一種新型指紋識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

2.1 系統(tǒng)核心處理器
TMS320VC5501是美國德州儀器(TI)公司生產(chǎn)的一款高性能、低功耗的16 bit定點DSP芯片[1]。該芯片時鐘頻率最高可達300 MHz，配以雙乘加結(jié)構(gòu)，每秒最高可以完成600萬次乘加運算。采用改進的哈佛結(jié)構(gòu)，芯片內(nèi)部有1組程序總線、3組數(shù)據(jù)讀總線和2組數(shù)據(jù)寫總線，使得系統(tǒng)在一個時鐘周期內(nèi)能完成3次讀和2次寫的操作，并且提供了專用的匯編指令，極大地提高了數(shù)據(jù)處理能力。
2.2 存儲器擴展
TMS320VC5501的內(nèi)部存儲空間僅有32 KB，無法滿足系統(tǒng)程序的需要，因此需要通過外部存儲器接口(EMIF)擴展存儲空間[2]。本系統(tǒng)同時擴展了SDRAM和FLASH。其中，SDRAM采用了Hynix公司的HY57V161610D，用于運行程序與指紋圖像處理數(shù)據(jù)的暫存。針對圖像的算法在片內(nèi)DARAM上實現(xiàn)的效率要遠遠高于外擴存儲器的情況，將指紋采集器輸出的圖像大小設(shè)置為280×280，并經(jīng)過圖像壓縮成大小140×140，再采用高低位分開放置圖像數(shù)據(jù)，整個圖像數(shù)據(jù)就不到20 KB。同時，指紋圖像處理算法的程序也不超過8 KB。這樣，圖像識別過程中的程序和數(shù)據(jù)都在片內(nèi)DARAM上完成，可以緩解EMIF總線接口的壓力并提高系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力。
本系統(tǒng)中FLASH主要有2個作用：(1)用于存放程序代碼，上電以后，F(xiàn)LASH中的各段程序代碼被裝入SDRAM或DSP內(nèi)部DARAM中，系統(tǒng)開始正常工作；(2)存放指紋處理程序處理完指紋后所獲得的指紋特征以及一些相關(guān)的信息數(shù)據(jù)等。本系統(tǒng)采用FLASH芯片為SST39VF3201，存儲容量為2M字。但是，DSP片上僅有20根地址線，最多可以擴展到1M字。設(shè)計中將GPIO7直接連接到SST39VF3201的A22管腳，使用GPIO7模擬地址線訪問FLASH空間。高地址位存儲指紋模板，低地址位存儲引導(dǎo)程序，可以有效地利用FLASH空間資源。
2.3 圖像采集電路設(shè)計
系統(tǒng)采用MagnaChip Semiconductor公司的HV7131R彩色CMOS圖像傳感器作為指紋采集頭的核心器件[3]。該芯片有很強的實用性，可在復(fù)雜環(huán)境中工作。其支持VGA模式，有效像素640×480，帶有可編程自動曝光、增益控制及白平衡控制功能，可通過編程設(shè)定成像窗口和幀傳輸速率。芯片集成I2C總線接口，10 bit A/D輸出。但是，一般只用高8 bit傳輸像素點灰度值。最大幀速度30幀/s，最高工作頻率25 MHz。
芯片采用Bayer濾光陣列把輸入光信號分解成RGB三原色，每一像素點僅保留一種原色。由于綠色像素對亮度影響最大，所以保留最多，占1/2；紅色像素和藍色像素各占1/4。在實際處理時，每個像素的R、G、B信號由像素本身輸出的某種顏色信號和相鄰像素輸出的其他顏色信號構(gòu)成，這種采樣方式，在基本上不降低圖像質(zhì)量的同時，可以將采樣頻率降低60%左右。本系統(tǒng)中，DSP的8 bit主機接口HPI.HD[7：0]配置為GPIO，通過讀寫HGPIODAT1寄存器實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。如圖3所示，HV7131R外接25MHz時鐘，A/D轉(zhuǎn)換輸出的高8 bit DATA[9：2]接HPI.HD[7：0]作為數(shù)據(jù)輸入；幀同步信號（VSYNC）和行同步信號（HSYNC）作為外部中斷源分別接到TIM0和TIM1引腳；SDA和SCL與DSP片上集成的I2C引腳連接，用以訪問或者修改傳感器的寄存器值。整個系統(tǒng)運行過程中，DSP只需讀取指紋采集頭的數(shù)據(jù)，但是，LCD作為輸出顯示，僅寫入數(shù)據(jù)即可。LCD采用并口連接方式設(shè)計，通過6 800時序接收DSP數(shù)據(jù)，與指紋采集模塊復(fù)用HPI.HD[7：0]管腳。實驗證明，這種連接方式不僅可以節(jié)約核心處理器片上管腳資源，而且編程緊湊，易于移植。

3 指紋識別算法
指紋處理和識別算法是整個系統(tǒng)的核心，且都在DSP上實現(xiàn)。整個流程如圖4所示，主要包括圖像預(yù)處理、特征提取和指紋匹配3部分。預(yù)處理又可分為圖像分割、歸一化、圖像增強、二值化以及圖像細化等。