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          基于DSP56311和MCS-51的嵌入式指紋自動識別系統(tǒng)

          作者:■ 華中科技大學電信系 簡敬元 龍占超 成明娜 時間:2005-04-27 來源:eaw 收藏

          摘    要: 本文在指紋自動識別技術的基礎上對指紋處理算法做了較大改進,并給出了用Motorola 構建主從式的設計方案。
          關鍵詞: ;;;

          引言
          目前生物識別技術發(fā)展迅速,特別是被譽為三大生物識別技術之一的指紋識別技術越來越先進,將指紋自動識別技術應用到各種需要身份驗證的系統(tǒng)或者嵌入到現(xiàn)有的大量安保系統(tǒng),將會大大提高系統(tǒng)的安全性。本文對目前的指紋自動識別算法做了大量的研究和改進,不僅使得指紋識別的誤識率和拒識率降到很低(大約0.005%),而且大大提高了指紋特征匹配速度。本文論述了使用Motorola 設計主從式結構的嵌入式的技術原理和方案要點。
          系統(tǒng)框圖
          嵌入式指紋自動識別系統(tǒng)有兩種運行模式:主控模式和從控模式。在主控模式下,系統(tǒng)獨立運行,用戶指紋識別算法采用1:N的匹配方式,指紋數(shù)據(jù)和操作記錄數(shù)據(jù)都存放在Flash中。MCS-51中實現(xiàn)了一個簡單的嵌入式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng),提供添加、刪除、修改用戶指紋、查詢、導入導出操作記錄以及清空數(shù)據(jù)庫等操作。在從控模式下,該系統(tǒng)可作為其他系統(tǒng)的外設,系統(tǒng)不使用本地指紋庫,指紋自動識別算法采用1:1的匹配方式,參考指紋數(shù)據(jù)來源于外部系統(tǒng)。其硬件組成框圖如圖1所示。
          設計該系統(tǒng)有兩個關鍵點:一是DSP56311與MCS-51單片機通信接口的軟硬件設計,這部分必須保證系統(tǒng)在做指紋搜索匹配時,能高效快速地交換數(shù)據(jù);二是DSP56311中的指紋自動識別算法的選取和軟件實現(xiàn),直接影響系統(tǒng)的匹配速度和匹配效果。

          DSP56311與MCS-51接口的HI08模塊配置
          HI08(host interface)接口分為兩個部分:與主處理器接口部分和與DSP接口部分。與DSP內核的接口部分的8個寄存器被直接映射到內部的X數(shù)據(jù)存儲器中,可以使用軟件查詢,中斷驅動或者DMA方式與DSP內核握手通信;與主處理器接口的寄存器則被映射到外部的主機總線地址空間的8個連續(xù)位置上,充當主處理器的一個I/O映射外設。
          HI08接口模塊的工作模式、端口屬性,以及與DSP內核和MCS-51之間的數(shù)據(jù)傳輸方式等的配置信息,是在引導程序中,根據(jù)HPCR寄存器的設置實現(xiàn),HPCR定義如表1所示。其中,高字節(jié)主要設置HI08接口信號極性和外接總線類型,低字節(jié)則主要設置與端口信號有關的使能標志。
          系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸采用中斷方式, 故首先要分別將HI08與DSP內核和MCS-51兩邊的中斷允許標志位HCR[HTIE]、HCR[HRIE]和ICR[TREQ]、ICR[RREQ]置1。本系統(tǒng)中,MCS-51向DSP56311發(fā)送各種命令或者指紋匹配所需要的特征模板數(shù)據(jù);DSP56311則向MCS-51單片機返回各種命令的處理結果或者指紋數(shù)據(jù)。
          從MCS-51向DSP56311發(fā)送數(shù)據(jù)的過程是:首先開中斷,設置ICR[TREQ]= 1,HCR[HRIE]=1;然后將數(shù)據(jù)寫入HI08接口的寄存器TXH:TXM:TXL中,且ISR[TXDE]自動清零;當HSR[HRDF]=0時,寄存器TXH:TXM:TXL中的數(shù)據(jù)將被傳送到數(shù)據(jù)接收寄存器HRX中,并自動將ISR[TXDE]和HSR[HRDF]置1;ISR[TXDE]和HSR[HRDF]都為1將會產(chǎn)生兩個中斷信號,即DSP接收數(shù)據(jù)的中斷請求信號和單片機繼續(xù)傳送數(shù)據(jù)的中斷信號(對應HRRQ引腳信號)。
          同理,DSP56311向MCS-51發(fā)送數(shù)據(jù)的過程是:內核首先開中斷,HCR[HTIE]= 1,ICR[RREQ]=1;然后將數(shù)據(jù)寫入HTX寄存器,并自動將HSR[HTDE]清零;當ISR[RXDF]=0時,HRX中的數(shù)據(jù)將自動被寫入RXH:RXM:RXL中,并自動將HSR[HTDE]位和ISR[RXDF]位都置1;HSR[HTDE]和ISR[RXDF]都為1將會產(chǎn)生兩個中斷信號,即內核傳送數(shù)據(jù)的中斷信號和MCS-51接收數(shù)據(jù)的中斷信號(對應HTRQ引腳信號);單片機檢測到該中斷信號將會從HI08接口的寄存器RXH:RXM: RXL中讀取數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)讀出后將自動的將ISR[RXDF]清零。
          DSP56311通過HI08接口與MCS-51的連線示意圖如圖2所示。
           
          算法選取和改進
          在兩種工作模式下,系統(tǒng)采用的指紋自動識別算法側重點有所不同。主控方式下,指紋庫容量小,往往要求快速準確的匹配,算法的側重點主要是計算指紋圖像的細節(jié)特征點數(shù)據(jù);而從控方式下,指紋庫容量通常很大,這時用于指紋分類檢索的全局特征數(shù)據(jù)的計算非常重要。兩種工作模式下的指紋處理算法的流程基本相同,如圖3所示。
          指紋圖像增強算法利用Gabor濾波器具有最佳時域和頻域連接分辨率的特點及其良好的帶通性,能夠處理質量很差的指紋圖像,使系統(tǒng)的拒識率很低。二值化處理算法采用了基于方向圖的動態(tài)閥值二值化算法,能夠有效減少偽特征點的產(chǎn)生和真實特征點的退化和丟失。
          指紋圖像的細化算法則采用了經(jīng)典的Hildtch圖像細化算法,該算法滿足收斂性、連接性、拓撲性、保持性、細化性、中軸性、快速性等要求。特征碼提取算法有兩種:全局特征點的提取算法和細節(jié)特征點提取算法。全局特征點是指指紋圖像的奇異點,也即中心點和三角點;細節(jié)特征點提取算法為了減少計算量,僅僅提取脊線末梢(端點)與脊線分支點這兩種關鍵點。通常在嵌入式應用場合利用這兩種特征點可以很好地識別指紋。指紋特征碼的匹配就是要計算這兩種特征點的匹配程度。全局特征點的計算方法采用了一種改進的利用Poincare Index值求取算法,具有較好的抗干擾性;細節(jié)點的計算采用了基于脊線跟蹤的指紋圖細節(jié)提取算法。指紋特征碼匹配則是在D.K.Isenor等人提出的一種用圖匹配來對兩幅指紋圖像進行匹配的方法和Andrew K.Hrechak等人用結構匹配來做指紋識別的算法基礎上,提出了一種基于動態(tài)全局特征的結構匹配算法,該算法已經(jīng)在Matlab中驗證通過,匹配效果非常好。
          該匹配算法思想是綜合利用全局特征點和細節(jié)特征點,利用某種準則,將指紋特征點分布圖劃分為互相獨立的若干個三角形(圖元)。每個三角頂點為端點或者分支點,分別求取端點處的切線方向(指紋線延伸方向)和分支點的三個分支方向,由這些方向相對值可以確定該圖元的形狀,再求取圖元(三角形)中心相對于奇異點的距離和方向。利用這些數(shù)據(jù)構造匹配變量:
          Vi={圖元基本信息,圖元位置信息}; i=0,1,2,3……
          其中圖元基本信息A={端點1類型,以端點1為頂點的夾角,端點2類型,以端點2為頂點的夾角,端點3類型,以端點3為頂點的夾角};圖元位置信息B={圖元中心點到奇異點的距離,圖元中心點相對于奇異點的方向}。注意:圖元基本信息中,端點的先后次序和它們與中心點的遠近相對應,即最近的端點放在最前面,最遠的端點放在最后面。
          從匹配變量可以看出,圖元基本信息只與圖元本身形狀有關,而與位置和圖元大小無關;圖元位置信息則與圖元位置相關而與圖元形狀無關。這樣做的理由是:在指紋圖像面積有限情況下,兩個相似但不相同的圖元(極端情況下形狀完全相同,但大小不同),其相鄰的圖元形狀將會有很大的差別,這樣在其他的圖元匹配時這個圖元將會被剔除。
          這種圖元結構匹配算法至少可以在三個方面提高和改善匹配的效果。首先,各特征點的匹配轉化為圖元的匹配,計算量將大大的縮減。其次,能明顯的降低指紋匹配的拒識率和誤識率。再次,只要奇異點(只與指紋特征有關)計算比較準確,則對指紋圖像的畸變、平移和旋轉具有很好的魯棒性。

          結語
          嵌入式指紋自動識別系統(tǒng)采用了目前較先進的指紋自動識別算法,并在自動匹配技術上做了一些重大的改進,特別是使用基于圖元匹配的思想,使指紋識別的拒識率和誤識率很低,匹配速度非常快,特別適合大容量指紋庫的應用。系統(tǒng)設計完成后經(jīng)實際的應用測試,該系統(tǒng)的指紋自動識別既快又準,完全可以實用?!?/P>

          參考文獻
          1 李群芳.單片微型計算機與接口技術.華中理工大學出版社,1998年10月:10~53
          2 尹義龍,詹小四,譚臺哲,寧新寶.基于加博函數(shù)的指紋增強算法及其應用.2003,14(3):484~489
          3 簡兵,莊鎮(zhèn)泉,李海鷹,王睿斌.基于脊線跟蹤的指紋圖細節(jié)提取算法. 電路與系統(tǒng)學報, 2001年9月第6卷第3期



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