指紋識別的DSP實現(xiàn)方案
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1 引言
指紋識別技術(shù)通過分析指紋的局部特征，從中抽取詳盡的特征點，從而可靠地確認個人身份。指紋識別不僅具有許多獨到的信息安全優(yōu)點，更重要的是具有很高的實用性、可行性。
目前多數(shù)指紋識別系統(tǒng)是將指紋圖象采集到計算機中，利用計算機進行識別。國外一些公司生產(chǎn)的獨立指紋識別系統(tǒng)，價格比較高昂。這些都限制了指紋識別技術(shù)的普及。因此，研究開發(fā)快速、識別率高、廉價的獨立指紋識別系統(tǒng)具有很大的市場前景和重要的科學研究價值。
本文提出了一種新型基于DSP的指紋識別系統(tǒng)，硬件上利用DSP的高速處理能力，構(gòu)建高速的數(shù)據(jù)處理平臺，軟件上參考DSP和硬件邏輯的處理特點，對傳統(tǒng)的指紋算法進行改進，滿足實時性和可靠性要求。
2 硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
系統(tǒng)的原理框圖如圖(1)所示：
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圖(1)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖
本系統(tǒng)整體上可以分為圖像采集模塊、圖像處理及識別模塊以及輸出模塊三部分組成。
2.1 圖像采集模塊
圖像采集模塊中，由于指紋識別系統(tǒng)中并不需要實時觀察圖像，所以對傳感器要求不是很高，一般的黑白數(shù)字CMOS傳感器都能滿足要求。本系統(tǒng)中采用了一款300萬象素的高清晰度黑白傳感器作為圖像獲取器件，非常適合作為指紋圖像傳感器使用。主要考慮到CMOS器件成本低、分辨率高、可靠性好的優(yōu)點。缺點為當手指汗液多或干裂時成像質(zhì)量可能變差。在圖像識別過程中，采用了基于GABOR的增強算法，基本上可以克服由此造成的影響。
2.2 圖像處理及識別模塊
圖像處理及識別模塊的結(jié)構(gòu)關(guān)系到系統(tǒng)的性能的總體水平，采用FPGA+DSP的體系結(jié)構(gòu)有利于構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)處理流程和方便處理任務(wù)的分配，提高系統(tǒng)的并行程度和資源利用率。系統(tǒng)中的SRAM、SDRAM、FLASH直接連到DSP上供其使用：FLASH用于存放程序和一些固定的表格數(shù)據(jù);SDRAM作為DSP的系統(tǒng)內(nèi)存，用于系統(tǒng)程序的運行;SRAM是高速的數(shù)據(jù)存儲區(qū)，用于存放程序運行是產(chǎn)生的臨時變量。而DDR SDRAM是專門用于存放采集到的指紋數(shù)據(jù)以及預(yù)處理過程中計算得到的象素點梯度數(shù)據(jù)等一些大容量的數(shù)據(jù)塊，直接連接到FPGA，是系統(tǒng)中最高速的內(nèi)存區(qū)域。FPGA除了作為DSP處理器的擴展總線接口外，還分擔了部分數(shù)據(jù)處理任務(wù)，因為僅僅靠一塊DSP是不能勝任所有的運算和控制任務(wù)的，指紋數(shù)據(jù)處理時，經(jīng)常會遇到一些繁瑣的加減運算和比邏輯運算，通常這部分都是由FPGA代為處理的，考慮到指紋處理算法的特殊性，同時還要兼顧實現(xiàn)DDR控制功能。
由于指紋識別過程中數(shù)學運算量大，因此程序設(shè)計不可避免的需要較大的存儲空間，為了提高整體性能，需要把繁重的運算任務(wù)交給DSP處理，而圖像采集部分則要盡可能少的占用DSP時間。另外，利用圖像采集的間隙，或是圖像采集的同時，由硬件完成一部分簡單而繁瑣的運算可以分擔DSP的處理任務(wù)，提高處理的并行度，滿足對實時性的要求。本系統(tǒng)采用了TMS320VC5402，其運算速度快，并且具有很高的性價比。系統(tǒng)中采集到的8bits灰度指紋圖像，每個像素占用一個字節(jié)，圖像尺寸為512×512個像素大小，存儲一幀圖像需要256k字節(jié)存貯空間。DSP單元是整個指紋處理系統(tǒng)的核心，負責對指紋進行實時處理。
2.3 輸出模塊
作為獨立的指紋識別系統(tǒng)，經(jīng)過系統(tǒng)識別的數(shù)據(jù)可以通過LCD直接顯示出來。系統(tǒng)在設(shè)計時，也可以將系統(tǒng)作為終端使用，即通過FPGA擴展出以太網(wǎng)接口，作為需要通過網(wǎng)絡(luò)傳送指紋庫數(shù)據(jù)的大型指紋識別系統(tǒng)終端。
3 指紋識別算法
指紋識別算法是指紋識別的核心，本系統(tǒng)中采用的指紋識別算法流程如圖(2)所示。
圖(2)指紋識別算法流程
圖像增強是指紋圖像預(yù)處理需要解決的核心問題，指紋圖像增強的主要目的是為了消除噪聲，改善圖像質(zhì)量，便于特征提取。由于指紋紋理由相間的脊線和谷線組成。這些紋理蘊涵了大量的信息，如紋理方向、紋理密度等等。在指紋圖像的不同區(qū)域，這樣的信息是不同的。指紋圖像增強算法就是利用圖像信息的區(qū)域性差異來實現(xiàn)的。傳統(tǒng)的指紋圖像增強就是利用圖像的紋理方向信息，構(gòu)造方向濾波器模板來實現(xiàn)濾波的。濾波器構(gòu)造的簡單性和指紋圖像復(fù)雜性的矛盾限制了其作用的有效性。本系統(tǒng)中采用的是參考了指紋圖像紋理頻率信息，并且以GABOR變換這個能夠同時對圖像局部結(jié)構(gòu)的方向和空域頻率進行解析的最優(yōu)濾波器作為濾波器的模板，因而極大的改善了增強算法的效果。
3.1 脊線方向
除奇異區(qū)外，指紋圖像在一個足夠小的區(qū)域內(nèi)，紋理近似于相互平行的直線，這就是指紋圖像的方向性特征。方向性特征是指紋圖像中最為明顯的特征之一，它以簡化的形式直觀的反映指紋圖像的基本形態(tài)特征，因而被廣泛應(yīng)用于指紋圖像的分類、增強、特征提取等方面。
提取脊線方向方法為：
?、?將指紋圖像分割成足夠小的子塊，以滿足塊中紋理近似平行的條件。
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