one of the core of the digital revolution. In the current network technology, the embedded terminal capable of providing biometric technology is mature and the price is cheap, at present technology of fingerprint recognition is the most widely, we can not only see the fingerprint recognition technology in access control, attendance system, fingerprint recognition application is more on the market: such as mobile phone, fingerprint lock, bank payment verification can be applied to fingerprint recognition technology.In the fingerprint recognition and control field, we will also use a variety of micro controller, this paper uses Samsung S3C6410 as the control core, S3C6410 application designed for high performance, low cost, low power embedded consumer electronic design based on ARM9 kernel. According to performance is divided into two different series: this series of core clock frequency has reached 72MHz.Fingerprint identification two feature points based on: (I) to identify the fingerprint feature structure fingerprint (II) feature local. This paper proposes a can be used in automatic fingerprint recognition system of fingerprint recognition algorithm based on feature points. The methods mentioned in this article is based on the feature points extracted from refined, two value segmentation image of a fingerprint image. The system adopts fingerprint indexing in the fingerprint classification matching, greatly improves the performance of matching algorithm.Keywords: ARM9,Fingerprint Identifier，F(xiàn)eature Point,Image Processing.3第一章 概述1.1指紋課題的研究與應(yīng)用背景信息化的特點(diǎn)就是能夠?qū)崿F(xiàn)事物的數(shù)字化和隱秘化，傳統(tǒng)的身份管理如 IC卡，磁卡，鑰匙存在著易丟失，偽造等缺點(diǎn)，相比較于傳統(tǒng)的身份辨識(shí)，人的指紋永遠(yuǎn)無法改變，因此指紋識(shí)別在安防領(lǐng)域，司法領(lǐng)域扮演及其重要的作用，在民用領(lǐng)域，隨著采集器的多樣化和嵌入式微控制器的發(fā)展，指紋識(shí)別更多地走進(jìn)了人們的生活中。作為一門生物識(shí)別的學(xué)科，數(shù)字指紋學(xué)的方法有內(nèi)在的規(guī)則可以遵循，可以把數(shù)字指紋識(shí)別的方法和規(guī)則歸納為：理解自然模型，建立物理模型，導(dǎo)出數(shù)學(xué)模型，確定指紋識(shí)別算法這樣一個(gè)過程 1。本設(shè)計(jì)采用嵌入式微處理器，外接傳統(tǒng)指紋采錄模塊，通過移植專用的指紋識(shí)別算法，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)具有指紋采集，指紋辨識(shí)功能的系統(tǒng)。1.2 嵌入式系統(tǒng)概述 嵌入式系統(tǒng)被工程師們定義為“一種用來控制、監(jiān)視或者輔助儀器、機(jī)械操作的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)” 。嵌入式系統(tǒng)的特點(diǎn)是基于硬件體系，高效，可靠，強(qiáng)實(shí)時(shí)性，滿足對(duì)象智能化控制要求的技術(shù)需要，因此可以將嵌入式系統(tǒng)定義為：“嵌入到對(duì)象體系中的專用計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)” 。嵌入式系統(tǒng)有 3個(gè)特性，即“微機(jī)性” 、 “ 可植入”及“專用性” 。“微機(jī)性”指的是通過使用專門的微控制器，來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制?！翱芍踩搿眲t是指的是可以嵌入到任何應(yīng)用中，應(yīng)付多種控制及運(yùn)算需求，應(yīng)用面廣泛?！皩Ｓ眯浴敝傅氖菫榱藢?shí)現(xiàn)特定對(duì)象的操作必須對(duì)該對(duì)象軟硬件單獨(dú)修改。嵌入式處理器:嵌入式處理器擁有靈活的應(yīng)用編程資源、豐富的外設(shè)接口總線及高速的內(nèi)部總線結(jié)構(gòu)，與通用微處理器比較，同時(shí)具有功耗低、簡(jiǎn)單易用，實(shí)時(shí)性強(qiáng)，性價(jià)比高等優(yōu)點(diǎn)，主要分為微控制器，微處理器，DSP 處理器，嵌入式片上系統(tǒng)四類 22。微控制器：一般指單片機(jī)，將整個(gè)控4制計(jì)算機(jī)的核心封裝在了一個(gè)芯片中，其中包含了 ALU,外設(shè)，總線，RAM,ROM 等通用接口，以某一類型內(nèi)核為模板，該類芯片具有功耗低，穩(wěn)定性好，但是性能較低，沒有 MMU，無法運(yùn)行具有內(nèi)存管理功能的嵌入式系統(tǒng)，是目前工業(yè)應(yīng)用的主流。微處理器：嵌入式 CPU具有通用處理器大部分的功能，可是其集成了更多的外設(shè)，并具有嵌入式特有的功耗低，性耗比高的優(yōu)點(diǎn)，通常以一內(nèi)核為模板，有別于單片機(jī)的是該類芯片性能更強(qiáng)，且通常由 MMU的功能，可以在體系上運(yùn)行強(qiáng)大的嵌入式操作系統(tǒng) 5。. 本系統(tǒng)的指紋算法設(shè)計(jì)包括預(yù)處理和指紋兩部分的算法，其中，指紋預(yù)處理算法用來提取指紋的特征碼，包含指紋分割，二值化，細(xì)化部分算法。指紋識(shí)別算法用來與以存儲(chǔ)的模板匹配得到匹配結(jié)果 6。第二章 系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案本章主要講述了指紋識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案，其中包括了硬件部分和軟件部分的具體設(shè)計(jì)方案。以及曾選用的方案比較。 2.1指紋識(shí)別系統(tǒng)的概述指紋識(shí)別系統(tǒng)是通過專用的指紋圖片采集器，將指紋圖像通過嵌入式處理器經(jīng)過處理后，經(jīng)過指紋特征匹配算法，得出匹配結(jié)果。因此指紋識(shí)別系統(tǒng)由以下三部分組成：（1）嵌入式系統(tǒng)控制板指紋識(shí)別控制板由嵌入式處理器，指紋采集器，輸入輸出等硬件設(shè)備組成。（2）指紋采集器模塊 本系統(tǒng)采用光電指紋采集器，該類型采集器具有成本低，應(yīng)用范圍廣等特點(diǎn)，缺點(diǎn)是圖像失真比例大，需要進(jìn)行軟件較真（3）指紋系統(tǒng)軟件指紋系統(tǒng)軟件由指紋采集，指紋預(yù)處理及指紋識(shí)別三個(gè)步驟構(gòu)成。2.2指紋系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)方案針對(duì)指紋識(shí)別應(yīng)用，嵌入式控制板必須滿足的條件有：1.板載主控芯片必須具5有強(qiáng)勁的運(yùn)算能力，才能具有圖像處理的能力，2.有大容量的存儲(chǔ)設(shè)備，可以滿足一般的嵌入式應(yīng)用需求。3.具有豐富的接口，方面拓展功能及測(cè)試。綜上所述，選用了采用 ARM9內(nèi)核的三星 S3C6410芯片，該芯片的主頻最高能到達(dá)72MHZ，且集成了豐富的外部設(shè)備，且價(jià)格便宜，完全滿足了指紋識(shí)別應(yīng)用的需求。以下是具體的設(shè)計(jì)細(xì)節(jié) 10.。2.2.1指紋采集器介紹本設(shè)計(jì)采用 OP100-T光學(xué)式指紋采集頭，該采集頭使用 GC0307傳感器進(jìn)行獲取信息，該傳感器支持多個(gè)分辨率級(jí)別的圖像傳輸：QVGA(480*640)CIF（80*120）等，支持多種傳輸數(shù)據(jù)格式輸出：YCRCB422，YCRCB444，RGB565，采集器通過 IIC接口進(jìn)行控制。指紋識(shí)別軟件設(shè)計(jì)由采集器驅(qū)動(dòng)，圖像畸變處理算法，圖像預(yù)處理算法，特征提取別算法，人機(jī) UI界面軟件流程圖如下圖：指紋圖像捕捉預(yù)處理指紋圖像 ， 獲得特征點(diǎn)特征比對(duì)比對(duì)結(jié)果 模板文件結(jié)束 ？ 界面顯示結(jié)果 界面顯示結(jié)果特征點(diǎn)存入現(xiàn)有的模板否是是否6圖 2-3指紋識(shí)別系統(tǒng)工作流程圖第三章 指紋預(yù)處理算法的設(shè)計(jì)本設(shè)計(jì)采用的指紋識(shí)別方法是基于指紋的特征進(jìn)行匹配的，指紋的特征指的是紋線的的結(jié)束點(diǎn)和交叉點(diǎn)，因此，衡量系統(tǒng)性能的好壞就是指紋的端點(diǎn)和分叉點(diǎn)的提取精度。而提取的精度又和指紋圖像的大小和預(yù)處理算法的運(yùn)算復(fù)雜度有關(guān)，一般來說，指紋圖像越大，預(yù)處理越充分，指紋特征的提取越好。在嵌入式應(yīng)用中，由于系統(tǒng)的資源有限，因此常常采取折中的方法，即降低圖像的分辨率，加大預(yù)處理的處理度降低計(jì)算量，且得到較高的匹配度。指紋圖像的預(yù)處理主要有以下幾個(gè)流程，主要包括求梯度場(chǎng)，方向場(chǎng)，然后圖像分割，濾波增強(qiáng)，而后細(xì)化，然后可以得到可提取出特征點(diǎn)的指紋圖像 10。3.1指紋圖片畸變處理算法由于采用了光電式采集器，反饋信號(hào)受到光學(xué)機(jī)理的影響，會(huì)有一點(diǎn)的圖像畸變，在這里主要是梯形畸變，當(dāng)前很多基于光學(xué)式采集的校正技術(shù)也是針對(duì)這種畸變來進(jìn)行的?？墒?，光學(xué)采集器得到的指紋圖像的畸變不僅只有這種線型變化，非線性扭曲在指紋的邊緣是很嚴(yán)重的。如圖 3-1,3-2所示，但受圖像扭曲的影響，相同采集器存在相同的非線性扭曲，因此只要是同一個(gè)采集器采集到的信號(hào)是可以完成匹配，即使方向不同。但是對(duì)于不同的指紋采集器，采集到的圖像會(huì)因?yàn)椴杉鞯墓ぷ鞣绞降牟煌尸F(xiàn)出不同的特性，因此需要采取特殊的處理算法。圖 3-1 光學(xué)畸變示意圖圖 3-2 實(shí)際采集到的畸變7解決指紋圖像產(chǎn)生的畸變，可以從不同的角度去思考?；谝韵录僭O(shè)進(jìn)行線性擬合數(shù)學(xué)建模。假設(shè)：（1）指紋畸變梯形中的方格數(shù)目沒有變小，只是由底向頂縮小。（2）認(rèn)定每行方格的數(shù)目變化是線性的。（3）方格中的像素是不可壓縮的。依照以上假述，可以進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，得出第一行的邊長(zhǎng)關(guān)系：* MERGEFORMAT 2(3.1.2)1,cWN第 y行方格邊長(zhǎng)關(guān)系式：假設(shè)* MERGEFORMAT 3(3.1.3)01d那么第 d行的正方形邊長(zhǎng)* MERGEFORMAT 4(3.1.4)cy Y畸變矯正 矯正對(duì)于 y方向，第 y行的所處位置和上底的距離為前(y-1)個(gè)正方形的邊長(zhǎng)和：8* MERGEFORMAT 5(3.1.5)112yiyaX畸變矯正：* MERGEFORMAT 6(3.1.6) 011(y)WxNTHN采用上述公式可以解決畸變矯正的坐標(biāo)映射問題，還原出較為真實(shí)的圖像 11。3.2指紋圖像的分割計(jì)算：由于使用光學(xué)指紋采集器，采集得到的圖像分為指紋圖像區(qū)域和空白區(qū)域。我們所做的操作是針對(duì)指紋圖像本身，但是空白區(qū)域由于采集器的因素也會(huì)有像素，因此需要分割具體的圖片。 圖 3-3梯度場(chǎng)實(shí)現(xiàn)圖像分割的方法有直方圖分割和梯度場(chǎng)的方法：直方圖分割的思路是由于指紋像素和背景像素之間落差較大 12，因此可以設(shè)定閥值，這種分割方法的缺點(diǎn)是不大準(zhǔn)確，不適應(yīng)光學(xué)采集接口采集的圖像，梯度場(chǎng)的實(shí)現(xiàn)方法是計(jì)算指紋圖像的梯度然后對(duì)梯度像素進(jìn)行閥值判斷，目的就是區(qū)分是前景和背景。圖像梯度的計(jì)算方法： 72* MERGEFORMAT 8(3.2.8)Gx,y=d(i,j)+yi,j（ ）* MERGEFORMAT 9(3.2.9)(ij)I1-I* MERGEFORMAT 10(3.2.10)y,i,j)(i,j如上公式，圖像梯度需要進(jìn)行與相鄰像素的比較因此采用梯度的方法相較于直方圖的方法更好。3.3指紋的平滑處理在采集指紋過程中，傳感器通常會(huì)把9周圍的環(huán)境灰塵，表面污漬等也才采集進(jìn)去，這些噪聲像素的特點(diǎn)是與周圍像素相比顯得并不“合群” 。為了去除該噪聲，必須參考周圍的像素，進(jìn)行卷積運(yùn)算。信號(hào)與系統(tǒng)中卷積運(yùn)算在實(shí)際的指紋圖像處理中都表現(xiàn)為鄰域運(yùn)算。臨域運(yùn)算是在輸出指紋圖像中，通過矩陣運(yùn)算的思路，獲得圖像矩陣和模板矩陣運(yùn)算結(jié)果。通常臨域遠(yuǎn)比指紋圖像尺寸小，如 3*3，4*4。卷積運(yùn)算的定義為：* MERGEFORMAT 10 1,y,yj2mij mgxTijfxi11(3.2.11)平滑模板算子實(shí)現(xiàn)了一種類似低通濾波的功能，算子如下* MERGEFORMAT 12(3.2.12)319G3.4指紋的增強(qiáng)處理指紋圖像的增強(qiáng)指的是增強(qiáng)指紋圖像的特征，脊線，谷線等等特性，對(duì)這些特性的增強(qiáng)，需要對(duì)圖像的方向場(chǎng)和頻率場(chǎng)進(jìn)行分析，作為增強(qiáng)的指導(dǎo)。需要模擬出一個(gè)現(xiàn)象濾波器，模擬智能增強(qiáng)的“簡(jiǎn)單細(xì)胞頻向調(diào)諧”過程。Daugmann 證明了這些“頻向”脈沖響應(yīng)可由高斯窗口和正旋波相乘后得到的 Gabor小波逼近 17。對(duì)于指紋的增強(qiáng)，主要在以下兩個(gè)方面進(jìn)行：在紋線的水平方向上，需要對(duì)紋線進(jìn)行定向增強(qiáng)，彌補(bǔ)由于采集因素造成的可能的紋線斷裂。在紋線的垂直方向上，需要對(duì)谷線進(jìn)行定向?yàn)V波，使用 Gabor函數(shù)可以滿足該要求，在該位置的頻率場(chǎng) f對(duì)指紋圖像進(jìn)行振蕩增強(qiáng) 16。Gabor小波函數(shù)： * MERGEFORMAT 22/1expyHx13(3.2.13)10因?yàn)?Gabor小波函數(shù)的模板運(yùn)算十