（检测技术与自动化装置专业论文）基于nios+Ⅱ的自动指纹识别系统研究.pdf

武汉理工大学硕十学位论文 摘要 随着科学技术和社会经济的发展，指纹识别在诸如：电子商务、犯罪识别、 信息安全等众多领域的身份认证中得到越来越广泛的应用。与过去基于信物或 口令的传统身份鉴别方式相比，指纹识别鉴别方式不存在丢失、遗忘、被复制 及盗用的隐患。指纹识别技术是以指纹特征为基础，以信息处理技术为手段， 融合生物技术和信息技术的一门新兴实用技术。 本文总结了指纹识别技术的发展现状，深入研究了指纹识别算法，给出了本 系统设计中采用的具体算法；硬件方面，系统采用代表当今嵌入式发展方向的 n i o si i 软核微处理器，富士通的m b f 2 0 0 指纹采集卡和a t m l 2 8 6 4l c d ，设计 出了一套经济实用、易于升级的嵌入式硬件平台，而且系统的开发周期较短。 软件的设计采用c ，c + + 予以实现，软件的编辑、编译和调试都可以基于n i o s1 i i d e 完成。 本文完成的主要工作如下： 文中结合嵌入式系统的特点，深入地研究了指纹识别系统中的图像预处理 算法，包括图像归一化、图像分割、图像增强、图像二值化和图像细化等算法， 并在其基础上进一步研究指纹图像特征点提取、指纹图像伪特征点去除和特征 匹配等算法。阐述了一整套指纹识别算法。 在介绍软核微处理器n i s oi i 的特征和指纹传感器m b f 2 0 0 性能的基础上， 设计了套基于n i o s1 i 微处理器的嵌入式指纹识别硬件平台。同时基于s o p c b u i l d e r 设计出一款本系统应用的n i o si i 软核微处理器，给出系统关键部件的硬 件电路的原理图。 综合指纹识别算法和硬件平台的结构，设计出指纹识别系统的主程序的流 程图，给出指纹传感器m b f 2 0 0 及a t m l 2 8 6 4 l c d 的初始化流程图。最后，总 结了本文的主要工作，指出了进一步的研究方向。 关键词：n i o s1 1 微处理器，指纹识别，嵌入式系统，可编程片上系统，指纹传 感器 武汉理工大学硕士学位论文 a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fs c i e n c ea n dt e c h n o l o g y f i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o nw a s w i d e l ya p p l i e di np e r s o n a li d e n t i f i c a t i o n f i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o ni s n tp r o n et o b e i n g1 0 s t ，f o r g o t t e n ，c o p i e da n ds t o l e nc o m p a r ew i t ht h et r a d i t i o n a lp e r s o n a l i d e n t i f i c a t i o nm e t h o d s , s u c ha st o k e no rp a s s w o r d f i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o n t e c h n o l o g y , b a s e do nt h ec h a r a c t e ro ff i n g e r p r i n ta n di n f o r m a t i o ni d e n t i f i c a t i o n t e c h n o l o g y , i sar i s i n g a n da p p l i e dt e c h n o l o g y c o m p a r ew i t ho t h e rb i o l o g y i d e n t i f i c a t i o nt e c h n o l o g y , f 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 o l o g yh a st h ea d v a n t a g eo f c o n v e n i e n c e h i g ha c c u r a c ya n dl o wc o s th i g ha c c u r a c ya n dl o wc o s t a n di th a s b e c o m eae f f e c t i v ep e r s o n a li d e n t i f i c a t i o nm e t h o di nm a n ya s p e c t s ，s u c ha se l e c t r o n i c c o m m e r c e c r i m i n a li d e n t i f i c a t i o n ，i n f o r m a t i o ns a f e t ye t c h a v es u m m a r i z e dt h ea c t u a l i t yo ft h ed e v e l o p m e n to ff i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o n t e c h n o l o g i e si n t h i st h e s i s ，d e e p l ys t u d i e sf i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o na l g o r i t h m ，a n d g a i n st h es p e c i f i ca l g o r i t h m sw h i c hw e r eu s e di nt h i ss y s t e m i nh a r d w a r ea s p e c t ，t h e s y s t e ma d o p ts o f t c o r em i c r o p r o c e s s o r , j u j i t s u sm b f 2 0 0f i n g e r p r i n ta c q u i s i t i o nc a r d a n da t m l 2 8 6 4l c d a n dd e s i g n e das e to fe c o n o m i c , p r a c t i c a la n de a s i l yu p g r a d e d e m b e d d e dh a r d w a r ep l a t f o r m ，m o r e o v e rt h ec y c l eo fd e v e l o p m e n ti sq u i t es h o r t t h e d e s i g no ft h es o f t w a r ea d o p t sc c + + s o f t w a r ee d i t o r , c o m p i l e ra n dd e b u g g e rc a l lb e c o m p l e t e do nn i o s1 1i d e t h em a i na c c o m p l i s h e dw o r ki nt h i st h e s i s ： 。 f i r s t t h eh i s t o r yo ft l l ed e v e l o p m e n to 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 o l o g y i n t r o d u c ead e t a i lr e v i e w , a l s om a k eac o m p a r ew i t ht r a d i t i o n a li d e n t i t ya u t h e n t i c a t i o n a n df u r t h e ri n t r o d u c eo nt h ef i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o no ft h es p e c i f i ca p p l i c a t i o n t h e d e v e l o p m e n t ，a p p l i c a t i o n sa n df e a t n r e so fs o p ct e c h n o l o g ya r ei n t r o d u c e di nt h i s t h e s i s h a v es t u d i e dt h ea l g o r i t h mo ff i n g e r p r i n ti m a g es u c h 勰d i v i s i o n ，f i n g e r p r i n t ， t h i n n i n g , f e a t u r ee x t r a c t i o n ，f a l s ef e a t u r et a k i n go f f ，f e a t u r em a t c h i n ge t c h a s a d o p t e das e to fs t r o n g e ru t i l i t yf i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o na l g o r i t h mc o m b i n i n gw i t h t h ee m b e d d e ds y s t e m a t i cc h a r a c t e r i s t i c i nt h eb a s i so fi n t r o d u c i n gn i o si ic h a r a c t e r i s t i ca n dm b f 2 0 0f u n c t i o n h a v e d e s i g n e das e t o fe m b e d d e dh a r d w a r ep l a t f o r i l lw h i c hi sb a s e do nn i o si i m i c r o p r o c e s s o r a tt h es a m e ，d e s i g n e dak i n do fn i o si is o f t c o r em i c r o p r o c e s s o r w h i c hi sn e e d e db vt h i ss y s t e ma n di sb a s e do ns o p cb u i l d e r ,a n dg a v et h ek e y h a r d w a r ec i r c u i t s y n t h e s i z et h ef i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o na l g o r i t h m d e s i g n e dt h ef i n g e r p r i n t d i s t i n g u i s h e sf l o wc h a ao fs y s t e m a t i ch o s tp r o c e d u r ef r o mm b f 2 0 0a n da t m l 2 8 6 4 l c df l o wc h a r to u t f i n a l l y , s u m m a r i z et h em a i nw o r ko ft h i st h e s i s h a sp o i n t e do u t t h er e s e a r c hd i r e c t i o no ff u r t h e rs t u d y k e y w o r d s ：n i o s i i m i c r o p r o c e s s o r , f i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o n ，e m b e d d e ds y s t e m ， s y s t e mo np r o g r a m m a b l ec h i p ，f r i n g e r p r i n ts e n s o r i i 武汉理工大学硕七学位论文 第1 章绪论 1 1 指纹识别技术发展历程及现状 1 1 1 指纹识别技术发展历程 人类对指纹的应用，从遥远的古代就已开始了。考古证实，公元前七千年 到六千年以前，古叙利亚和中国，指纹作为身份鉴别己经开始应用。在西安半 坡出土的距今六千多年的陶瓷上就已发现了指纹的痕迹，在这个时代，中国的 一些文件上印有起草者的大拇指指纹，在j e r c h o 的古城市的房屋留有砖匠一对 大拇指指纹的印记等。虽然指纹的一些特征己经被人们认识和接受，但并不能 证明指纹当时己广泛应用社会的各个方耐”。 1 9 世纪初，科学研究发现了至今仍然公认的指纹的两个重要特征：一是两 个不同手指的指纹纹脊的式样m d g ep a t t e r n ) 不同；另外一个是指纹纹脊的式样终 生不改变。这个研究成果使得指纹在犯罪鉴别中得以正式应用。主要代表性的 事件有：1 8 9 6 年阿根廷首次应用，然后是1 9 0 1 年的苏格兰，2 0 世纪初其他国 家也相继应用到犯罪鉴别中。2 0 世纪6 0 年代，由于计算机可以有效的处理图 形，人们开始着手研究利用计算机来处理指纹。从那时起，自动指纹识别系统 ( 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 t i o ns y s t e m a f l s ) 在法律实施方面的研究和 应用在世界许多国家展开。 2 0 世纪8 0 年代，个人电脑、光学扫描这两项技术的革新，使得它们作为指 纹取像的工具成为现实，从而使指纹识别可以在其他领域中得以应用，比如代 替i c 卡。9 0 年代后期，低价位取像设备的引入及其飞速发展，可靠的比对算法 的发现为个人身份识别应用的增长提供了舞台。 对生物识别技术来说，被广泛接受意味着在影响万千人的日常生活。通过 取代个人识别码和口令，生物识别技术可以阻止非授权的访问，可以防止盗用 a t m 、蜂窝电话、智能卡、桌面p c 、工作站及其计算机网络；在通过电话、网 络进行的会融交易时进行身份认证：在建筑物或工作场所，生物识别技术可以 取代钥匙、证件、图章和卡阅读器。 当今市场上的指纹识别系统生产厂商，除了能够提供完整的指纹识别应用 武汉理【大学硕士学位论文 系统及其解决方案外，还可以提供从指纹取像设备的o e m 产品到完整的指纹识 别软件开发包，从而使得无论是系统集成商还是应用系统开发商都可以自行开 发自己的增值产品，包括嵌入式的系统和其他应用指纹验证的计算机软件。 1 1 2 指纹识别技术分类及主要技术指标 应用系统利用指纹识别技术可以分为两类，即验证( v e r i f i c a t i o n ) 和辨识 ( i d e n t i f i c a t i o n ) 。验证就是通过把一个现场采集到的指纹与一个己经登记的指纹 进行一对一的比对( o n e t o o n em a t c h i n g ) ，来确认身份的过程。作为验证的前提 条件，他或她的指纹必须在指纹库中已经注册。指纹以一定的压缩格式存贮， 并与其姓名或其标识( i d ，p ) 联系起来。随后在比对现场，先验证其标识， 然后，利用系统的指纹与现场采集的指纹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：“他是他自称的这个人吗? ”这是应用系统中使用较多 的方法。 辨识则是把现场采集到的指纹同指纹数据厍中的指纹逐一对比，从中找出 与现场指纹相匹配的指纹。这也叫“一对多匹配( o n e t o m a n ym a t c h i n g ) 9 9 0 辨识 其实是回答了这样一个问题：“他是谁? ”辨识主要应用于犯罪指纹匹配的传统领 域中。一个不明身份的人的指纹与指纹库中有犯罪记录的人指纹进行比对，来 确定此人是否曾经有过犯罪记录。 验证和辨识在比对算法和系统设计上各具技术特点。例如验证系统一般只 考虑对完整的指纹进行比对，而辨识系统要考虑残纹的比对；验证系统对比对 算法的速度要求不如辨识系统高，但更强调易用性；另外，在辨识系统中，一 般要使用分类技术来加快查询的速度。 除了验证的一对一和辨识的一对多比对方法，在实际应用中还有对几个 匹配( o n e t o f e wm a t c h i n g ) ”。一对几个匹配主要应用于只有几个用户的系统中， 比如一个家庭的成员要进入他们的房子。“几个”所包含的数目一般为5 2 0 人。 一对几个匹配一般使用与一对一匹配相同的方法。 一般来讲，自动指纹识别算法体系大致由指纹图像采集、指纹图像预处理、 特征提取、指纹分类和匹配识别等几个部分组成，如图1 - 1 所示： 精确可靠的识别是指纹识别系统中首先要考虑的问题，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，而且比对算法并不是精确匹配，其 武汉理【大学硕士学位论文 结果也不能保证1 0 0 准确。指纹识别系统重要的衡量指标是识别率。主要由两 部分组成，拒识率( f a l s er e j e c t i o nr a t e ，m r ) 和误识率( f a l s e a c c e p tr a t e ，f a r ) 。 图1 - 1 指纹识别流程 我们可以根据不同的用途来调整这两个值。f r r 和f a r 是成反比的。用0 - 1 0 或百分比来表达这个数。r o c ( r e c e i v e ro p e r a t i n gc u r v e ，接受器操作特征曲线) 曲线给出f a r 和f r r 之间的关系。尽管指纹识别系统存在着可靠性问题，但其 安全性也比相同可靠性级别的”用户i d + 密码”方案的安全性高得多。例如采用四 位数字密码的系统，不安全概率为0 0 1 ，如果同采用误判率为0 0 1 指纹识别 系统相比，由于不诚实的人可以在一段时间内试用所有可能的密码，因此四位 密码并不安全，但是他绝对不可能找到一千个人去为他把所有的手指( 十个手 指) 都试一遍。正因为如此，权威机构认为，在应用中1 的误判率就可以接受。 f r r 实际上也是系统易用性的重要指标。由于f r r 和f a r 是一对矛盾的统 一体，这就使得在应用系统的设计中，要权衡易用性和安全性( 也即在保证易 用性的前提下，尽力降低f a r 的值) 。一个有效的办法是比对两个或更多的指纹， 从而在不损失易用性的同时，极大地提高了系统安全性。 指纹识别技术的应用系统常见有两种方法，即嵌入式系统和连接p c 的桌面 应用系统。嵌入式指纹识别系统是一个相对独立的完整系统，它不需要连接其 他设备或计算机就可以独立完成其设计的功能，象指纹门锁、指纹考勤终端就 是嵌入式系统。其功能较为单一，应用于完成特定的功能。而连接p c 的桌面应 用系统具有灵活的系统结构，并且可以多个系统共享指纹识别设备，可以建立 大型的数据库应用。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。 1 2 指纹图像的基本特性及特征 1 2 1 基本特性 指纹具有两大特性，分别是：( 1 ) 稳定性：每个人的指纹形状终身不变；( 2 ) 武汉理t 大学硕七学位论文 唯一性：每个人的指纹均不相同1 1 6 】。指纹的两大特性是指纹识别技术的基础， 指纹识别学是基于指纹的这两大特性发展起来的。现代绝大多数指纹识别技术 的基础是建立在m i n u t i a b a s e d 经典理论之上的。在m i n u t i a b a s e d 体系中，人体 指纹的特征则是由指纹的中心点、三角点、端点、分叉点、桥接点、断点和环 点等细节特征点构成。随着指纹识别理论与技术的发展，人们又增加了诸如褶 皱、疤痕、纹型、纹密度、纹曲率等辅助特征，在某些应用场合中甚至还增加 了像包含血流分布、导电率、体温及微循环等所谓生命特征的诸多元素。细节 特征是实现指纹精确比对的基础，而纹型特征和纹理特征是指纹分类及检索的 重要依据。 指纹其实是比较复杂的。与人工处理不同，许多生物识别技术公司不直接 存储指纹的图像。多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数字化的算法( 美 国有关法律认为，指纹图像属于个人隐私，因此不能直接处理指纹图像) 。但指 纹算法最终都归结为在指纹图像上找到并比对指纹的特征。 通常所谓指纹是指由人的手指末端内皮肤上的凹凸纹型构成的纹路。这里 定义两类指纹特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。在考虑局部特征 的情况下，英国学者e r h e r r y 认为，只要比对1 3 个特征点重合，就可以确认 为是同一个指纹。 1 2 2 指纹特征 ( 1 ) 指纹的总体特征 总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征，包括弓型纹、斗型纹、 箕型纹三种纹型【1 7 1 ，如图1 2 所示。 据有关资料统计，三种纹型的大致分布概率如表1 - 1 所示。 表1 - 1 基本纹型的概率分布 基本纹型弓型纹斗型纹箕型纹 分布概率 5 3 5 6 0 其他的指纹图案都基于这三种基本图案。仅仅依靠纹形来分辨指纹是远远 不够的，这只是一个粗略的分类，通过更详细的分类使得在大数据库中搜寻指 纹更为方便快捷。 武汉理( 大学硕士学位论文 弓型纹斗型纹箕型纹 图1 2 指纹总体特征 骖模式区( p a r t c r l la r e a ) 模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹 是属于那一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据。 琅核心点( c o r ep o i n t ) 核心点位于指纹纹路的渐进中心，它在读取指纹和比对指纹时作为参考点。 许多算法是基于核心点的，既只能处理和识别具有核心点的指纹。一般来说， 核心点的主要特征是存在着一个或多个纹线端点及在其领域被一些曲率较大的 纹线包围而构成的。 兹斡三角点( d e l t a ) 三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、 孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的计数跟踪的 开始之处。 少纹数( r i d g ec o u n t ) 指模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹数时，一般先在连接核心点 和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数。 而纹路的核心点( 又称“中心点”) 、纹路的三角点( 又称“三角区”) 也被称为区 域特征或奇异, 点, ( s i n g u l a tp o i n t s ) 。 ( 2 ) 指纹的局部特征 局部特征是指指纹上的节点的特征，这些具有某种特征的节点称为特征点。 两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征特征点，却不可 武汉理_ t 大学硕士学位论文 能完全相同。 指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。 这些断点、分叉点和转折点就称为特征点。就是这些特征点提供了指纹唯一性 的确认信息。指纹上的节点有四种不同特性： 特征点的分类 有以下几种类型，最典型的是端点和分叉点。 一端点( e n d i n g ) 是指一条纹线的起点或终点。 - t 分叉点( b i f u r c a t i o n ) 是指一条纹线分岔为两条纹线的分岔点。 篙分歧点( r i d g ed i v e r g e n c e ) 两条平行的纹线在此分开。 。孤立点( d o to ri s l a n d ) 是指孤立的点状脊纹线。 。争环点( e n c l o s u r e ) 是指一条纹线分岔后又迅速汇合而形成的环状点。 一短纹( s h o r tr i d g e ) 端较短但不至于成为一点的纹路。 特征点方向( o r i e n t a t i o n ) 描述在特征点的位置上纹路的走向。 特征点曲率( c u r v a t u r e ) 描述在特征点的位置上纹路方向改变的速度。 特征点位置( p o s i t i o n ) 节点的位置通过直角坐标系中( x ，y ) 坐标( 或 其他坐标系的相关参数) 来描述，其坐标值可以是绝对的，也可以是相对于奇 异点或其他特征点的。 特征点质量( q u a l i t y ) 也被称为特征点的噪声，通常定义为特征点的 位置上沿纹路法线方向上分量的大小。 1 3s o p c 技术发展历程与嵌入式开发发展趋势 1 3 1s o p c 技术概述 所谓s o p c ( s y s t e mo n a p r o g r a m m a b l ec h i p ，可编程片上系统1 是a h e r a 公司 2 0 0 0 年提出的一种基于p l d 和a s i c 技术融合的技术，是一种灵活、高效的s o c 解决方案。它将c p u 、存储器、i o 接口、d s p 模块、低电压差分信号( l v d s ) 技术、时钟数据恢复技术( c d r ) 以及锁相j 不( p l l ) 等系统设计所必须的模块集成 武汉理工大学硕士学位论文 到一片f p g a 上，构成一个可编程的片上系统，使所设计的电路系统在其规模、 可靠性、体积、功耗、功能、上市周期、开发成本、产品维护即硬件升级等多 方面实现最优化。它具有灵活的设计方式，可裁减、可扩充、可升级，并具备 硬件在系统可编程的功能。可编程器件内，还具有小容量高速r a m 资源。由于 市场上有丰富的i pc o r e 资源可供灵活选择，用户可以构成各种不同的系统，如 单处理器、多处理器系统。有些可编程器件内还可以包含部分可编程模拟电路。 除了系统使用的资源外，可编程器件内还具有足够的可编程逻辑资源，用于实 现其他的附加逻辑。 a l t e r a 将一个软核放入f p g a ，这个软核就是n i o s ，它只占用很少的一部分 逻辑单元，成本很低。同a s i c 相比较，如果将处理器放到a s i c 中，生产的每 片芯片都要付给处理器厂商专利费。而且a s i c 的n r e ( 一次性投资) 大，因 此风险也大；n i o s 则没有这个问题。n i o s 的开发工具包价格很低，在速度要求 高的应用中，软核的处理速度不够，a l t e r a 就将硬核( a r m 9 ) 集成到a p e x 器 件中，还集成了r a m 和r a m 控制器。同时a l t e r a 本身在p l d 的结构方面也不 断发展和创新，现在h a r d c o p ys t r a t i x 器件系列，是一个针对大容量设计的，从 原型设计到批量生产的完整解决方案，试图称为a s i c 的全面替代方案。 一般说来，s o p c 技术应具备以下特点： ( 1 ) 芯片本身带有嵌入式微处理器硬核，或可以植入嵌入式的微处理器软核； ( 2 ) 提供微处理器调试接口； ( 3 ) 具有丰富的可编程逻辑资源； ( 4 ) 提供一定容量的片内存储资源可供选择； ( 5 ) 芯片应符合低功耗、微封装的要求。 a l t e r a 公司一直都处于可编程片上系统( s o p c ) 领域的前沿和领先地位，为业 界提供最先进的可编程逻辑器件、相关的软件工具、i p 软件模块以及优秀的设 计服务。自从a l t e r a 于2 0 0 0 年推出第一代1 6 位n i o s 处理器以来。迄今为止， 该处理器已经历两个版本n i o s 和n i o si i 。n i o s 专门针对a l t e r a 的f p g a 进行了 优化，是一种可配置的r i s c ( 精简指令集计算机) 。n i o s 系列处理器在网络、 通信、数字信号处理、海量存储和消费类电子产品中已有很多成功的应用案例。 此外，x i l i n x 公司也推出的基于它自己f p g a 的软核微处理器m i c r o b t a z e ， 和其他外设i p 核一起，可以完成片上可编程片上系统( s o p c ) 的设计。m i c r o b l a z e 处理器采用r i s c 结构和哈佛结构的3 2 位指令和数据总线。但是m i c r o b l a z e 发 武汉理丁人学硕士学位论文 展还不够成熟，目前，也没有a l t e r a 公司的n i o s 系列应用范围广。本课题是基 于a l t e r a 公司的n i o si i 进行研究和设计。 1 3 2s o p c 技术发展历程 随着电子技术的不断发展和进步，电子系统的设计方法发生了很大的变化， 基于e d a 技术的芯片设计正在成为电子系统设计的主流。集成电路向着高速度、 高集成度和低功耗的系统集成方向迅猛发展，在单芯片上集成了嵌入式c p u 、 d s p 、存储器和其他各种接口的片上系统( s o c ) 正处于高速发展中。s o c 以嵌 入式系统为核心，集软件硬件为一体，并追求产品系统最大包容的集成，是微 电子领域i p 设计的必然趋势和最终目标吼 在2 0 0 0 年，a l t e r a 发布了n i o s 处理器，这是a l t e r ae x c a l i b u r 嵌入处理器计 划中第一个产品，它成为业界第一款为可编程逻辑优化的可配置处理器。紧接 着，a l t e r a 公司在2 0 0 0 开始推出的第一代n i o s 软核处理器获得成功的基础上， 于2 0 0 4 年5 月正式推出第二代n i o si i 软核处理器，其性能超过2 0 0 d m i p s ，最 低成本却只需3 5 美分，与此同时a l t e r a 还推出了功能完善的开发套件，包括 c 伦+ + 编译器、集成开发环境( i d e ) 、j t a g 调试器、实使操作系统( r t o s ) 和t c p i p 协议栈。这些开发套件，配合q u a r t u si i 开发软件中的s o p cb u i l d e r 设计工具，以及基于s i m u l i n k 的系统设计模块d s pb u i l d e r ，设计者可以很快完 成一个s o p c 系统的设计工作。 a l t e r a 清楚地意识到，如果把可编程逻辑的固有的优势集成到嵌入处理器的 开发流程中，就会拥有非常成功的产品。基于p l d 的处理器恰恰具有应用所需 的特性。一旦定义了处理器之后，设计者就“具备”了体系结构，可放心使用。因 为p l d 和嵌入处理器随即就生效了，可以马上开始设计软件原型。c p u 周边的 专用硬件逻辑可以慢慢地集成进去，在每个阶段软件都能够进行测试，解决遇 到的问题。另外，软件组可以对结构方面提出一些建议，改善代码效率和或处 理器性能，这些软件硬件权衡可以在硬件设计过程中间完成。 a l t e r a 很早就认为创建基于n i o s 处理器的系统和处理器本身一样很重要。 随着新生产品逐渐成熟，a l t e r a 必须让嵌入设计者信服地接受新的处理器和新的 设计流程。我们最无法确定的是嵌入设计者是否接受新的指令集。随着c 语言 成为嵌入设计的事实标准，这一问题也迎刃而解。a l t e r a 和c y g n u s ( 现归r e d h a t 武汉理【大学硕士学位论文 所有) 密切合作定义指令集体系，这样c y g n u s 可以很容易地导入和优化他们的 g n u p r ot o o l k i t ，这是绝大部分设计者非常熟悉的标准g n u 环境。 随着嵌入式系统开发的发展，设计流程成为最大的问题。现成的微控制器 提供了定义明确的外设组，由制造商集成处理器和外设。可配置处理器让设计 者自行创建总线体系，定义存储器映射和分配中断优先级，非常自由地完成更 多的工作。a l t e r a 相信s o p c 的优势会吸引嵌入设计者，但是条件是其它的需求 最小，风险很低。 众所周知，信号与信号处理是信息科学中近十几年来发展最为迅速的学科 之一，而f p g a 正处于革命性数字信号处理的前沿。全新的f p g a 系列正在越 来越多地代替a s i c 和d s p 用做数字前端数字信号处理的运算。正如我们现在 已经看到的，随着在数字信号处理中的大规模应用，f p g a 正在日渐深入地进入 我们的生产和生活，也必将在这一领域引起深刻的变革。 1 3 3 嵌入式开发趋势 近年来，m c u 、d s p 和f p g a 在现代嵌入式系统中都扮演这非常重要的角 色，它们都具有各自的特点但又不能兼顾。在简单的控制和人机接口方面，以 5 1 系列单片机和a r m 处理器为代表的m c u 因为具有全面的软件的支持而处于 领先地位；在海量数据处理方面，d s p 优势明显；在高速复杂逻辑处理方面， f p g a 凭借其超大规模的单芯片容量和硬件电路的高速并行运算能力而显示突 出的优势。因而，m c u 、d s p 和f p g a 的结合将是未来嵌入式系统的发展的趋 势。而s o p c 技术正是m c u 、d s p 和f p g a 有机融合。目前，在大容量f p g a 中可以融入1 6 位或3 2 位的m c u ，如a l t e r a 公司的n i o si i 处理器；d s p 对海量 数据快速处理的优异性能主要在于它的流水线计算技术，只有规律的加减乘除 等运算才容易实现流水线的计算公式，这种运算方式也较容易用f p g a 的硬件 门电路束实现【3 】o 目前，实现各自d s p 算法的l p 核已经相当地丰富和成熟，例 如f f t 、i i r 、f i r 、c o d e c 等。利用相关设计工具( d s pb u i l d e r ) 可以很方便地 把现有的数字信号处理i p 核添加到工程中去；s o p c 一般采用大容量f p g a ( 如 a l t e r a 公司的c y c l o n e 、s t r a t i x 等系列) 作为载体，除了在一片f p g a 中定制m c u 处理器和d s p 功能模块外，可编程器件内还具有小容量高速r a m 资源和部分 可编程模拟电路，还可以设计其他逻辑功能模块。 武汉理i = 大学硕士学位论文 1 4 本文的内容结构安排 论文将在充分研究指纹识别算法和软核微处理器n i o si i 的基础上，结合嵌 入式开发前沿技术，对嵌入式自动指纹识别系统进行研究，力图能够给出一套 指纹识别技术的算法和软硬件方案。具体内容安排如下： 第1 章首先介绍了当今指纹识别技术的发展历史，以及指纹识别技术的具 体应用场合。其次介绍s o p c 技术及其特点，以及基于n i o si i 的嵌入式系统所 具有的优点，并且将n i o si i 与x i l i n x 的m i c r o b l a z e 作了简单的比较。 第2 章主要阐述指纹图像的归一化、图像分割、增强、二值化、细化等指 纹预处理算法。深入研究各种算法的优劣，为特征点提取和匹配算法研究打下 基础，这直接关系到算法的精度。 第3 章在根据前一章预处理算法的基础上，进一步进行指纹图像的特征点 提取、伪特征点去除和指纹匹配算法的研究。 第4 章根据自动指纹识别系统的需要设计有关硬件系统，分析系统的硬件 结构。设计一款适用于本系统的n i o si i 微处理器，介绍部分主要电路。根据第 2 、3 、4 章需要设计系统软件框图，分析软件的结构。 第5 章论文总结和尚需完成工作的交待。 1 0 武汉理i = 大学硕士学位论文 第2 章指纹识别的预处理算法 精确的指纹识别高度依赖于对脊线纹理结构、细节特征点信息的辨认。在 指纹识别过程中，可能会由于手指本身的因素和采集条件等原因的影响，从指 纹传感器上采集到的原始指纹图像会受到不同程度地干扰，图像中往往包含有 很多噪声，从而使指纹图像的质量严重下降。而劣质的指纹图像对指纹的细节 点提取的精度影响很大，具体表现为：指纹模糊不清造成脊线的粘连或断开， 会导致产生虚假的指纹细节特征( 伪特征点) ；遗漏或忽略了正确的细节特征点； 在有关描述细节特征点的位置和方向等属性是产生严重失真。可见，指纹质量 的高低直接关系到细节特征点的有效性和可信性，影响系统在匹配是的拒识率 或误识率，从而最终影响真个系统识别的结果。 整个指纹图像预处理过程包括一系列具体的处理步骤：图像归一化、图像 分割、图像增强、二值化、细化等。本章依循以上步骤进行研究探讨。 2 1 指纹图像的归一化 归一化处理是对原始指纹灰度图像上每一象素点的一种操作，人为改变它 的灰度值，消除指纹录入时，传感器表面的残留噪声，以及手指按压力差异对 指纹图像的影响【3 2 1 。把图像划分成w x w ( 1 6 x 1 6 ) 的予块，对于每一子块求其 灰度均值m i 和灰度方差v i 。子块灰度均值和方差的计算按如下公式： 耻去喜喜唯，y ) ( 2 1 ) k = 而1 备w 善w y ) 吨】2 ( 2 _ 2 ) 其中i ( x ，y ) 为子块中象素( x ，y ) 的灰度值，子块归一化的目的是调整均值和方 差到一个期望的范围， 如用g ( i j ) 表示( x ，y ) 点的归一化后的值，那么第1 个块归 一化后灰度值为： 武汉理工大学硕士学位论文 g ( i ，j ) - - m o + m o 一 若坤，) m 若，( f ，) 肘 ( 2 3 ) 全部归为0 ，作为背景处理，这样可以有效地去除传感器表面残留纹印引入的噪 声，由于归一化中引入了门限值m - ，因此称为改进的归一化算法。 其中m o ，v a l o 为期望的均值和方差，m 为试验后得到的门限值，i ( i ，j ) m i 为像素点的灰度幅值，经比率调整后，加到期望的均值上。使得原来方差的点， 归一化后幅度更大，方差小的更小；灰度值大于或者小于均值的点，归一化后 继续大于或者小于期望均值，而且归一化为点操作，不会改变指纹的纹理结构。 图2 - 1 是采集到的原始图像和归一化后的效果图像。 ( a ) 原始图像 ( b ) 归一化后的效果图像 图2 - 1 归一化后的效果图像 2 2 指纹图像的分割 指纹图像采集和归一化之后，首先就要进行指纹图像的分割，也就是把图 像分割为指纹区和非指纹区，从而去除背景区和白背景区，保留前景区，尽可 能地保留模糊区中可恢复区域，这样不仅大大缩短了指纹预处理的时| 丑j ，而且 可以提高特征提取的精度3 。目前常用的指纹图像分割的一般方法有1 4 1 ：一种 是基于图像灰度特性的灰度均值阈值进行分割，这种分割容易把有效部分分割 武汉理1 = 大学硕士学位论文 掉，而把用力重的模糊不清的区域保留；一种是基于灰度方差的闽值进行分割， 这种单一分割方法不适合低对比度的指纹图像；还有一种是基于指纹纹理的方 向性，利用方向图对指纹图像进行分割，这种方法的分割效果依赖于所求点方 向图及块方向图的可靠性，对图像灰度的对比度的高低并不敏感，但是这种方 法对于纹线不连续、单一灰度等难以正确估计的区域及中心、三角附近，方向 变化剧烈的区域，方向图分割则难以取得令人满意的效果。本文采用一种改进 的指纹图像分级分割算法，这种算法能够很好地解决上述问题。 该算法将一枚指纹分为前景区、背景区、模糊区和白背景区( 指纹图像中 不含指纹纹线的白色边界区域) ，为了能够准确地分割掉白背景区和背景区，保 留前景区和模糊区中可恢复的区域，把整个分割过程分为3 级，分割的基本单 位为1 6 x 1 6 大小不相交叠的块。第1 级分割为白背景区分割，第2 级分割为模 糊区分割，第3 级分割为背景区分訇j 4 1 。 白背景区灰度的均值很低，而且由于没有纹线的脊和谷的变化，方差也很 小，因此白背景区的判别采用： ( 1 ) 块灰度均值： 1 51 5 1 m e a n = l ，p + 胁+ 1 6 ，+ 厅1 1 6 + 1 6 ( 2 - 4 ) 【i = 0i = 0 j 即表示第( m ，n ) 块的灰度均值。 ( 2 ) 块灰度方差： r1 51 51 v a r i a n c e = + 胁+ 1 6 ，+ 再4 1 6 ) - m e a ，l 】2 1 6 1 6 ( 2 5 ) l 卢oj = oj 第1 级分割的判决准则是：当m e a n 小于预定义的阈值t l ，并且v a r i a n c e 同 时小于预定义的阈值t 2 时，该块为白背景，应该分割去除。 第2 级分割的判决区域为第1 级分割后保留下来的非白背景区，其目的是 找出模糊区，其判决方法为：设定特征量z2 c o n t r a s t m e a n ，其中c o n t r a s t = t l n l - - t 2 n 2 ： n 1 ：表示块中灰度值大于或等于块次度均值的点数； n 2 ：表示块中灰度小于块灰度均值的点数： t l ：块中灰度值大于或等于块灰度均值的所有点灰度值之和； t 2 ：块中灰度值小于块灰度均值的所有灰度值之和。 武汉理：l = 大学硕十学位论文 当z 小于预定义的阈值t 3 时说明该块为墨迹很浓， 严重的区域，应该分割去除。 第3 级分割设定特定量c o n t r a s t l = m e a n v a r i a n c e ， 小于预定义的阈值t 4 时，将其设定为背景区域；否则， 灰度值。至此，整个分割过程完毕。 2 3 指纹图像的增强 脊和谷被墨迹粘连现象 当对比度c o n t r a s t l 的值 作为前景区域，保留其 指纹图像中的纹线作为指纹的一个重要特征，具有一定的纹理性和方向性。 因此，要使噪化的指纹图像预处理后能获取清晰稳定的脊线特征图，有必要准 确地提取指纹图像的方向信息方向图【5 1 。方向