（微电子学与固体电子学专业论文）指纹识别系统中算法模块asic设计研究.pdf

2 0 0 8 届华东师范大学硕士学位论文 捅要 随着越来越多的电子设备不断地进入我们的日常生活中，对于安全方便的身 份认证技术的需要变得越来越紧迫。现行的身份认证技术，存在安全隐患。指纹 识别技术是通过分析指纹的全局特征和指纹的局部特征来进行唯一性标识，其 独一无二终身不变的特点、识别的可靠性高、处理速度快、占用内存小和设备成 本低的优点使其成为当前最受青睐的生物识别技术控3 。 随着社会的发展，指纹识别开始在民用领域获得应用，该领域市场需求量大、 安全性要求相对较低、对识别系统体积和可移动性要求较高、要求处理速度快、 成本低以及指纹数据库小。而目前市场上的指纹识别系统多以d s p 或f p g a 实现， 体积大、可移植性差、成本高、速度慢。基于此，设计一款体积小、速度快、识 别率达到民用领域要求的指纹识别算法芯片成为必要口1 。 在广泛文献调研的基础上，论文研究了指纹识别系统中关键算法模块结构及 其a s i c 实现，论文取得如下研究成果： 1 提出一种5 0 0 枚以下指纹库的指纹识别算法结构，该算法针对硬件电路结构 设计，为本文的芯片设计研究提供了方案上的可行性。 2 提出在指纹算法芯片内部集成3 款目前市场上常用的指纹传感器控制接口电 路的结构，有效解决了外部控制器模拟接口电路速度慢的问题。 3 完成指纹识别算法模块中指纹图像预处理、指纹图像增强、指纹特征点提取 和指纹特征点比对等模块专用硬件电路的设计，在电路设计中算法的定点化 节约了大量电路资源，识别速度得到大的提高，而识别率没有受到影响。 4 设计一款多功能复用异步乘法器，有效提高了指纹识别算法芯片的工作性能， 同时该乘法器模块适合于其他数字系统中。 5 算法模块电路设计在x i l i n xf p g as x 4 1 x 1 6 0 上验证调试通过，误识率 1 、拒 识率 o 0 1 ，登陆时间小于2 秒，验证时间小于3 秒，达到目前市场上脱机 指纹设备性能要求。 6 算法芯片电路在t s m c 0 2 5 u r n 工艺库下完成电路的综合、静态时序分析、可 测行设计以及后端版图设计。 关键词：指纹识别，乘法器，a s i c 2 0 0 8 届华东师范大学硕十学位论文 a b s t r a c t a sm o r ea n dm o r ee l e c t r o n i cd e v i c e sc o n t i n u et oe n t e ro b rd a i l yl i v e s ，s a f ea n d c o n v e n i e n tf o rt h ei d e n t i t ya u t h e n t i c a t i o nt e c h n o l o g yn e e d sb e c o m em o r ea n dm o r e u r g e n t e x i s t i n ga u t h e n t i c a t i o nt e c h n o l o g y , t h ee x i s t e n c eo fp o t e n t i a ls a f e t yp r o b l e m s f i n g e r p r i n tr e c o g n i t i o nt e c h n o l o g yi st h r o u g ha n a l y s i so ft h eg l o b a lf e a t u r e sa n dt h e 1 0 c a lf e a t u r e so ff i n g e r p r i n t i t su n i q u ec h a r a c t e r i s t i c so fl i f er e m a i nu n c h a n g e d ，t h e r e l i a b i l i t yo fi d e n t i f i c a t i o n , p r o c e s s i n gs p e e d ，m e m o r yo c c u p i e ds m a l la n dl o wc o s t e q u i p m e n ti n t ot h em e r i t so f t h ec u r r e n tm o s tp o p u l a rb i o m e t r i ct e c h n o l o g y 、i t l lt h ed e v e l o p m e n to fs o c i e t y , f i n g e r p r i n tr e c o g n i t i o nb e g a ni nt h ef i e l do f c i v i l i a na p p l i c a t i o n s ，t h em a r k e td e m a n di nt h i sa r e a ，t h er e l a t i v e l yl o ws e c u r i t y r e q u i r e m e n t so ft h er e c o g n i t i o ns y s t e mv o l u m ea n dh i g h e rm o b i l i t yr e q u i r e m e n t sf o r f a s tp r o c e s s i n gs p e e d ，l o wc o s ta n df i n g e r p r i n ts m a l ld a t a b a s e c u r r e n t l yo nt h e m a r k e tf 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 mm o r et h a nad s po rf p g ai m p l e m e n t a t i o n ， s i z e ，p o r t a b i l i t yp o o r , t h eh i g hc o s t ，s l o w b a s e do nt h i s ，t h ed e s i g no fas m a l l ，f a s t , a n dt h er e c o g n i t i o nr a t et ot h er e q u i r e m e n t so fc i v i l i a na r e a sf i n g e r p r i n tr e c o g n i t i o n a l g o r i t h mc h i p sb e c o m en e c e s s a r y i nt h i sp a p e rt h ec h a r a c t e r i s t i c so fw o r ka r ea sf o l l o w s ： 1 ah a r d w a r ec i r c u i tf i n g e r p r i n tr e c o g n i t i o na l g o r i t h ms t r u c t u r eh a sb e e np r o p o s e d ， w i t hh i g hr e c o g n i t i o ns p e e da n dr e c o g n i t i o nr a t e ，ar e l a t i v e l ys m a l le x p e n d i t u r eo f r e s o u r c e sc i r c u i tc h a r a c t e r i s t i c s ，t h ew h o l ed e s i g nc o d i n gb yv e r i l o gh d l 2 t h r e ek i n d so ft h em a r k e tc o m m o n l y i n t e g r a t e di nt h e i n t e r n a lc h i p ，w h i c h i d e n t i f i c a t i o ns y s t e mp e r f o r m a n c e u s e df i n g e r p r i n ts e n s o rc o n t r o li n t e r f a c e c a ne f f e c t i v e l yi m p r o v et h ef i n g e r p r i n t 3 c o m p l e t e df i n g e r p r i n tr e c o g n i t i o na l g o r i t h m c i r c u i td e s i g ni n c l u d e si m a g e p r e p r o c e s s i n g ，f i n g e r p r i n te n h a n c e m e n t ，f e a t u r ee x t r a c t i o na n df e a t u r e sm a t c h c i r c u i t d e s i g na l g o r i t h ms a v i n gah u g ea m o u n to f r e s o u r c e sa n dr e c o g n i t i o np e r f o r m a n c e i r e p r o v e d a n dt h er e c o g n i t i o nr a t eh a sn o tb e e na f f e c t e d 4 m u l t i p l i e rd e s i g n e d f o r f i n g e r p r i n tr e c o g n i t i o na l g o r i t h mi m p r o v e dc h i p p e r f o r m a n c e 。a n dt h em u l t i p l i e rm o d u l ee a s i l yp o r t e dt oo t h e rd i g i t a ls y s t e m s 5 t h ef i n g e r p r i n ta l g o r i t h m si nr t ln e t l i s td e b u g g i n gx i l i n xf p g as x 4 1 x l6 0p a s s e d ， f a r 1 f r r o o1 ，l a n d i n gt i m e 2 s ，v e r i f i c a t i o nt i m e 3s ，w h i c hm a t c h e dt o t h ec u r r e n tm a r k e to f f l i n ef i n g e r p r i n te q u i p m e n tp e r f o r m a n c er e q u i r e m e n t s 6 a l g o r i t h mc h i pc i r c u i ts y n t h e s i s e da n db a c k e n di n t e g r a t e dc i r c u i td e s i g n e dw i t h t s m c0 2 5 u r n t h ef i n a lr e p o r tb ys t a t i ct i m i n ga n dc h i pa r e ar e p o r th a sb e e np a s t e d k e y w o r d s ：f i n g e r p r i n ti d e n t i f i c a t i o n ，a s i c ，m u l t i p l i e r 2 0 0 8 届华东师范人学硕士学位论文 学位论文独创性声明 本人所呈交的学位论文是我在导师的指导下进行的研究工作及 取得的研究成果。据我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文 不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重 要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。 学位论文授权使用声明 本人完全了解华东师范大学有关保留、使用学位论文的规定，学 校有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电 子版和纸质版。有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论 文进入学校图书馆被查阅。有权将学位论文的内容编入有关数据库进 行检索。有权将学位论文的标题和摘要汇编出版。保密的学位论文在 解密后适用本规定。 学位论文作者签名：豫灾塌导师签名： 搭产 日期：b 矿矽6 3 2 0 0 8 届华东师范大学硕上学位论文 第1 章绪论 1 1 指纹识别技术发展概况 1 1 1 生物识别技术发展概况 随着越来越多的电子设备不断地进入我们的日常生活中，对于安全方便的身 份认证技术的需要变得越来越紧迫。现行的身份认证技术既不太安全，也不太方 便，存在着安全隐患。 依靠人体的身体特征来进行身份验证的技术称为生物识别技术。生物识别技 术是目前最为方便安全的识别技术。最早的生物识别技术是古代埃及人测量人的 尺寸。利用指纹的生物识别技术最早出现在古代的中国，后来在美国和西欧持续 了一百多年。二十世纪六十年代，一些公司开发自动识别指纹的仪器用于法律的 实施。七十年代，一种叫做i d e n t i m a t 的用于商业的生物识别设备问世，它通过 测量手的形状和手指的长度来进行个人身份认证h 1 。 利用视网膜的生物识别技术出现于八十年代，较早的是剑桥大学的j o h o d a u g h m a n 教授的虹膜识别技术畸1 。后来，利用面部和语言的生物识别技术又开始 问世。虹膜是眼睛中瞳孔内织物状的各色环状薄膜，它具有独一无二的纹理特征。 虹膜识别技术的优点是无需接触，可靠性高。缺点是图像获取不方便，设备难于 小型化，聚焦所需的摄像头昂贵，黑眼睛极难读取等。视网膜是比虹膜更为唯一 的生物特征，因为他是“隐藏”的，所以是不可伪造，不可磨损，不老化或病变 的。其缺点是可能导致健康损坏，设备成本高等。 面部识别技术是对面部特征进行识别。面部识别的优点是非接触型，其缺点 是精确性较差，图像采集设备昂贵，处理速度慢，随着人体面部如头发，饰物， 变老等的变化需要不断训练设备。 语言识别技术是对语音特征进行识别，语音识别的优点是不需接触，用户可 以很自然的接受。其缺点是声音变化范围太大，容易伪造，识别精确较差等。 指纹识别技术是通过分析指纹的全局特征和指纹的局部特征，如脊、谷和终 点、分叉点等，来进行唯一性标识。平均而言，每个指纹大约有7 0 个特征点， 每个特征点有3 个属性。人的l o 个手指最少2 1 0 0 个独立可测量的特征属性1 。 这些足够用来唯一地确定个人的身份。指纹识别的优点是指纹是独一无二、终身 不变的，识别的可靠性高，处理速度快，占用内存小，图像采集和指纹库建立容 易，设备成本低。因此，指纹识别是当前生物识别技术中最受青睐的技术之一。 指纹识别具有广阔的应用前景，它最早应用于司法领域。到二十世纪九十年 2 0 帽届华东师范大学磺学位论文 代初，随着社会的发展，指纹识别开始在民用领域获得应用，例如指纹门禁、指 纹考勤、指纹加密、指纹在银行中的应用、指纹在社会保障中的应用、指纹在居 民身份证中的应用等等。可以毫不夸张地说，凡是以往使用密码或令牌方式进行 身份识别的领域都可以使用指纹识别技术进行替换或加强。民用领域的应用对指 纹识别提出了比司法领域应用更高的要求，主要体现在要求自动化程度更高、识 别准确性更高以及识别速度更快。这些要求给指纹识别技术的研究带来了更大的 挑战。 1 1 2 指纹讽剐技术概念 指纹图像比较复杂，它有着许多不同于其他图像的特征。与人工处理不同， 考虑到隐私权和存储空间问题，现代的生物识别技术并不直接存储指纹的图像。 而是记录从指纹源图像中提取到的特征。指纹识别算法最终都归结为在指纹图像 上找到并比对指纹的特征。 指纹特征通常可以分为两类：总体特征和局部特征”。 总体特征( 或全局特征) 是指那些用人眼直接就可以观察到的特征，基本的 总体特征包括：环形( 1 0 0 p ) 、弓形( a r c h ) 、螺旋形( w h o r l ) 。其他的指纹图像 都基于这三种基本图案。仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的这只是一 个粗略的分类，但通过分类使得在大型数据库中搜寻指纹更为方便。图1 1 列出 三种总体特征的指纹图像。 鎏簟翦 弓形( a r c h )环形( 1 0 0 p )螺旋形( w h o r l ) 图i 1 指纹的总体特征 局部特征是指指纹上节点的特征，这些具有某种特征的节点称为细节点。指 纹纹路并不是连续，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“细节点”，这些细节点提供了指纹唯一性的确认信息。 指纹的细节特征可以有1 5 0 种之多，但这些特征出现的概牢并不相等，很多特征 是极其罕见的，一般在指纹识别中只使用两种细节特征：纹线端点( e n d i n g ) 和 分叉点( b i f u r c a t i o n ) 。两牧指纹常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征 却不可能完全相同。 指纹e 的细节点有四种不同特性类型，出现频率比较高的有下几种类型，最 2 0 0 8 届华东师范大学硕士学位论文 典型的是端点和分叉点，如图1 2 所示。a 终结点( e n d i n g ) ，一条纹线在此终 结。b 分叉点( b i f u r c a t i o n ) ，一条纹线在此分成两条或更多条的纹线。c 孤立 点( d o to ri s l a n d ) ，一条特别短的纹线，以至于成为一个点。d 环点( e n c l o s u r e ) ， 一条纹线分开后立即又合为一条，这样形成一个环，叫环点。e 短纹( s h o r t r i d g e ) ，一条比较短但不至于成为一点的纹线。 方向( o r i e n t a t i o n ) ，细节点的方向由所在脊线的方向决定。 曲率( c u r v a t u r e ) ，描述纹线方向改变的速度。 位置( p o s i t i o n ) ，细节点的位置由它的坐标( x ，y ) 决定，坐标可以是绝对 的也可以是相对于参考点或其他细节点的。图1 2 给出了指纹图像中常用的4 种局部特 图1 2 指纹的局部特征 细节点是传统指纹识别方法的基础。其中最常用的是端点和分叉点。大量统 计结果和实际应用证明，这两类特征点在指纹中出现的机会最多、最稳定，而且 比较容易获取。更重要的是，使用这两类特征点足以描述指纹的唯一性口1 。将指 纹图像经过一系列的预处理，提取出细节点的位置和该处脊线的方向，每个细节 点可以用类型、位置和方向三部分表示。通常一幅指纹图像有6 0 8 0 个细节点， 不同的指纹和不同的提取方法都会得到不同数量的特征点，英国学者e r h e t t y 认为，只要比对1 3 个特征点重合，就可以确认是同一指纹。对于不同的应用情 况，要求匹配的特征点的个数会有所不同，例如用在公安刑侦时要求匹配特征点 的个数就要比用于指纹考勤时更多。 指纹识别系统性能的重要指标是识别率( c r ) 、拒识率( f r r ) 和误识率 ( f a r ) 。这里我们用t n 表示匹配的总次数，c n 表示正确识别的次数( 包括应 2 0 0 8 届华东师范大学硕士学位论文 该识别而正确识别的次数和不该识别而没有识别的次数) ，f n 表示误识的次数 ( 不应该识别而识别的次数) ，r n 表示拒识的次数( 应该识别而没有识别的次 数) 。则识别率c r = c n t n ，误识率f a r = f 价n ，拒识率f r r = r n t n 。其中误识 率和拒识率呈相反的方向变化，即降低误识率，会增加拒识率。图1 3 给出了误 识率和拒识率成反比的关系曲线嘲引。 董 山 f a r ( ) 图1 3 指纹误识率和拒识率曲线图 尽管指纹识别系统还存在一些可靠性问题，但其安全性却比相同可靠性级 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 ，如果同采用误识率为0 0 1 指纹识别系统相比，由于不诚实 的人大可以在一段时间内使用所有可能的密码，因此四位密码并不安全，但是他 绝不可能找到一千个人去为他把所有的手指都试一遍。正因为如此，权威机构认 为，在应用中1 的误识率就可以接受。f r r 是系统易用性的重要指标，f a r 是 系统安全性的重要指标。由于f r r 和f a r 是相互矛盾的，这就使得在应用系统 的设计中，要权衡易用性和安全性。一个有效的方法是比对两个或更多的指纹， 在不损失易用性的同时，提高了系统安全性。 指纹识别技术可以分为两类，即验证和识别。验证就是把现场采集的指纹与 指纹库的指纹一对一地比对。验证成功的前提条件是他或她的指纹必须在指纹库 中已经登记。验证主要应用于银行，金库等对安全性要求较高的场所。 识别则是把现场采集的指纹同指纹库中的指纹逐一对比，从中找出与现场指 纹相匹配的指纹，这也叫“一对多匹配”。识别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纪录的人的指纹进行比对， 来确定此人是否曾经有过犯罪纪录。 验证和识别在比对算法和系统设计上各有不同。例如验证系统一般只考虑对 完整的指纹进行比对，而识别系统要考虑残纹的比对；验证系统比对对算法的速 度要求不如识别系统高，但更强调易用性。识别系统一般要使用分类技术来加快 查询的速度。 4 2 0 0 8 届华东师范大学硕十学位论文 1 2 指纹识别研究现状和存在的问题 1 2 1 指纹识别技术目前国内外研究情况 目前，指纹识别技术仍是国内外科研人员研究的热点，这是因为：市场上的 指纹产品有很强的针对性，只能在某一专门系统得到应用，其他许多场合仍然缺 乏合适的产品；出于知识产权和商业利益的原因，指纹识别的核心技术仍然只被 少数企业和技术机构所拥有，为了获得自主产权和绝对安全的系统，必须自主开 发；随着市场地扩大和要求的提高，设计开发速度更快、性价比更高的指纹识别 系统势在必行。 2 0 0 3 年6 月，联合国国际民用航空组织公布了生物技术的应用规划，规划提 出，将在个人护照中加入生物特征( 指纹识别、虹膜识别、面相识别) 并在进入 各个国家的边境时进行个人身份的确认。此规划已在美国、欧盟、澳大利亚、日 本、韩国、南非等地区和国家通过，并在2 0 0 4 年底实施。国际航空组织的这项 规划表明，生物特征认证技术开始进入大规模成熟应用的阶段。 在i b g ( 国际生物识别集团) 发布了2 0 0 7 - - 2 0 1 2 年度全球生物识别市场报 告中预测了未来5 年全球生物识别市场的规模。预计2 0 0 7 年超过3 0 亿美元，2 0 0 8 年达到3 8 亿美元，到2 0 1 2 年将超过7 4 亿美元。报告显示2 0 0 7 年全球指纹识别 技术的市场份额( 包括a f i s 和非a f i s 的指纹应用) 达到5 8 9 ，较2 0 0 6 年又 有了更多增长，远远超过了其它生物识别技术。这说明人们对指纹识别的接受和 应用已经步入快车道。 美国生物认证市场到2 0 0 5 年则将达到1 9 亿美元，指纹识别将占4 0 ，虹膜 识别将占1 0 左右。美国生物认证市场在未来几年中仍然保持高速增长的趋势， 指纹保持在3 0 左右，虹膜将在5 0 左右。据统计，2 0 0 6 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9 7 为指纹识别产品，国产设备占主流， 并有大量出口。按销售数量计算，出口比例大约为2 8 。预计2 0 0 7 年中国指纹 识别市场规模将仍然保持高速增长，增长幅度为6 0 达到9 6 亿元，到2 0 1 1 年 市场规模将达到4 6 5 1 亿元。 美国：受f b i 长期以来对指纹识别应用的推动影响，是全球最为成熟的指纹 识别技术集结地。自动指纹识别系统a f i s 就是美国f b i 提出的。美国的指纹识 别技术研究持续不断的向前推动和发展着。现有全球8 0 以上的芯片厂商是在美 国，7 0 以上指纹软件系统提供商在美国。6 0 以上的指纹需求也是在美国。其 技术先进性、应用先进性都是领先的。美国有5 0 个口岸安装了生物识别通关系 统。可以说美国是指纹识别产业的绝对领导者。 日本：在2 0 世纪6 0 年代，由国家警察局借助美国的帮助，由n e c 公司研 2 0 0 8 届华东师范大学硕上学位论文 制成功指纹识别系统，并在1 9 8 2 年实现了自动搜索。目前n e c 是全球三家能够 提供先进警用a f i s 系统的公司之一。日本由于有n e c 、f u j i t s u 、c a s i o 、a l p s 等公司在芯片研究方面的优势，并且已经推出多款指纹传感器，所以日本有可能 在产业链的应用方案和指纹传感器两个关键环节占据重要地位。同时日本也是目 前亚洲最大的指纹识别产品消费国。虽然日本生物识别产品销售额不足1 亿美 元，但年增幅达3 0 4 0 。未来会成为指纹技术提供大国和指纹产品消费大国。 韩国：受西方指纹识别技术的影响，最近几年指纹识别技术也有很大发展。 韩国有参加过f v c 大赛的指纹算法，有像t e s t e c h 这类指纹传感器提供商。韩国 有超过2 5 家生物识别产品的供货商，其中有5 到6 家公司能自己开发产品，其 他公司均为装配商。这些制造商的产品包括具有指纹模块的多样化的门锁产品、 登陆型p c 安全产品、旅馆储物框、摩托车指纹钥匙开关，以及一系列的入口和 室内指纹监控设备等。 新加坡：也是受西方指纹技术的影响，在指纹识别方面的产品应用上反应很 迅速。新加坡内政部长黄根成2 0 0 5 年3 月3 日在国会上发言时说，作为政府加 强反恐的一项措施，新加坡将于2 0 0 5 年1 0 月前推出包含人体生物特征信息的新 护照。这种高科技护照中加入的芯片储存有持照人的脸部特征、指纹甚至虹膜资 料，因而能够更准确地鉴别持有者的身份，提高护照安全性能，防止犯罪分子伪 造。新加坡在指纹识别i c 、指纹识别产品上的研究也是非常积极的，美国有很 多指纹传感器的提供商在新加坡设有分支机构，把新加坡作为推动其亚太地区业 务的支点。 指纹识别在我国使用最早但发展较慢，从现在指纹识别技术发展状况来看， 中国还处于追赶者的地位。当2 0 世纪，西方国家已经成熟建立了指纹识别系统 并成功应用时，中国才于8 0 年代初开始指纹识别技术和系统的研究。中国的指 纹识别算法从学术研究角度来看，并不落后。在2 0 0 2 年f v c ( 国际指纹识别算 法大赛) 大赛上，有包括中科院自动所在内的6 家院所企业参加；在2 0 0 4 年f v c 大赛上，有8 家中国算法参赛，且都有不俗的成绩，最好成绩拿到了第三名。现 在中国从事指纹识别方面的公司很多，据2 0 0 4 年度不完全统计，高达四、五百 家，预计每年将以2 旺3 0 的速度增加。但是拥有自主知识产权专业指纹识别技 术研发的公司并不多，大部分的都是购买其他专业公司的识别模块，进行简单加 工，组装成产品。其中北京汉王科技、北京中控、杭州中正、深圳爱迪尔、深圳 亚略特、北大高科等为该行业的领军者，他们拥有自主知识产权。国内指纹行业 正从单一的指纹锁、指纹考勤机产品向多元化迈进。 高校研究方面，北京大学信息中心，清华大学自动化系，北京邮电大学，中 科院等都在此领域做了一定工作，并取得了一定的成果，其中较为突出的是清华 6 2 0 0 8 届华东师范人学硕士学位论文 大学自动化系和北京大学信息中心两家。北京大学两位著名院士程民德和石青云 率先开展了这方面的研究工作，1 9 8 2 年至1 9 8 6 年，在石青云院士主持的国家自 然科学基金项目中，在国内率先对数字图像的离散几何性质进行了深入研究，提 出了从指纹灰度图像精确计算纹线局部方向、进而提取指纹特征信息的理论与算 法，具有很高的学术价值和独创性。随后，在她主持的国家七五技术攻关项目中， 研究成功了适于民用身份鉴定的全自动指纹鉴定系统，以及适于公安刑事侦破的 指纹鉴定系统，从而开创了我国指纹自动识别系统应用的先河。清华大学自动化 系统研究成功的犯罪指纹识别系统已经被北京市公安局使用。田捷博士领导的中 国科学院自动化研究所指指纹识别试验室，对指纹识别技术及其应用领域的一些 关键问题进行了广泛的理论研究和应用开发。 目前市场上的指纹识别系统专用芯片均基于d s p 内核结构。2 0 0 6 年沈阳上 方电子公司推出基于d s p 软核的指纹识别专用芯片f c h i p 2 ，内嵌6 4 k s r a m ， 比对参数为：f r r i ，f 6 水0 0 1 ，比对速度小于1 5 秒。2 0 0 7 年杭州晟元芯片 技术有限公司推出专用于图像处理和指纹识别领域的d s p 芯片p s l 8 0 2 ，内嵌 1 5 6 k r a m 和9 6 k r o m ，工作频率1 2 0 m h z ，峰值处理能力达到4 8 0 m p i s 。基于 专用逻辑电路结构的指纹识别算法芯片目前市场上尚未出现。 1 2 2 指纹识别技术目前存在的主要问题 指纹识别的研究包括识别算法的研究和应用系统研究。识别算法研究主要有 两个关键点：如何提高识别的准确性和识别的速度。应用系统研究的目的是构建 经济实用、抗攻击性强、与各种应用无缝集成的指纹识别系统，如基于指纹的计 算机登录系统、基于指纹的文件加密系统等等。 尽管指纹识别的研究和开发已取得重要进展，并获得了不少应用，但是指纹 识别的应用在目前并没有获得普及，原因在于指纹识别算法在识别准确性和识别 速度方面还远远不能满足很多实际应用的要求。造成指纹识别性能难以提高的算 法上的主要原因有以下方面： 1 缺少有效的指纹图像增强方法。指纹图像增强的目的是从较差质量的指 纹图像中恢复出真实、清晰的指纹纹路结构，然而，设计能处理各种噪声的指纹 增强算法非常困难n2 1 。 2 缺少可靠的指纹特征提取的方法。指纹识别依赖于指纹的特征，如细节 点、奇异点等，提取出的特征是否可靠，将直接影响指纹识别的性能。设计一套 能够对较差质量的图像的处理具有鲁棒性、实用性的特征提取方法，具有很大的 挑战性n 2 1 。 3 缺少高效、准确地指纹细节点匹配方法。指纹匹配通过细节点匹配实现， 而细节点提取算法会产生虚假细节点和遗漏真实细节点。此外，指纹图像还存在 7 2 0 0 8 届华东师范大学硕士学位论文 各种变形，如何既快速又准确地进行细节点匹配也是一项非常艰巨的任务n 引。 指纹识别系统目前仍未普及的主要原因是： 1 缺少高性能的指纹采集设备。指纹图像的质量对指纹识别的性能具有非 常重要的影响，目前的采集设备对手指的干湿度、清洁度等要求很高，在实际中 很难保证指纹图像的质量较好u 引。 2 系统运行速度比较慢：目前一般系统从指纹输入到识别结果产生的时间 需要2 秒甚至更长，这已经成为指纹识别系统推广的瓶颈。因此如何简化系统设 计，并且在不影响系统识别效果的基础上简化指纹识别的软件程序，便成为指纹 识别系统设计的难点。 3 价格偏高：目前广泛应用于公安、银行和机场的大型指纹识别系统价格 很高，多则几十万元，少则十几万元，这是阻碍指纹识别系统向民用化推广的重 要原因之一。 4 性能较差：目前指纹识别系统所能达到的拒识率( f r r ) 和误识率( f a r ) 尚未满足市场指标需求。 1 3 本论文的选题意义及研究内容 1 3 1 本论文选题意义 本论文来源于上海市科学技术委员会科研计划项目：指纹识别认证系统芯片 研究( 项目编号：0 4 7 0 6 2 0 2 3 ) 和上海一应用材料科技合作共同计划项目：指纹 识别认证算法芯片研究( 项目编号：a m 0 4 0 3 ) 的立项资助。论文选题基于以下 几方面的考虑： 1 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，其功能较为单一，应用于完成特定的功能。 该方案多为应用于安全级别较低的民用市场中。识别系统速度、识别系统体积、 识别设备成本是关键的考虑因素。典型的嵌入式指纹识别系统是以指纹传感器和 处理器为核心构成。指纹传感器采集指纹图像，处理器实时实现指纹识别算法。 处理器一般为d s p ( 如t i 公司的t m s 3 2 0 v c 6 0 0 0 ) 、a r m ( 如基于a r m 体系 结构的i n t e lp x a 2 5 5 ) 以及基于f p g a 的n i o si i 的核。在这些系统中，指纹识 别算法都是以软件开发包的形式存在，其优点为移植性强；缺点也比较明显一 这样的系统平台模式移动性比较差、体积大，比较难应用于手机、p d a 等小型设 备上；在相同的时钟频率下，软件的处理速度相应的会比较慢n 4 1 。 2 针对低成本民用市场，设计一套体积小、速度快、功耗低的指纹识别系统是 非常有意义的。随着i c 技术的发展，实现指纹识别系统的片上集成有了新的途 径。目前指纹识别芯片技术应用并不是很成熟，市场上存在的指纹识别芯片均以 2 0 0 8 届华东师范人学硕士学位论文 c p u 实现算法运行和系统工作的所有功能，虽然其f a r 和f r r 基本满足应用所 需，但速度跟不上要求。 3 专用硬件电路有着运行速度快的固有优势，若能够实现指纹识别算法针对逻 辑硬件电路实现优化，并用逻辑电路实现指纹识别算法，系统运行速度将得到提 高。而且指纹算法a s i c 形式实现又降低了整套系统的体积和成本，对占有民用 领域的脱机指纹识别市场有很大优势。 为了实现指纹产品的小型化、高性能化，本文对指纹识别算法通过硬件逻辑 电路实现、提高了系统的性能、得到了更少的匹配时间、同时有效地降低了系统 的体积和成本。 1 3 2 文章的主要研究内容和结构安排 本论文主要研究内容如下： 1 针对脱机指纹识别系统需求，研究设计一款指纹数据库小于5 0 0 枚的指纹 识别算法，算法以c 语言实现。 2 算法模块专用电路芯片实现模块划分，给出指纹识别算法具体子模块的详 细设计方案，设计采用v e r i l o g 语言实现，并在f p g a 上验证整个设计。 3 针对指纹识别算法子模块之间运行的串行性以及相乘项位数的不同等特 点，设计一款可复用于多个子模快中的多功能异步算法器模块。 3 算法模块电路在s y n p o s y s 公司综合工具d e s i g nc o m p i l e 中做综合，在 p r i m e t i m e 中做静态时序分析，并插入扫描链做可测性设计。 4 对芯片进行管脚规划，并对芯片电路进行布局布线，算法模块根据 t s m c 0 2 5 u m 工艺进行版图设计。 本文的结构安排如下： 第二章介绍了本文的指纹识别系统的算法设计基本原理，给出指纹识别认证 算法中指纹图像预处理、指纹特征点提取、指纹特征点比对具体算法原理。 第三章介绍了本文的指纹识别系统的结构设计。给出了指纹识别算法各个模 块的电路结构设计、存储器设计和空间划分以及外围电路设计。 第四章介绍了指纹识别算法芯片中乘法器模块的设计，具体介绍了乘法器硬 件电路实现的算法原理、硬件电路的实现以及性能分析。 第五章阐述了本指纹识别算法芯片的后端设计，包括电路的综合、静态时序 分析、可测性设计等并得到各个阶段的参数信息和芯片版图。 第六章是对本文工作的总结和对存在问题的分析并给出改进建议。 9 2 0 0 8 届华东师范大学硕士学位论文 第2 章指纹识别认证算法设计 指纹识别认证系统中，指纹识别算法是系统的核心部分。算法的优劣不仅直 接影响到误识率( f r r ) 和拒识率( f a r ) ，而且影响到系统的速度、占用资源 等要素。对安全性要求高的场合，指纹识别算法复杂度要求较高，故系统运行速 度势必会受到影响；而安全性要求较低的场合，过于复杂的算法带来的硬件开销 的加大将使系统成本升高和性能降低而错失市场，故设计适合于不同场合要求的 指纹识别认证算法是指纹算法设计的一个重要的研究目标。本章设计研究设计一 款指纹识别算法芯片主要目标面向于5 0 0 枚以下指纹库的民用指纹识别系统，应 用于指纹锁、考勤机等低成本多市场的脱机指纹识别系统。算法用c 语言实现， 针对专用硬件电路的特点，算法采用定点化处理，降低一定的算法复杂度，在误 识率和拒识率达到要求的情况下尽量降低复杂模块算法复杂度，降低硬件电路开 销，从而减小算法芯片的面积。 本章设计的指纹识别算法，既支持1 ：l 比对模式，也支持1 ：n 比对模式。 此算法流程图如图2 1 所示。由流程图可容易得出，算法子模块间以串行的形式 工作。算法从指纹图像录入到r a m 中开始工作，图像录入完成后发送一个使能信 号到图像预处理模块，图像预处理结束后使能图像检测模块开始工作，如此下来 直到最后输出结果。其中流程图中标注的5 个模块为算法的核心模块，本章对这 5 个模块的算法原理做具体介绍。 1 图像检测：首先将指纹区与背景区分离。将图像分块，计算每一块的标准差， 若该值大于某一阈值( 本文中为8 ) n5 l ，则该块的所有点都为指纹数据，否则为 背景数据；然后判断指纹区面积占整个图像区域面积的比例。如果这个比例超过 给定的阈值，则判定图像检测通过，否则该指纹重新采样。以此避免在没有足够 有效信息的区域进行特征提取，提高指纹特征提取和匹配的精度。 2 图像增强：首先计算每一块图像的方向( 采用直角坐标系x ，y ) ；然后根据 相邻图像块的方向，过滤掉脊线方向发生太大弯曲的地方，恢复脊线原来的结构； 再对图像数据进行滤波。 3 特征点提取：在本文中特征点选择脊线的端点和指纹交叉点。每一个特征点的 信息有：类型、位置( 直角坐标系坐标) 、方向以及该特征点在特征点集中的序 号。然后去除掉由于噪声引起的大量伪特征点。 4 直角坐标系下的特征点匹配：在指纹比对时，在直角坐标系中，通过基于特 征点的h o u g h 变换匹配算法，计算现场指纹与数据库中指纹的相似度6 1 。如果 匹配的特征点占模板中所有特征点的一定的百分比，则认为两枚指纹一致，输出 1 0 2 0 届毕东师范人学碗i ：学位论文 匹配结果，否则进入极坐标下的比较。 5 极坐标下的特征点匹配：由于在直角坐标系中的匹配算法有一定的误差，则在 极坐标系中继续比较，纠正一定的误差“”。如果在两个坐标系中所有匹配的特征 点占所有特征点的一定的百分比，则认为两枚指纹一致，输出匹配结果，否则输 出不匹配结果。 图2 l 算法流程图 2 0 0 8 届华东师范大学硕士学位论文 2 1 图像检测 首先将对指纹传感器采集的指纹图像进行指纹区域与背景区域的分离。为了 提高判别的准确性，在判别之前需要对图像进行归一化、平滑( s m o o t h i n g ) 处 理和边缘提取。采用的方法原理是：将图像分为8 8 的块，计算每一块内各点 灰度值的平均值m ( ，) 标准差v a r ( x ) ，若该值大于某一阈值( 本算法中设置为8 ， 共为2 5 6 ) ，则该块的所有点都为指纹数据，否则为背景数据；然后判断指纹区 面积占整个图像区域面积的比例。如果这个比例超过我们给定的阈值，则判定图 像检测通过，即图像为指纹图像，否则对该指纹进行重新采样。具体方法如下： 先计算整幅指纹图像的灰度均值m ( i ) 和标准差v a r ( i ) 【1 8 】【1 明： 1 幽丛 m ( i ) = 素砸，n ( f ，j ) i ( 2 1 ) v a r ( z ) = 丽1 ( 砸，) 一m ( ) 2 ( 枷i ( 2 2 ) 按如下公式将指纹图像作归一化处理： g ( f ，舻烨+ 4 v a r o ( i ( i , j ) - m ( i ) ) 2 ；v a r ( i ) i ( i 力捌u ( 2 3 ) i m o 一v a r o ( i c i ，) 一m ( 助2 v a r ( 1 ) ，1 ( i ，) m ( i ) 其中，m 。和l i a r o 分别是期望的均值和标准差，对于灰度值区间在0 - - 2 5 5 的指纹图像，经过实验，使用的眠和l i a r o 分别取1 4 0 和6 0 0 。 完成归一化原始图像后，进行指纹区域和背景区域的分离。常用的分离算法 主要有两种：基于图像灰度特性的分割( 方差法) 和利用图像的方向信息进行分割 ( 方向图法) 。本算法采用的是方差法，具体描述如下： 1 ) 将输入指纹图像划分为互不重叠的w w ( 算法q b w = 8 ) 的子块，对每一 块分别进行处理； 2 ) 计算每一块子图像的平均灰度值乜们： m ( k ，f ) _ g ( f ，n k = 1 ，2 ，m ；i = i ，2 ，n ( 2 4 ) 7 y i = l = l 这里g ( i ，歹) 是子块( 七，) 中第f 行射列的图像元素的灰度值。m 由图像的大 小及椭取值决定。 3 ) 计算每一图像子块的灰度方差乜： v ( k ，驴【g ( f ，_ ，) 一m ( k ，f ) 】2 ，k = 1 ，2 ，m ；i = i 2 一， ( 2 5 ) 7 i = 1j = l 4 ) 对于每一图像子块，当v ( k ，) 小于预定义的阈值7 1 仂由经验值决定夕时， 1 2 2 0 0 8 届华东师范大学硕士学位论文 将其设定为背景区域；否则作为图像区域，保留其灰度值，以作后续处理。 5 ) 通过上述分离后，图像中可能会出现一些孤立的图像块。为了去除这些孤 立块，可以用其3x 3 邻域进行平滑。 2 2 图像增强 由于指纹采集系统采集来的指纹图像是含有较多噪声