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j ；京邮电大学硕士学位论文基于d s p 的自动指纹识别系统的研究与开发 基于d s p 的自动指纹识别系统的研究与开发 摘要 在现代社会中，越来越多的场合需要个人身份的认证，传统的“用 户名+ 密码”的认证技术在安全性和便捷性上无法满足现行系统的要 求。生物识别由于具有稳定性、唯一性和普遍性，得到了极大的发展 和广泛的应用。指纹识别作为生物识别技术最为成功的应用之一，近 年来已得到快速的发展和普及，成为最为实用的生物识别技术。 自动指纹识别系统是指纹识别技术的具体应用。本文在研究了自 动指纹识别系统的结构以及d s p 芯片的性能构造的基础上，设计开 发了基于1 1 公司t m s 3 2 0 c 6 7 1 3 bd s p 芯片的嵌入式自动指纹识别 系统的硬件平台，包括指纹采集模块、电源管理模块、时钟模块、数 据存储及传输模块。另外，本文研究分析了c 代码在c 6 7 1 3 环境下 的优化，提高了算法的运行效率。 本文第一章简要介绍了生物识别技术及指纹识别系统的发展与 现状，指明了研究课题的目的及意义。第二章详细分析了自动指纹识 别系统的结构及工作流程，并对嵌入式自动指纹识别系统专门进行了 研究。第三章对系统所使用的1 1 系列d s p 芯片的性能及技术指标进 行研究分析，介绍了芯片选型原则，详细介绍了c 6 7 1 3d s p 芯片的 结构特点。第四章详细介绍了该系统的硬件平台设计及实现过程，包 括电源、时钟、存储、数据传输等各个模块的详细设计，给出各模块 的硬件电路。第五章主要介绍了t ic c s 集成开发环境，研究分析了 d s p 环境下的c 代码优化，并对指纹识别的部分算法进行移植和优 化。最后，对现有的问题进行了分析并对今后的工作进行了展望，提 出了未来的工作方向。 关键词：自动指纹识别系统；d s p ；t m s 3 2 0 c 6 7 1 3 b ：c c s 北京邮电大学硕士学位论文基于d s p 的自动指纹识别系统的研究与开发 r e s e a r c ha n dd e v e l o p m e n to f a u t o m a t i cf l n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o n s y s t e mb a s e do nd s p i nm o d e ms o c i e t y , v e r i f i c a t i o no f p e r s o n a li di sn e e d e di nm o r ea n d m o r ep l a c e s t r a d i t i o n a l “u s e r n a m e + p a s s w o r d w a yo fi d e n t i f i c a t i o n g r a d u a l l yb e c o m e sn o tt o t a l l yc a p a b l eo fs a t i s l y i n gc u r r e n ts y s t e m si n s a f e t ya n dm o b i l i t y i d e n t i f i c a t i o n s y s t e m b a s e do nb i o m e t r i c c h a r a c t e r i s t i c si sb e i n gg r e a t l yd e v e l o p e da n dw i d e l yu s e df o ri t ss t a b i l i t y , u n i q u e n e s s a n du n i v e r s a l i t y a st h em o s ts u c c e s s f u l a p p l i c a t i o n o f b i o m e t r i ci d e n t i f i c a t i o nt e c h n i q u e ，f m g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o nh a sb e e n q u i c k l yd e v e l o p e d a n dp o p u l a r i z e d a u t o m a t i cf i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a l i o ns y s t e m ( a f i s ) i so n eo ft h e s p e c i f i ca p p l i c a t i o n so ff i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o nt e c h n i q u e i nt h i st h e s i s ， a f t e rs o m er e s e a r c h e so na f i sa n dd s pc h i p s ，t h eh a r d w a r ep l a t f o r mo f a ne m b e d d e da f i sb a s e do nt i 耵订$ 3 2 0 c 6 7 1 3d s pi se s t a b l i s h e d i n c l u d i n gf i n g e r p r i n tc o l l e c t i o nm o d u l e ，p o w e rm a n a g e m e n tm o d u l e ， c l o c km o d u l e ，d a t as t o r a g ea n dc o m m u n i c a t i o nm o d u l e a d d i t i o n a l l y , t h e o p t i m i z a t i o no f cc o d ei nc 6 7 1 3e n v i r o n m e n ti sa n a l y z e dt oi m p r o v et h e e 街c i e n c yo f t h ea l g o r i t h m t h ed e v e l o p m e n ta n dp r e s e n ts i t u a t i o no fb i o l o g i c a li d e n t i f i c a t i o n t e c h n i q u ea n da f i sa r ei n t r o d u c e db r i e f l yi nt h ef k r s tc h a p t e ro ft h i s t h e s i s i nt h es e c o n dc h a p t e r , t h es t r u c t u r ea n dw o r kp r o c e d u r eo fa f i s ， e s p e c i a l l ye m b e d d e da f i s ，a r ea n a l y z e di nd e t a i l i nt h et l l i r dc h a p t e r , t h ea r c h i t e c t u r eo ft id s ee s p e c i a l l vc 6 7 1 3i se x p a t i a t e d , a sw e l la st h e p r i n c i p l eo fs e l e c t i n gd s pc h i p s i nc h a p t e r4 ，t h ed e s i g na n dc a r r y i n go u t o ft h eh a r d w a r ep l a t f o r ma r ei n t r o d u c e di nd e t a i l ，i n c l u d i n gt h es c h e m eo f e v e r ym o d u l e so ft h es y s t e m t h e nc h a p t e r5i sm a i n l ya b o u tt h e i n t r o d u c t i o no fc c sa n dt h eo p t i m i z a t i o no fcc o d ei nd s pe n v i r o n m e n t a tl a s t ，c u r r e n td i f f i c u l t i e sa n df u t u r ew o r ka r ed e s c r i b e d k e yw o r d s ：a f i s ；d s p ；田讧$ 3 2 0 c 6 7 1 3 b ：c c s 北京邮电大学硕士学位论文基于d s p 的自动指纹识别系统的研究与开发 独创性( 或创新性) 声明 本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究 成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不 包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京邮电大学或其他 教育机构的学位或证书而使用过的材料与我一同工作的同志对本研究所做的任 何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意 申请学位论文与资料若有不实之处。本人承担一切相关责任。 本人签名：玉丝壹：日期：垒21 三：! 兰 关于论文使用授权的说明 学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定，即： 研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。学校有权保 留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借 阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它 复制手段保存、汇编学位论文。( 保密的学位论文在解密后遵守此规定) 保密论文注释；本学位论文属于保密在年解密后适用本授权书。非保密论 文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。 本人签名： 导师签名： 日期： 竺21 三：i ! 日期：遍塑：l 北京邮电大学硕士学位论文基于d s p 的自动指纹识别系统的研究与开发 1 1 引言 第1 章绪论 个人身份的确认和权限的认定是现代生活中的一个非常重要的环节，在当今 社会，随着网络与通信技术的飞速发展和人类物理与虚拟活动空间的不断扩大， 对个人信息安全方面的要求也在不断提高，安全性成为许多计算机系统需要考虑 的首要问题。在现行的许多系统中，“用户名( m ) 十密码”的验证方式占据了大 多数，这种方式在给人们带来便利的同时也不可避免的伴有其相应的弊端：密码 如果设置的简单，极易被破译或盗用；密码如果设置的复杂，用户或管理员又容 易遗忘导致无法进入系统；对于不同的系统，如果使用相同的密码，会带来极大 的安全隐患；而如果对不同系统分别设置不同的密码，又极易混淆，影响工作效 率。因此，如何在安全性与便捷性之间找到合适的契合点成为解决问题的关键所 在。 面对这些问题，人们把目光转向了生物识别技术( b i o m e t r i ci d e n t i f i c a t i o n t e c h n o l o g y ) ，希望可以籍此技术来应对现行系统安全性所面临的挑战。要把生 物特征用于身份识别，这些特征必须具有唯一性( 每个人拥有的特征各不相同的 程度) 、稳定性( 所选择的特征随时间变化的相关性程度) 、广泛性( 每个人都具 有这种人体特征的程度) 及可采集性( 所选择的特征便于提取、测量的程度) 。 研究和经验表明，人的指纹、掌纹、面孔、发音、虹膜、视网膜、骨架等在一定 程度上都具有以上特点，可以据此识别出入的身份。基于这些特征，人们发展了 指纹识别、面部识别、发音识别、虹膜识别、签名识别等多种生物识别技术。同 时，在实际应用系统中还必须考虑性能、可接受性和防欺骗性等问题。也就是说， 一个实际的生物特征识别系统必须满足特定的识别准确性、速度和资源要求，对 使用者无害且能被接受并且对各种欺诈和攻击手段有足够的鲁棒性。 在以上多种生物特征中，通过综合比较分析，指纹凭借其在唯一性、稳定性、 广泛性及可采集性等方面的优势成为生物识别技术的首选。在过去，指纹识别系 统( f i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o ns y s t e m ) 主要应用于安全要求极高的门禁系统及刑 侦方面，近几年，随着计算机技术和芯片业的发展以及模式识别领域研究的不断 深入，指纹识别系统逐渐走向民用市场。指纹识别也成为生物识别中应用最广泛， 认可度最高的技术，并具有广阔的发展前景。 与此同时，为了满足各种不同应用的需求，民用市场也对指纹识别技术提出 了具有小型化、廉价的指纹采集设备，高速计算平台，更高的识别准确率的要求。 北京邮电大学硕士学位论文 基于d s p 的自动指纹识别系统的研究与开发 1 2 课题背景及现状 1 2 1 生物识别技术 人类在追寻文档、交易及物品的安全保护的有效性与方便性经历了三个阶段 的发展。第一阶段也就是最初始的方法，是采用大家早已熟悉的各种机械钥匙。 第二阶段是由机械钥匙发展到数字密钥如密码或条形码等。第三阶段是利用人体 所固有的生物特征来辨识与验证身份。生物识别是当今数字化生活中最高级别的 安全密钥系统。 生物识别技术是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。生物特征是唯 一的可以测量或可自动识别和验证的生理特性或行为方式，分为生理特征和行为 特征。生物识别系统的核心为识别和认证识别解决的问题是“你是谁? ”，是一 对多匹配。而认证主要解决的问题是“你是否是那个人? ”，它是从某人原来登录 的模型中认证其声称的身份，是一对一匹配。生物识别系统对生物特征进行取样， 提取其唯一的特征并且转化成数字代码，并进一步将这些代码组成特征模板，人 们同识别系统交互进行身份认证时，识别系统获取其特征并与数据可中的特征模 板进行比对，以确定是否匹配，从而决定接受或拒绝该人。 用于生物识别的生物特征有手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓 等，行为特征有签字、声音、按键力度等。基于这些特征，人们已经发展了手形 识别、指纹识别、面部识别、发音识别、虹膜识别、签名识别等多种生物识别技 术。 近年来，生物识别技术进入了高速发展的阶段，其两大发展方向引人注目： 一是生物特征的多样化，除去指纹、语音及人脸等“热门”之外，以往受关注相对 较少的虹膜、步态等特征识别均取得了一定的突破，各种生物识别技术高速发展； 二是多生物特征融合技术的研究的发展，由于在实际应用中，受客观条件限制或 安全级别要求，单生物特征识别的性能常常无法达到预期需要，多生物特征技术 利用了多个生物特征，结合数据融合技术，不仅可以提高识别的准确性，而且可 以扩大系统覆盖范围，降低系统风险，使之更加实用。 在我国，生物特征识别技术也取得了较大的进展和比较广泛的应用：众多企 业安装了采用生物识别技术的门禁系统；在深圳、珠海等口岸的自助通关系统中 已经使用了自动指纹识别系统；0 8 年北京奥运会运动员公寓所采用的也将是由 国内厂商自行研制生产的指纹门锁。 北京邮电大学硕士学位论文基于d s p 的自动指纹识别系统的研究与开发 1 2 2 指纹识别技术 在上面提到的指纹、掌纹、面孔、虹膜、脉搏、签字、语音等特征中，根据 市场分析，占据市场份额的顺序依次为指纹、掌纹、虹膜、语音、签字、其他， 其中指纹识别是使用最早也最成熟的生物识别技术，使用指纹识别方式的优点在 于其可靠、方便与便于被接受。 1 9 世纪中叶，人们开始了对指纹在科学意义上的研究，并得出两个重要结 论：一是没有任何两个手指指纹的纹线形态一致；二是指纹纹线的形态终生不变。 这些研究使一些政府开始使用指纹进行罪犯鉴别，2 0 世纪6 0 年代起用计算机自 动识别指纹，同时刑侦用的指纹自动识别系统( a f i s ) 逐渐在全球开始了广泛 应用。而这时的指纹采集一般都采用油墨捺印的方式。1 9 8 0 年后，随着个人计 算机和光学指纹采集器的发明，指纹识别技术开始进入了一些非司法领域，如居 民身份证等。1 9 9 0 年以后，廉价指纹采集器和计算设备的出现，解决了快速准 确的匹配算法问题，使指纹识别技术走向了基于个人的应用。从此，人们对指纹 识别技术的研究，对指纹的性质也有了进一步的认识。 所有的生物识别系统都包括如下几个处理过程：采集、解码、比对和匹配。 指纹识别处理也一样，它包括对指纹图像采集、指纹图像处理特征提取、特征值 的比对与匹配等过程。在一开始，通过指纹读取设备采集到人体指纹的图像，取 到指纹图像之后，要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰。接下来，指纹辨 识软件建立指纹的数字表示特征数据，这是一种单方向的转换，即可以从指 纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生 相同的特征数据。有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向 信息表明了各个节点之间的关系，也有的算法还处理整幅指纹图像。总之，这些 数据，通常称为模板。最后，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进 行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。以上这些过程 在以往都是通过计算机来完成的，称为分布式系统，随着近年来i c 行业和嵌入 式技术的进步，嵌入式指纹识别系统得以产生和发展。 目前，指纹识别主要应用在考勤、门禁、保险箱柜等领域，在现今生物识别 市场，指纹识别的市场份额高达9 0 以上。在经历了近1 0 年缓慢的自然增长后， 指纹识别技术即将迎来一个跳跃性发展的黄金时期。相信随着技术的不断完善， 指纹识别还会广泛的应用在身份证、机动车、家居等更多的领域。面对1 3 亿人 口的巨大市场，专家们保守估计，未来5 年，我国将有近百亿元的市场等待着企 业去开拓。因此，对指纹识别系统的研究具有重要的现实意义及市场前景。 北京邮电大学硕士学位论文基于d s p 的自动指纹识别系统的研究与开发 1 3 主要工作及论文结构 1 3 1 主要工作 本文对指纹识别系统的结构、流程及各部分功能进行了详细分析和介绍，并 以t e x a si n s t r u m e n t st m s 3 2 0 c 6 7 1 3 bd s p 芯片为核心完成了基于d s p 的自动指 纹识别系统硬件平台的搭建并对软件算法移植做了部分研究。主要工作如下： ( 1 ) 深入研究分析( 嵌入式) 自动指纹识别系统。 ( 2 ) 学习了解t id s p 芯片性能、相关设计及c c s 集成开发环境。 ( 3 ) 基于c 6 7 1 3 芯片完成指纹识别系统硬件平台的设计与调试实现。 ( 4 ) 研究d s p 环境下c 代码优化方法，对部分软件算法向该系统进行移 植。 1 3 2 论文结构 本文共分六章，章节安排如下： 第l 章背景知识介绍，简要介绍了生物识别技术及指纹识别系统的发展与 现状，指明了研究课题的目的及意义。 第2 章详细分析了自动指纹识别系统的结构及工作流程，并对嵌入式自动 指纹识别系统专门进行了研究。 第3 章对系统所使用的1 r i 系列d s p 芯片的性能及技术指标进行研究分析， 介绍了芯片选型原则，详细介绍了c 6 7 1 3d s p 芯片的结构特点。 第4 章详细介绍了该系统的硬件平台设计及实现过程，包括电源、复位、 存储、j t a g 调试端口、数据存储和传输等各个模块的详细设计，给出各模块的 硬件电路。 第5 章主要介绍了t i c c s 集成开发环境，研究分析了d s p 环境下的c 代 码优化理论，并对指纹识别的部分算法进行移植和优化。 第6 章对全文的总结，对现有的问题进行了分析并对今后的工作进行了展 望，提出了未来的工作方向。 4 北京邮电大学硕士学位论文基于d s p 的自动指纹识别系统的研究与开发 第2 章自动指纹识别系统 2 1 自动指纹识别系统结构 图2 1 自动指纹识剐系统 自动指纹识别系统的流程如图2 - l 所示，主要有指纹采集、预处理、特征提 取及比对四个环节，下面对各个部分加以介绍。 ( 1 ) 指纹采集部分 指纹采集设备通常分为三类：光学、晶体传感器和其他技术( 如超声波) 。 光学取像设备的历史可以追溯到2 0 世纪7 0 年代。光学取像设备依据的是光的全 反射原理0 r r m ) 。光线照到压有指纹的玻璃表面，反射光线由c c d 获得，反射 光的量依赖于压在玻璃表面指纹的脊和谷的深度和皮肤与玻璃间的油脂和水分。 光线经玻璃射到谷的地方后在玻璃与空气的界面发生全反射，光线被反射到c d ， 而射向脊的光线不发生全反射，而是被脊与玻璃的接触面吸收或者漫反射到别的 地方，这样就在c c d 上形成了指纹的图像。 晶体传感器是近年来在市场上才出现的。这些含有微型晶体的平面通过多种 技术来绘制指纹图像。最常见的硅电容传感器通过电子度量被设计来捕捉指纹。 在半导体金属阵列上能结合大约1 0 0 ，0 0 0 个电容传感器，其外面是绝缘的表面。 当用户的手指放在上面时，皮肤组成了电容阵列的另一面。电容的电容值由于导 体间的距离而降低，这里指的是脊( 近的) 和谷( 远的) 相对于另一极之间的距离。 另一种晶体传感器是压感式的，其表面的顼层是具有弹性的压感介质材料，他们 依照指纹的外表地形( 凹凸 转化为相应的电子信号。其他的晶体传感器还有温度 感应传感器，它通过感应压在设备上的脊和远离设备的谷温度的不同就可以获得 指纹图像。 超声波扫描被认为是指纹取像技术中非常好的一类。很象光学扫描的激光。 超声波首先扫描指纹表面。紧接着，接收设备获取了其反射信号，测量它的范围， 得到脊的深度。不象光学扫描，积累在皮肤上的脏物和油脂对超音速获得的图像 影响不大，所以这样的图像是实际脊地形( 凹凸) 的真实反映，应用起来更为方便。 光学扫描的优势在于它可以做成较大指纹取像区域。而制造较大的晶体传感 器的指纹取像区域是非常昂贵的，所以通常晶体传感器的指纹取像区域小于l 北京邮电大学硕士学位论文 基于d s p 的自动指纹识别系统的研究与开发 平方英寸，而光学扫描的指纹取像区域等于或大于l 平方英寸。晶体传感器技术 最大弱点在于容易受到静电的影响，这使得晶体传感器有时会取不到图像，甚至 会被损坏，另外它们并不象玻璃一样耐磨损，从而影响了使用寿命。 而对于超声波传感器，高昂的价格是其最大的缺点。综合以上因素，光学指 纹采集设备成为目前的主流。 ( 2 ) 预处理 指纹采集设备所获得的原始图像受诸多因素影响，是一幅含有噪声较多的灰 度图像，预处理的目的就是去除指纹图像的噪声，增强脊和谷的对比度，把它变 成一幅清晰的点线图，以便于提取正确的指纹特征指纹预处理的一般工作过程如 图2 - 2 所示。采集所得的指纹原始图像经过图像分割、二值化、滤波及细化，得 到一个细化后的指纹图像。 图2 - 2 指纹预处理流程 分割：由于指纹采集方式的多样化，采集的指纹质量有很大差异；同时 采集到的指纹图像通常有很大背景区域，这些背景区域未包含有任何有用的指纹 信息，如果不剔除，会在进行预处理的时候造成不必要的大量数据处理时间，降 低处理效率。为解决该问题，在指纹预处理的过程中，通常有指纹图像分割的处 理步骤。通过指纹图像分割后，不仅能提高特征提取的精确度，而且还能大大减 少指纹预处理的时间，因此是指纹图像处理中的重要组成部分。所以，我们又可 以这样说，指纹图像的分割是指在一幅指纹图像中，将指纹区域与背景区域分离 开来达到以下目的的部分：节约图像预处理、特征提取等后继的处理时间，提高 效率；可以减少在背景区提取到虚假的特征信息，提高识别率。 滤波：在指纹采集过程中，不可避免的会引入各种噪声，这些噪声的存 在会对指纹特征信息的提取造成一定的影响，严重时甚至可能造成提取出错误的 信息。因此在提取指纹特征之前，需要对指纹图像进行滤波处理，以尽量去除无 用信息，强化有用信息。滤波的方式总体上可以分为空域滤波与频域滤波两种。 它们各有自己的特点。在空域中的算法代表为基于方向场估计的图像滤波算法。 对于一般的指纹图像，该方法都能很好的发挥作用。在现有的自动指纹识别系统 中采用该方法的最多。然而有些指纹图像并不适合于在空域里进行增强，例如背 景噪声为规则线条的指纹图像，这种图像若在空域里进行增强就很难把这些规则 线条去掉，但若把图像转换到频域上，规则线条噪声表现为幅值谱上的几个亮点， 进而采用频域滤波的方法，则可以有效的达到去除噪声的目的。 6 北京邮电大学硕士学位论文基于d s p 的自动指纹识别系统的研究与开发 二值化：二值化的目的是把灰度指纹图像变成o 1 取值的二值图。图像 的二值化是应用最广泛的图像处理技术，在自动目标识别、图像分析、文本增强 以及o c r 等图像处理中得到广泛的应用。在识别中为了减少信息量，通常要对 目标图像，进行二值化处理。指纹识别也一样，虽然指纹原始图像是灰度的，但 是指纹识别只对前景波峰和背景感兴趣，所以通常将指纹图像进行二值化。无论 质量好的还是质量差的图像，二值化后都会产生信息丢失。如采用一般的二值化 方法，对于质量好的图像可能会发生特征点退化并出现一些伪特征，给识别带来 很大的困难，而对于质量差的图像则可能会产生大面积的纹线丢失，从而无法识 别。所以，二值化的结果直接影响着图像识别的效果。对指纹图像进行二值化处 理，一方面对图像信息进行了压缩，保留了纹线的主要信息，节约了存储空间， 便于计算机存储和处理；另一方面还可以去除大量的粘连，为指纹特征的提取和 匹配做准备。 细化：在指纹图像二值化后，纹线仍然具有一定的宽度，而指纹识别只 对纹线的走向感兴趣，不关心它的粗细。在以后提取指纹特征点时，需要对纹线 端点和分叉点进行摸板匹配，如果没有经过细化的匹配还是有一定的困难。而细 化后可以得到一个象素宽度的纹线，这样可以简化并改善后续的指纹特征提取工 作。为了进一步压缩数据，提高指纹识别准确性，也需要对指纹进行细化处理。 细化的目的是将二值图像变化为单象素的骨架图像。 ( 3 ) 特征提取 ； 在指纹自动识别系统中。提取精确、稳定的特征点是至关重要的，它是指纹 匹配的前提。为了匹配的快速、准确，指纹特征提取算法应具备以下特性；1 ) 易计算；2 ) 稳定，噪声及干扰信号变化不大；3 ) 保持指纹特征点的唯一性；4 ) 适于实现自动匹配算法。 指纹图像的质量较差为指纹特征的可靠提取带来很大难度。尽管经过指纹 图像增强处理可以改善图像的质量，但是指纹增强很难完全恢复指纹纹线的清晰 度，另外指纹增强方法本身也可能产生新的误差。 细节点提取算法目前主要有两类； 从细化图像上提取。这种方法首先对指纹图像进行细化处理，然后通过 分析细化纹线上象素点的8 邻域来判定细节点的类型、位置，通过分析所连接的 纹线段来判定细节点的方向。经过完全细化、完全纹线修复的图像被称为理想细 化图像，其中所有的纹线被严格地细化成单像素宽，且不存在纹线间断、纹线叉 连和毛刺等噪声。在理想细化图像上提取细节特征是一件很容易的事情。事实上， 由于指纹自身结构的复杂性和目前图像预处理技术的局限，对图像进行比较理想 的细化是有一定技术难度的。对纹线进行有效的修复，如连接纹线间断、分离纹 7 北京邮电大学硕士学位论文 基于d s p 的自动指纹识别系统的研究与开发 线叉连和去除毛刺等操作，则需要对纹线进行跟踪和遍历，步骤非常繁琐，时间 消耗也比较大。该方法的优点是原理简单、便于实现；其缺点是细化处理较慢， 且当图像质量较差时细化处理往往产生很多畸变，如小毛刺、小环岛等，导致提 取出很多虚假细节点。 从原始灰度图像上提取。该方法的基本原理是在指纹方向图的引导下跟 踪指纹纹线，每前进一定距离，根据图像在与跟踪方向垂直的线段上的投影的极 值确定纹线的位置，当遇到端点和分叉点时跟踪过程终止。该方法的优点是克服 了细化方法的不足，具有较高的效率和精度：其缺点是实现起来比较复杂，且当 图像质量较差时求出的方向图不可靠，导致跟踪出现偏差，产生虚假细节点或遗 漏真实细节点。 常规的细节特征提取算法大多是在经过细化和纹线修复的指纹图像上进行 的。然而，基于性能等多种因素的考虑下，现有的自动指纹识别系统中，往往采 取在满足系统安全要求前提下的一种折衷办法，即在不对指纹细化图像或者指纹 原图像做任何修复处理的情况下，直接在图像上提取原始细节特征点集，得到初 步的特征提取结果；然后分析图像中存在的各类噪声及其特点，结合指纹细节特 征点固有的分布规律和局部纹线方向信息，剔除噪声细节点。这个处理过程，我 们称为细节点验证( 也称特征点后处理) 。 总之，当图像质量较差时，如何保证指纹特征的可靠提取，是指纹识别需要 解决的关键问题。尽管已有很多改进的方法，但仍不太理想，因此在提高细节点 提取的可靠性方面仍然需要进一步研究。 ( 4 ) 特征匹配 指纹匹配的任务是判断两个指纹是否来自相同的手指。在自动指纹识别系统 中，指纹匹配是完成最终识别的关键一步，也是评价整个自动指纹识别系统性能 的最主要依据。指纹匹配的方法很多，如基于图像统计特征的方法、基于纹线匹 配的方法等，这些方法受指纹变形的影响很大。指纹细节点具有唯一性和稳定性， 且表达方式简单，因此绝大多数指纹匹配基于指纹细节点的匹配。细节点匹配中 常用的细节点类型为端点和分叉点。细节点匹配的任务是计算两个细节点模式的 相似性。 在指纹匹配阶段，需要利用指纹特征提取步骤获得的结果，脊末梢点和脊分 叉点的个数和位置来进行指纹图像的精确匹配。精确匹配所要面对解决的问题是 指纹图像无中心的对准和匹配；指纹图像质量的变化与伪特征；指纹的变形；计 算速度。换句话说，指纹匹配就是求解如下问题：给定二维平面中的两指纹特征 点集p = p l ，p 2 ，p a 与q = q l ，q 2 ，q b ，其中的点包含有位置信息与方向信 息，并且二者之间存在旋转与平移。匹配算法的目标就是得到特征点集p 和q 8 北京邮电大学硕士学位论文基于d s p 的自动指纹识别系统的研究与开发 之间最大的匹配对的值k ，其中k 是未知并且k _ m i n ( a , b ) ，进而通过设定阈值 同k 进行比较来判断是否匹配。 由于计算机处理指纹时，只是涉及了指纹的一些有限的信息，因此精确算法 也并不是真正的精确匹配，其结果也不能保证1 0 0 e o 准确，是建立在一定可信度 基础上的匹配结果。 细节点匹配的难点在于：细节点提取过程会产生误差，导致产生虚假细节 和遗漏真实细节点，以及细节点位置、类型、方向误差。指纹图像之间存在平 移、旋转和非线性变形，从而细节点模式也存在这些变形，即使细节点都被非常 准确的提取出来，他们之间也不可能完全重合。由于采集区域较小，两个指纹 图像可能包含不同指纹区域，使所出现的细节点集合不完全相同。 一个好的细节点匹配算法应该对以下情况有很好的鲁棒性：平移变形； 旋转变形；尺度变形；剪切变形；产生虚假细节点； 遗漏细节点；细 节点位置误差；细节点方向误差；非线性变形。 2 2 系统工作方式及性能指标 2 2 1 系统工作方式 指纹识别系统可以有两种工作模式：验证模式和辨识模式。 验证的目的是确认用户声称的身份与其真实身份一致。它通过把现场采集到 的特征与一个已经登记的模板进行“一对一的比对( o n e - t o - o n em a t c h i n g ) ”，来 确定身份的过程。作为验证的前提条件，他或她的特征必须在模板数据库中已经 注腮，以一定的压缩格式存储，并与其姓名或其标识( i d ，p n ) 联系起来。随 后在比对现场，先验证其标识，然后，利用系统的模板与现场采集的特征比对来 证明其标识是合法的。验证其实是回答了这样一个问题：“他是这个人吗? ”这 是应用系统中使用得较多的方法。 辨识则是一个识别出用户的真实身份闯题。通过把现场采集到的特征同数据 库中的模板逐一对比，从中找出与现场采集到的特征相互匹配的模板。这也叫“一 对多匹配( o n e - t o - m a n ym a t c h i e g ) ”。辨识其实是回答了这样一个问题：“他是谁? ” 辨识主要应用于刑事侦察等传统领域。例如可以通过将一个不明身份的人的指纹 与数据库中有犯罪纪录的人的指纹进行比对，来确定此人是否曾有过犯罪纪录。 验证和辨识在比对算法和系统设计上各具技术特点。例如：验证系统对结果 的准确性和系统的易用性比较看重；面在辨识系统中，查询速度相对比较重要， 一般要使用到分类技术。 9 北京邮电大学硕士学位论文基于d s p 的自动指纹识别系统的研究与开发 2 2 2 技术指标 就一个特定的a f i s 来说，其指纹识别算法的精确度是整个系统性能指标中 最为关键的指标。所谓指纹识别算法的精确度是指其识别与提取的特征数量与准 确率以及特征匹配时的准确率。故判断一个a f i s 性能的好坏，需要通过分析其 算法精确度及有关的技术指标来间接判定。 ( 1 ) 拒识率与误识率 由于计算机处理指纹时，只是涉及了指纹的一些有限的信息，丽且比对算法 并不是精确匹配，其结果也不能保证1 0 0 准确。为了便于采用量化的方法表示 其性能，引入了“拒识率”( f r r ) 和“误识率”( f a r ) 这两个概率统计指标来 表述指纹识别算法的识别率和精确率，在a f i s 中通常把这两个概率作为衡量其 性能的重要指标。 “拒识率”又称为“拒真率”，是指将相同的指纹误认为是不同的指纹，而 加以拒绝的出错概率。该项指标的数值越小系统性能越好，其大小与系统设定的 判定相似度的门限阈值呈正相关，表达式如下： f 鼬净( 拒识的指纹数目考察的指纹总数目) 1 0 0 ( 2 1 ) “误识率”也成为“认假率”，是指将不同的指纹误认为是相同的指纹，而 加以接受的出错概率。该项指标也是越小越好，其数值大小与系统设定的判定相 似度的门限阈值呈负相关，表达式如下： f a r = ( 错判的指纹数目，考察的指纹总数目) x1 0 0 ( 2 - 2 对于a f i s 而言，f r r 和f a r 两个指标成反比关系。在应用系统的设计中， 要权衡易用性和安全性，根据不同的用途来调整这两个值。 为了评价一个a f i s 的总体性能，通常把f a r 与f r r 相等时的值( 也称为 平衡点) 定义为“相等错误率”( e e r ) 。其反映出一个a f i s 的综合特性，e e r 越低标识系统可以在同样的f a r 条件下获得更低的f r r 值，算法的精确度也越 高。 ( 2 ) 鲁棒性 鲁棒性( r o b u s m e s s ) 也称抗综合环境干扰能力，是衡量a f i s 系统应用效果 好坏的重要参数，通常从以下几个方面来评价： 抗图像位移能力：待识指纹图像与样本指纹图像之间往往存在着一定程 度的垂直、水平位置差异和旋转差异。指纹算法对这些差异的容忍程度的大小， 被称为抗图像位移能力。 抗图像变形能力：人体手指是一个弹性体，在不同场合、不同按压力度 和角度都会引起不同的指纹扭曲变形，导致指纹图像不能精确重叠。这就要求识 1 0 北京邮电大学硕士学位论文 基于d s p 的自动指纹识型丕缍的硒塞皇堑蕉 别算法，对图像扭曲变形不敏感和具有一定的容忍能力 抗图像拉伸能力：a f i s 应用项目的时闯跨度较大时，应用群体中难免有 些人处于生理变化的敏感期，导致其指纹产生横向或纵向变化。因此识别系统 需要考虑抗图像拉伸能力。 抗图像失真能力：由于操作环境、气候变化等原因，所采集的指纹图像 会有一定程度的亮度失真或者对比度失真。指纹算法应该具有良好的图像增强功 能，对图像失真进行补偿和校正。 抗图像噪声能力：叠加到指纹图像上的与指纹纹路不同的线条和斑点称为 图像的纹路噪声。噪声会使特征提取对丢失特征点或获得伪特征点，严重时还会 导致提取失败，因此需要算法来对指纹图像进行滤波去噪。 ( 3 ) 拒登率 拒登率( e r r ) 指的是指纹由于采集质量、磨损程度、特征点多少等原因不 能建立模板进行后续识别的概率。对这类指纹进行勉强的自动识别，将达不到 f r r 和f a r 性能要求。其表达式如下： e r r = ( 出现不能登录及处理的指纹数目，考察的指纹总数日) x1 0 0 ( 2 - 3 ) 拒登的发生是由于图像捕获失败或特征模板提取失败。其中，图像捕获失败 是指系统无法采集到指纹图像或采集到的指纹图像纹路模糊不清，整体噪声水平 太高；而特征模板提取失败，则是指系统无法从所采集到的指纹图像中提取到足 够数量的用于指纹比对的特征点。拒登率过商，将会严重影响设备的适用范围。 ( 4 ) 工作速度 a f i s 的工作速度主要由以下几项指标构成。 采集时阃：指纹传感器采集一幅指纹图像的时间，通常包含采集的操作 时间和图像的传输时间。 图像处理时间：从对指纹图像进行处理直至提取出所有特征，输出特征 模板所耗费的时间。 匹配时间：对两组指纹特征模板进行比对，并给出结果所耗费的时闯。该 过程在应用中经常被反复调用，因而对系统的工作速度影响较大。 平均识别速度：从指纹特征模板库中搜索出特定指纹特征模板的速度。通 常是一个统计平均值，速度快慢与特征模板库的分类方法有很大的关系。 北京邮电大学硕士学位论文 基于d s p 的自动指纹识别系统的研究与开发 2 3 嵌入式自动指纹识别系统 2 3 1 嵌入式系统的概念和特点 嵌入式系统是以应用为中心、以计算机技术为基础、软件硬件可裁剪、适应 应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗严格要求的专用计算机系统。嵌入 式系统是面向用户、面向产品、面向应用的，软件要求固化存储，软件代码要求 高质量、高可靠性，系统软件的高实时性是基本要求。在制造工业、过程控制、 通讯、仪器、汽车、船舶、航空航天、军事装备、消费类产品等方面均是嵌入式 系统的应用领域。 嵌入式系统同通用型计算机系统相比具有以下特点： 嵌入式系统通常是面向特定应用的，嵌入式系统微处理器与通用型处理 器的最大不同就是嵌入式系统微处理器大多工作在为特定用户群体设计的系统 中，它通常具有功耗低、体积小、集成度高等特点，能够把通用处理器系统中许 多由板卡完成的任务集成在芯片内部，设计趋于小型化，网络化，移动能力大大 增强。 嵌入式系统是将先进的计算机技术、半导体技术和电子技术与各个行业 的具体应用相结合后的产物。 嵌入式系统的硬件和软件都必须高效率地设计，量体裁衣、去除冗余， 力争在同样的硅片面积上实现更高的性能。 嵌入式系统和具体应用有机地结合在一起，它的升级换代也是和具体产 品同步进行，因此嵌入式系统产品一旦进入市场，具有较长的生命周期。 为了提高执行速度和系统可靠性，嵌入式系统中的软件一般都固化在存 储器芯片或单片机本身中，而不是存贮于磁盘等载体中。 嵌入式系统本身不具备自举的开发能力，即使设计完成以后用户通常也 不能对其中的程序功能进行修改，必须用开发工具和环境才能进行开发。 2 3 2 基于d s p 的嵌入式指纹识别系统 指纹识别应用领域的不断扩大，使人们对指纹设备的要求越来越高。利用指 纹识别技术的应用系统常见的有两种，即连接计算机系统的分布式系统和嵌入式 系统。连接计算机系统的分布式系统具有灵活的系统结构，并且可以多个系统共 享指纹设备，可以建立大型数据库，当然，由于需要连接计算机才能完成指纹识 别的功能，限制了这种系统在许多方面的应用，并存在着体积大、系统资源利用 北京邮电大学硕士学位论文基于d s p 的自动指纹识别系统的研究与开发 率低等缺点。近年来随着新型指纹传感器的不断推出，嵌入式微处理器性能的不 断提高和指纹识别技术与设备的发展、安全性好、体积小、可靠性高的嵌入式指 纹识别系统成为了可能，并在智能i c 卡、手机、p d a 、汽车安全等领域有着广 泛的应用前景。 指纹识别系统的核心是对指纹图像的处理及模式匹配算法，可编程的d s p 芯片在大运算量应用场合具有巨大的优势，因此，在目前的嵌入式指纹识别系统 中，基于d s p 芯片的系统成为主流。基于d s p 的系统提供内在的精度，可以 高效实现图像处理算法，降低误差率。d s p 的可编程性实现了在多种应用中灵活 重复使用设计，并可根据应用的安全需要调节误差阈值。目前d s p 的高性能也 意味着它能实现比基于其它架构的嵌入式系统更快的认证速度。就便携式设备而 言，d s p 的低功耗对电池寿命至关重要。同时，由于基于d s p 的系统具有嵌入 式输入输出功能，因此在需要与其它设备进行互联方面也具有优势。另外，由 于它实现了设计的重复使用以及快速上市，因此能够获得较低的总体系统成才 而这又反过来有助于为经济实惠的系统发展市场。 北京邮电大学硕士学位论文基于d s p 的自动指纹识别系统的研究与开发 3 1d s p 芯片概述 第3 章d s p 芯片介绍 d s p 是英文d i g i t a ls i g n a lp r o c e s s o r 的缩写，即数字信号处理器。数字信号 处理的任务通常需要完成大量的实时计算，且其中的数据操作具有高度重复的特 点，特别是乘加操作y = a * b + c 在滤波、卷积和f f t 等常见d s p 算法中用得最 多。d s p 在很大程度上就是针对上述运算特点设计的。与通用微处理器相比， d s p 在寻址和计算能力等方面作了扩充和增强。d s p 芯片的内部采用程序和数 据分开的哈佛结构，具有专门的硬件乘法器，广泛采用流水线操作，提供特殊的 d s p 指令，可以用来快速地实现各种数字信号处理算法。根据数字信号处理的要 求，d s p 芯片般具有如下的一些主要特点： 在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法 程序和数据空间分开，可以同时访问指令和数据。 片内具有快速r a m ，通常可通过独立的数据总线在两块中同时访问。 具有低开销或无开销循环及跳转的硬件支持。 快速的中断处理和硬件i o 支持。 具有在单周期内操作的多个硬件地址产生器。 可以并行执行多个操作。 支持流水线操作，使取指、译码和执行等操作可以重叠执行。 与通用微处理器相比，d s p 芯片的其他通用功能相对较弱些。 d s p 最突出的两大特色是强大的数据处理能力和高运行速度，加上可编程 性，实时运行速度可达每秒千万条复杂指令程序，远远超过通用微处理器，有业 内人士预言，d s p 将是未来集成电路中发展最快的电予产品，并成为电子产品更 新换代的决定因素。 在d s p 出现之前，m c u ( 微处理器