单芯片微小型指纹识别系统设计与实现

2010， 46 （25） 1引言 生物识别技术是通过将计算机与光学、 声学、 生物传感器 和生物统计学等高科技手段密切结合， 利用人体固有的生理 特性 （如指纹、 人脸、 虹膜等） 和行为特性 （如笔迹、 声音、 步态 等） 来进行个人身份的鉴定1。能用于作为身份鉴别的人体生 物特征应具有普遍性 （人人具有） 、 独特性 （任意两个人或同一 个人的不同手指的特征都不相同） 、 稳定性 （在一定时间内相 对某种匹配准则下特征不变） 和可采集性 （特征可以被传感并 定量测量） ， 常见的人体生物特征主要有指纹、 人脸、 虹膜、 声 音等。 利用人体的指纹特征进行身份识别的指纹识别技术， 是 目前最为成熟， 应用最广的生物识别技术。据统计， 2006年中 国生物识别市场的销售收入约8亿6千万元， 其中超过97%为 指纹识别产品2， 主要应用于海关通关、 金融系统、 笔记本电 脑、 手机、 门锁、 保险箱等方面。 嵌入式应用作为指纹识别应用的一个重要分支， 近几年 也得到快速的发展， 如： 指纹门锁、 指纹保险箱、 指纹遥控器 等。但是， 目前的嵌入式指纹识别产品， 其指纹识别算法软件 运行的系统资源要求较高， 广泛采用以DSP、 ARM等平台为 基础， 外扩展存储器等方式组成指纹识别应用系统3-6， 通常内 存 （RAM） 都要求在1 MB以上， 存储器 （Flash） 也都在1 MB以 上； 尤其是组成嵌入式应用产品的体积较大， 功耗亦较大 （200 mA以上） ， 成本也较高， 严重制约了指纹识别技术的推 广应用， 特别是在体积和功耗要求都极为严格的应用场合， 如 手持式指纹遥控器等的应用。 提出一种基于 ARM7 处理器芯片 LPC2106 为核心的嵌 入式自动指纹识别系统设计。该芯片内嵌 64 KB SRAM， 128 KB Flash， 在系统资源 （内存、 体积） 非常有限的微片上系 单芯片微小型指纹识别系统设计与实现 陈伟元， 苏涛 CHEN Wei-yuan， SU Tao 苏州市职业大学 电子信息工程系， 江苏 苏州 215104 Department of Electronic Information Engineering， Suzhou Vocational University， Suzhou， Jiangsu 215104， China E-mail： wychen CHEN Wei-yuan， SU Tao.Design and implementation of single-chip small size fingerprint identification system.Comput- er Engineering and Applications， 2010， 46 （25） ： 61-63. Abstract：The popularization and application of the embedded fingerprint identification products have been constrained by cost and size all the time.The idea of designing a fingerprint identification system based on the System On Chip （SOC） ARM7 LPC2106 is presented.The composition of the system structure， highly efficient embedded fingerprint recognition algo- rithm for image stitching technology， and the mechanical design to improve the performance of the new fingerprint identifica- tion guide groove are given.The results show that the system can complete fingerprint identification for 20 different users within two seconds.When the False Accept Rate （FAR） is one hundred thousandths， the False Rejection Rate （FRR） will be no more than 3 percent.It s in line with national standards.In addition， this system also has a small size.The price is only about one third of similar products in market.It can be widely used in fingerprint lock， fingerprint safe， fingerprint remote control and other fields in the future. Key words：fingerprint identification； swipe fingerprint sensor； system on chip； embedded system； image mosaic 摘要： 嵌入式指纹识别产品的推广应用一直受到成本和体积因素的制约。提出一种基于ARM7处理器芯片LPC2106为核心的 单芯片嵌入式自动指纹识别系统设计方案， 给出了系统组成的电路结构， 运用了一种高效率的嵌入式指纹图像拼接及识别算法 软件， 并设计出用于改善指纹识别性能的指纹引导槽方案。结果表明， 2秒内能完成20个指纹用户的识别， 在认假率为十万分之 一时， 拒真率不超过百分之三， 达到国家有关标准的要求。该产品体积小， 价格只有同类产品的约三分之一， 可应用于指纹门锁、 指纹保险箱、 指纹遥控器等领域。 关键词： 指纹识别； 刮擦式传感器； 片上系统； 嵌入式系统； 图像拼接 DOI： 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.25.018文章编号： 1002-8331 （2010） 25-0061-03文献标识码： 中图分类号： TP391.4 基金项目： 苏州市工业支撑项目 （No.SG0401） 。 作者简介： 陈伟元 （1964-） ， 男， 博士， 副教授， 主要研究方向： 嵌入式电路系统的设计研究。 收稿日期： 2010-01-15修回日期： 2010-03-31 Computer Engineering and Applications计算机工程与应用61 Computer Engineering and Applications计算机工程与应用2010， 46 （25） 统 （SOC） 上实现从指纹图像传感到识别处理、 存储、 控制的嵌 入式指纹识别产品， 整个应用产品只有一元硬币的一半大小， 可广泛应用于对产品价格和体积有严格要求的场合， 如车库 门、 汽车门指纹遥控器等。设计已在市场上得到广泛推广应用。 2单芯片式指纹识别系统的电路设计 指纹识别系统由ARM7内核的LPC2106处理器7和划擦 式半导体指纹传感器ATW2128组成。其中， ATW212完成指 纹的传感和采集， LPC2106处理器主要完成指纹图像的处理 （图像拼接、 特征提取和比对） 、 存储和控制等功能。ARM7处 理器和指纹传感器间采用SPI方式连接， 通过减少它们之间的 连接线， 以此来提高产品的可靠性。连接关系如图 1所示。 其中， I/O部分包括44键盘接口及LED指示等输入输出控制。 2.1LPC2106处理器 LPC2106的内核为ARM7TDMI-S处理器， 具有64 KB静 态RAM和128 KB片内Flash存储器， 整片擦除只需400 ms。 两个UART口， 一个I2C串行接口， 一个SPI串行接口和多个通 用I/O口。CPU时钟频率可达60 MHz。体积很小， 其封装为 TQFP48 （7 mm7 mm） 。可见， 在高效率的指纹识别算法支持 下， LPC2106的系统资源完全能满足指纹存储用户要求不太 多 （20个用户以内） 的嵌入式指纹识别系统的要求。用其组成 小用户容量下的嵌入式指纹识别系统有优越的综合性价比。 2.2ATW212 指纹传感器 ATW212是美国Atrua公司 （现已被美国AuthenTnc公司 收购） 推出的划擦式指纹传感器， 采用电容式指纹传感。具有 指纹导航和指纹识别两种功能。采用低功耗设计技术， 工作 电流只有2.5 mA， 体积微小， 只有5.0 mm19 mm0.65 mm， 采用 28pin 的 LGA 封装。可识别的手指最大划擦速度为 48 cm/s， 每帧像素为192*8。数据接口可为8位并口或高速串 行SPI口， 防静电能力可达15 kV。 采用SPI方式。由于数据传输速率较高 （2.8 MB/s） ， 要精 心进行PCB布线， 指纹传感器和ARM处理器间的连接电缆不 宜过长， 否则因信号干扰， 造成采集指纹的图像质量下降。 2.3电源管理 低功耗设计是嵌入式应用产品， 特别是以电池供电产品 所面临的关键问题。LPC2106处理器的内核电压为1.8 V， 且 是主要的电量消耗单元， 故这部分采用效率更高的DC/DC电 路实现电压变换 （降压） ； 系统工作时还需另一组3.3 V电压， 主要用于I/O端口驱动。这部分消耗功率并不大， 出于成本考 虑， 采用价格更低的LDO电路来实现。 3手指引导槽结构设计 为达到较好的指纹识别效果， 划擦式指纹传感要求用户 有较高的使用技巧， 手指要紧贴指纹传感器表面匀速移动， 移 动方向垂直于传感器表面， 不要左右摆动。手指对指纹传感 器表面的压力大小恰当。划动手指时， 从靠近指尖的第一节 点开始， 至指尖结束， 这样使用才能有较好的识别效果。因 此， 手指引导槽的结构设计极为关键。 设计的手指引导槽示意图见图2所示。在手指划擦起始 和结束的地方， 均有明显的凹槽， 使用者仅凭手指感觉就能准 确定位。其结构设计示意图见图3所示。其中， 前、 后引导区 长度要求分别大于25 mm和12 mm， 这是根据大部分使用人 群的指节长度的统计数据， 经反复实验后得到的优化数据。 为防止指纹传感器被机械划伤， 要求指纹传感器的安装高度 略低于引导平面。另外， 为保证在手指滑动过程中能明显感 觉到指纹传感器的位置， 引导槽斜面与传感器相交处应有约 0.1 mm的台阶， 斜面俯角应不大于4。 4单芯片式指纹识别系统的软件设计 LPC2106内核为ARM7的处理器， 采用IAR C/C+编译 调试开发工具进行开发。 涉及的软件功能模块主要包括： 指纹的图像采集驱动、 指 纹图像拼接算法、 指纹特征提取算法和指纹匹配算法， 以及端 口驱动及控制等。其中， 指纹图像拼接和指纹识别算法软件 模块是整个软件系统的核心。由于LPC2106能用于算法运行 的内存空间不到 48 KB， 程序存储空间不能超过 80 KB， 且 CPU的时钟速度不超过60 MHz， 运行速度较低， 因此必须开 发高效的指纹识别算法， 才能满足识别速度的要求。 现有的用于划擦式指纹图像帧序列的拼接算法， 主要有 基于相位相关的算法9、 基于像素点灰度方差的方法10或者是 基于运动估计的方法11， 运算量都比较大并且需求系统资源 较多。本文的指纹图像帧序列拼接算法采用基于文献12的 方法， 适用于资源有限的微小型嵌入式指纹识别系统。 采用基于指纹方向图的特征提取方法。指纹特征的鉴别 主要以指纹流向 （脊线） 为基准， 正确估计指纹流向 （即方向 图） 是关键。先估计出指纹流向方向及对应的脊谷波形周期， LPC2106 电机 驱动 DC/DC XC6366 LDO APL5312-33 I/O MISO SCK /CS SENSOR ATW212 3.3 V 1.8 V 电源： 4.56 V MOSI 图1单芯片式指纹识别系统组成框图 图2手指引导槽示意图 ATW212 minimum 0.1 mm 25 mm 12 mm 4 degrees max 图3手指引导槽结构主要参数 62 2010， 46 （25） 然后设计出与该局部指纹频域特征相适应的带通滤波器， 滤 除如采集仪噪声、 手指皮肤干湿反差、 指纹纹路的残缺及局部 指纹灰度分布的剧烈变化等引起的干扰， 从而提高脊谷差异， 增加脊线走向的连续性。经指纹脊线增强、 二值分割及细化 后， 就可进行指纹特征点的提取， 并经伪特征点剔除后即可按 规定的存储顺序生成相应的特征模板。 传统的指纹匹配多采用全局结构核心点方法， 但在指纹 小面积采样时， 往往不存在这样的核心点； 若采用转盘方式逐 点寻找核心点， 则计算效率低， 不能满足实时性要求。采用以 局部特征点对的相似性为基础作匹配时的动态核心点， 再进 行全局指纹空间结构相似性的比对。 5实验结果 设计的单芯片式指纹识别电路模块， 只有25 mm15 mm 大小， 实现了指纹采集、 识别、 控制及电源管理等的功能， 在 6 V电源供电下， 工作电流小于50 mA， 在存满20个指纹用户 下， 平均识别时间小于2 s。经按GA701-2007 指纹防盗锁通 用技术条件 的方法进行测试， 在认假率小于十万分之一时， 拒真率不超过百分之三， 能满足指纹小用户容量下的要求。 与目前类似产品相比， 此设计体积最小， 综合性能基本相当， 但设计成本只有同类产品的约三分之一， 目前已批量生产。 6结语 嵌入式指纹识别产品的推广应用一直受到成本和体积因 素的制约。设计实现了基于LPC2106的低成本单芯片ARM7 内核的嵌入式指纹识别硬件平台， 优化了嵌入式指纹识别算 法软件， 使其适用于48 KB SRAM的系统资源环境。实验结 果表明， 设计开发的嵌入式指纹识别系统， 方案合理可行， 指 纹识别性能指标达到国家有关标准的要求， 能满足指纹用户 量要求不是太多 （少于20个） 情况下的使用， 体积小、 价格低 廉， 可广泛应用于指纹门锁及指纹保险箱、 指纹遥控器等 领域。 参考文献： 1 Glossary of biometrics termsR.Association for Biometrics， In- ternational Computer Security Association （ICSA） ， 1998. 2 李子青.人脸识别技术应用和市场分析J.中国安防， 2007 （8） ： 42-46. 3 谢春光.基于 ARM 自动指纹识别系统研究J.微计算机信息， 2009， 25 （4/1） ： 292-294. 4 陈国金， 王家校.基于ARM9的指纹识别门禁系统J.机电工程， 2009， 26 （9） ： 46-50. 5 胡先东， 杨根兴.基于ARM S3C2410的指纹识别系统设计与实现J. 电脑开发与应用， 2009， 22 （10） ： 55-58. 6 王京林， 朱宁西.基于LPC2368的嵌入式多节点指纹识别系统设计J. 信息通信技术， 2009 （2） ： 45-49. 7 Philips Semiconductor.LPC2106/2105/2104 user manual.2003. 8 Atrua Tec.Atrua wings ATW210 family touch sensor data sheet.2005. 9 Reddy B S， Chatterji B H.An FFT-based technique for transla- tion， rotation， and scale-invariant image registrationJ.IEEE Transac- tions on Image Processing， 1996， 5 （8） ： 1266-1271. 10 北京飞天诚信科技有限公司.指纹图像片段的拼接方法： 中国， CN1804862AP.2006-07-19. 11 中国科学院自动化研究所.基于运动估计的扫描指纹图像重构方 法： 中国， CN1889092AP.2007-01-03. 12 王朋， 张有光.指纹图像帧序列拼接的波形匹配算法J.计算机辅 助设计与图形学学报， 2009， 21 （10） ： 1467-1471. 交更新抗体种群的策略， 并结合并行计算技术提出了一个并 行自适应动态克隆选择算法。实例验证表明， 算法在一定程 度上改善了传统动态克隆算法不足， 提高了算法性能， 具有较 高的收敛速度和精度， 从而进一步扩展了克隆选择算法的应 用范围。 参考文献： 1 胡江强， 郭晨， 尹建川.分级变异的动态克隆选择算法J.控制与决 策， 2007， 22 （6） ： 608-612. 2 Yang Xiao-hui， Jiao Li-cheng， Li Deng-feng.Directional filter for SAR images based on nonsubsampled contourlet transform and immune clonal selectionJ.International Journal of Automation and Computing， 2009， 6 （3） ： 245-253. 3 Tian Wen-jie， Ai Lan， Geng Yu.Immune clone selection algo- rithmforfuzzylogiccontrollerdesignC/ProcofChinese ConferenceonControlandDecision，Guilin，Guangxi，2009： 387-396. 4 Tian Wen-jie， Ai Lan， Geng Yu.A new fuzzy identification ap- proach using support vector regression and immune clone selec- tion algorithmC/Proc of Chinese Conference on Control and Decision， Guilin， Guangxi， 2009： 252-260. 5 Wang De-zhi， Gan Jin-ying， Cui Xin-wei.Application level multi- cast routing algorithm based on clone selection strategyC/Pro- ceedings of 2008 International Symposium on Distributed Com- puting and Applications for Business Engineering and Science， Dalian， Liaoning， 2008： 147-156. 6 焦李成， 杜海峰.免疫优化计算、 学习与识别M.北京： 科学出版 社， 2006. 7 靳宗信， 刘光远， 温万惠.一