基于嵌入式的指紋識別系統的設計

摘要:詳細地描述了基于指紋芯片FPS200的指紋采集系統的硬件設計和軟件的開發，研究了適應指紋芯片FPS200所采集指紋圖像的處理算法，同時針對指紋識別算法對系統運行速度的影響進行了研究，給出了實驗結果，證實了該方法能夠較好的構造嵌入式指紋識別系統。

關鍵詞:指紋識別;FPS200;嵌入式系統

中圖分類號:TP391文獻標識碼:A文章編號:1009-3044(2009)24-6975-02

Design of The Embedded Fingerprint Recognition System

JI Yu-ru， WANG De-zhong

(Jilin Institute of Chemical Technology， Jilin 132022， China)

Abstract: This Paper describes in full detail the design and development of fingerprint acquisition system based on fingerprint chip FPS200. Some algorithms that are suitalbe to process fingerprint images acquired by FPS200 are studied. Meanwhile， this paper proves the effectiveness and feasibility of such embedded fingerprint recognition system through evidence that suggests a minimal diminishment of the running speed of computing system using the tested fingerprint recognition system.

Key words: fingerprint recognition; FPS200; embedded system

指紋識別作為生物特征識別的一種，在身份識別上有著其他識別方法不可比擬的優越性，指紋自動識別技術的應用非常廣泛，幾乎所有需要進行安全性防范的場合均可以運用指紋自動識別技術。嵌入式指紋識別系統具有極高的安全性和易用性，高性能價格比的DSP已逐漸應用于指紋識別技術中，并且發揮著越來越重要的作用。

目前的多數指紋識別系統是將指紋圖像采集到計算機中，然后利用計算機進行識別。但該方法不但占用了主機系統的資源，同時也限制了指紋圖像處理的速度。而本文介紹的采用Veridicom公司的固態指紋傳感器件FPS200和TI公司生產的DSP芯片TMS320VC5416(以下簡稱:C5416)作為核心處理器構造的指紋識別系統不但可脫機工作，也可通過接口進行二次開發，并可快捷地整合到其它系統中[1]。

1 指紋識別算法

指紋識別是用取像設備讀取指紋圖像，并通過軟件提取指紋圖像中的特征數據，然后根配算法得到的結果來鑒別指紋所有人的身份，大多數指紋識別系統都是依靠提取指紋的細節特征點來實現指紋的識別[2]，其特征提取過程主要分為指紋圖像歸一化、計算方向圖、計算圖像有效區域、計算指紋頻率、指紋圖像增強、二值化、指紋圖像細化以及細化后處理等步驟組成[3]。整個的算法運行流程如圖1所示。

指紋圖像歸一化主要是將讀取到的指紋圖像數據進行預處理，以便于后續的處理。計算方向圖用于實現指紋圖像增強，所以計算方向圖是一個重要步驟，它直接影響到圖像增強的效果，錯誤的方向圖最終會導致錯誤的圖像增強。目前，計算指紋方向圖主要分為兩類:預先規定若干離散方向的方法與使用連續方向的方法。指紋圖像的采集必然包含許多無效的區域，計算圖像有效區域就是去除這些無效的區域，以免影響最終的識別效果。指紋圖像的增強需要指紋的頻率信息，所以在進行指紋圖像增強以前，必須要先計算指紋圖像的頻率。由于指紋采集設備的光照不均勻、采集設備的精度的限制、指紋的干濕程度的不同等實際情況的普遍存在，采集的原始圖像絕大部分都是質量較差的圖像，所以，在對圖像進行進一步的處理之前，必須要對指紋圖像進行圖像增強。所以指紋圖像增強是一個非常重要的步驟。用于指紋圖像增強的方法主要有方向加權中值濾波、各項異性濾波、基于規則的圖像增強、基于模糊邏輯的圖像增強、Gabor圖像增強等。通過比較與實踐，用Gabor濾波器進行指紋圖像增強的方法，其性能較為優良，故本文采用基于Gabor濾波器的方法來進行指紋增強算法的設計。二值化是將灰度圖像轉化為二值圖像的過程。常用的二值化的方法包括固定閾值的二值化和動態閾值的二值化。本文采用了動態閾值的二值化方法。指紋圖像的細化以及細化后處理都是為了便于提取指紋特征點而必須進行的步驟。

經過以上的一系列步驟后，便可以提取出指紋的特征點，可以進行下一步的錄入或是匹配的工作了。

2 指紋識別系統硬件平臺

指紋識別軟件需要在特定的硬件平臺上運行，這個硬件平臺是軟件運行的載體。指紋識別系統的硬件平臺有以下幾個部分組成:圖像傳感器、DSP、CPLD、程序存儲器、數據存儲器以及控制電路。系統原理框圖如圖2所示。

圖像傳感器用來讀取指紋圖像，本系統采用了Veridicom公司推出的新一代FPS2OO固態指紋傳感器，它是一款專為嵌入式系統設計的高性能、低功耗、低價格指紋傳感器，可以很方便地集成到各種Internet設備。可輸出像素256*300、分辨率500dpi的灰度圖像，工作電壓范圍為3.3～5 V，傳感器內部有8位ADC，并具有兩組采樣保持電路。DSP采用了TI公司生產的DSP芯片TMS320VC5416處理器。程序存儲器采用了Atmel公司的AT91LV1024型號的Flash存儲器。數據存儲器則采用了SRAM來實現。CMOS圖像傳感器讀取的原始圖像如圖3所示。

3 指紋識別系統的硬件設計

本指紋識別系統中的特征匹配和數據庫模塊可在主機上通過軟件實現，指紋采集、圖像的預處理以及特征提取部分則可由DSP+CPLD完成。該指紋自動識別系統由DSP、CPLD、FPS200指紋傳感器、SRAM、FLASH和USB接口等硬件組成。CPLD可作為系統中的接口和邏輯控制器件，控制著整個系統的邏輯，同時負責協調取指器、DSP和USB三部分之間的工作;用戶通過小鍵盤輸入ID號碼，FPS200指紋傳感器負責現場采集用戶的指紋，CPLD則可將指紋圖像存儲到SRAM中，并在采集完一幅圖像后通知DSP數據已準備好。進行數據處理時，由DSP將SRAM中的數據分塊取到其內部的128 KB RAM中，以進行指紋圖像預處理及特征提取，再由DSP將指紋模板經USB接口上傳給PC，然后與指紋庫中的特征指紋進行匹配，最后顯示匹配結果。

指紋圖像的數據量大(FPS200采集的指紋圖像為256×300象素)，因此，運行指紋識別算法和存儲特征模板均需大量存儲空間。本系統對存儲資源進行了合理的分配管理，系統外部存儲器包括256 KB的FLASH和256 KB的SRAM。程序代碼放在FLASH中，算法運行過程中的臨時指紋圖像數據則存放于片外SRAM，最后的指紋特征模板則存儲于FLASH EEPROM中。

4 指紋識別系統的軟件設計

當選用DSP處理器開發嵌入式系統時，選擇合適的開發工具可以加快開發速度，節省開發成本。因此，一套含有編輯軟件、編譯軟件、匯編軟件、調試軟件、工程管理以及函數庫的集成開發環境(IDE)是必不可少的。使用集成開發環境開發基于DSP的應用軟件，包括編輯、編譯、匯編、鏈接等工作全部在PC機上即可完成。調試工作則需要配合其他的模塊或產品方可完成。本文選用的是TI公司的DSP集成開發工具CCS2.0集成開發環境， 它是一種快速而節省成本的完整軟件開發解決方案，調試工具選用JTAG仿真器[4]。

1) 系統初始化:嵌入式系統在啟動或復位之后，需要對系統硬件和軟件運行環境進行初始化，這些工作由啟動程序完成，通常啟動程序都是用匯編語言書寫的。系統啟動程序所執行的操作與具體的目標系統和開發系統相關。

2) 指紋采集程序設計:FPS200可以工作在中斷方式，也可以工作在查詢方式。本系統采用的是查詢工作方式。程序流程大致如下:先初始化FPS200各寄存器，向相應的寄存器寫入控制字，設置采集指紋的參數，主要是設置DCR、DTR、PGC這幾個寄存器;查詢等待，當指紋被FPS200自動采集進入數據寄存器時，就把指紋數據存入到指定的存儲空間，程序用CCS2.0編寫。

3) 與計算機(PC)之間的通信:該系統使用MAX3111E連接DSP與PC機，MAX3111是一種兼容于SPI/MICROWIRE接口的UART，將全功能通用異步收發器(UART)與帶有±15kV ESD保護的2收發RS-232收發器、電荷泵電容集成于單片28腳IC內，適用于小尺寸、低成本、低功耗等應用。TMS320C5416的UART可工作在中斷模式或DMA模式下。本系統選用的是中斷模式，也可以用查詢方式，可以通過程序控制端口的波特率、數據寬度(8，16位)、停止位(1到2位)、極性控制(polarity)等通信協議。

5 實驗結果與研究

通過對指紋識別系統的測試，表1列出了指紋識別中各部分所占用的時間。

從表1中可以看出指紋圖像增強部分運行時消耗的時間在整個指紋識別系統運行時消耗的時間中占50%，所以這個部分需要進行優化。根據本系統的硬件特點，用匯編語言重寫了指紋增強部分，采用了Scratch pad技術以及指令并行執行技術[5]，在處理指紋圖像中，采用易于硬件實現的位移和加法運算替代乘法運算，轉換時間約為原來的1/4;對于指紋增強算法中大量多重循環的特點，采用了硬件循環以及動態分支預測的方法，試驗結果顯示改進后的指紋增強部分運行時間減少了53%。

6 結論

嵌入式指紋識別系統設計的一個關鍵因素是運行的時間，本文采用了基于FPS200和DSP的嵌入式技術硬件平臺，設計了一個完整的、獨立運行的嵌入式自動指紋識別系統。 系統能實現快速的指紋采集，采集如圖3的指紋所需的時間能控制在0.3s以內，完全能滿足用戶的需要。并且其成本也較低，對于實際構造指紋識別系統具有很大的意義。

本文作者創新點:1) 指紋識別系統不但可脫機工作，也可通過接口進行二次開發，并可快捷地整合到其它系統中;2) 采用軟件編程優化算法來縮短運算時間。

參考文獻:

[1] Devices A. Inc.， Blackfin DSP Family Publications，2002.

[2] Qi Y， Tian J， Deng X. Genetic algorithm based fingerprint matching algorithm and its application on automated fingerprint identification system[J].Journal of Software，2000，11(4):488-493.

[3] 佟喜峰.基于指紋的身份鑒別技術[D].哈爾濱: 哈爾濱工業大學，2003.

[4] 胡小虹，李見為，劉元兵.基于DSP的指紋識別模塊設計與實現[J].重慶大學學報，2004，27(9):26-28.

[5] 苑瑋琦，張永輝.基于DSP5402的指紋識別系統實現問題研究[J].微計算機信息，2007，11(2):195-196.