嵌入式指纹识别系统研究

《嵌入式指纹识别系统研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、武汉理工大学硕士学位论文摘要指纹识别技术作为目前比较实用的生物识别技术已经成为国内外研究的热点。传统的基于PC的指纹识别系统由于移动性差、功耗高等缺点限制了其在民用领域的应用和推广。因此，开发低功耗、高性能、移动性强的嵌入式指纹识别系统具有现实的实用意义和广泛的应用前景。本文在研究指纹识别算法的基础上，对现有的算法进行了改进和创新，并结合DSP技术，构建了一套基于DSP的嵌入式指纹识别系统。本系统硬件平台采用DSP+CPLD结构，选用11公司高性能的TMS320VC5416DSP芯片和ALTERA公

2、司的EPM3256AQC208CPLD芯片为核心芯片，配合程序存储器、数据存储器和FLASH存储器等外围设备设计了指纹识别系统的硬件平台。指纹采集模块采用富士通公司的MB聊指纹传感器芯片完成了指纹图像的采集。在本系统硬件平台上开发了嵌入式指纹识别算法。指纹识别算法主要包括；指纹图像预处理、特征提取和特征匹配。指纹图像预处理包括图像分割、图像规格化、滤波增强、二值化、细化等几个步骤。其中图像分割算法采用了灰度方差法以分离指纹图像的前景与背景，且增加平滑处理使前景区和背景区分割的更准确。在滤波增强算法中

3、，求取指纹图像块方向图后增加了4邻域的平滑滤波，并采用方向滤波实现指纹图像增强，有利于DSP内部运算单元对数据的处理。实验结果表明该滤波增强算法具有明显的的指纹图像增强效果。分析对比了快速细化算法和OPTA细化算法的优缺点后，本系统采用先利用快速细化算法进行初步细化，．然后再使用改进的OPTA算法进一步细化的综合细化算法，实验结果表明综合细化算法不仅执行效率高，而且光滑无毛刺。在特征提取算法中，分析了8邻域编码纹线跟踪算法的优缺点，针对该算法的缺点和不足进行了改进，实验结果表明改进后的算法能够更准确

4、的跟踪纹线的走向，特征提取更精确。在基于矢量三角形的匹配算法中引入了界限盒技术，增强了算法的容忍性。关键词：指纹识别，特征提取，纹线跟踪，指纹匹配武汉理工大学硕士学位论文Aspracticalbiometricrecognitiontechnologies，fingerprintrecognitiontechnologyisbecomingthemostpopulartechnologieSofwhichtheresearchinstitutesofhomeandabroadmadeastudy．T

5、hetraditionalfingerprintrecognitiontechnologybasedonPCisrestrictedtohomeapplication，becAu∞ofhardlymobilityandhi【ghpowerconsumptinn．Sotheembeddedfingerprintrecognitionsystemwithlowpowerconsumptionandhighperformancewillhavebrightfuture．Inthisthesis，bystu

6、dyingthefingerprintrecognitionalgorithms，thealgorithmsareimprovedandinnovated．AnembeddedfingerprintrecognitionsystembasedonDSPisdesignedbycomposingtheDSPtechnologyandtheimprovedalgorithms．ThesystemhardwareplatforlnhasadoptDSP+CPLDstructure,andthemainha

7、rdwareplatformofthissystemconsistsofDSPTlVlS320VC5416ofTI．Thesystematicmemorymoduleineludesprocedurememory．datamemoryandFLASHmemory．ThesystemadoptsthesolidfingerprintsensorMBF200chipofFUJn?SUtoacqukefingerprintimage．Thefingerprintrecognitionalgorithmsa

8、redesignedbasedonthishardwareplatform．nefingerprintrecognitionalgorithmsincludesfingerprintimagepreprocessing,featureextractionandfeaturematching．Thefingerprintimagepreprocessingalgorithmincludesimagesegmentation,imagenormalizing,filter