（信号与信息处理专业论文）基于dsp和fpga的虹膜识别系统硬件设计与实现.pdf

摘要 摘要 近年来，随着生物识别技术的兴起，虹膜识别技术被日益关注。由于虹膜识 别技术对个体识别具有高度的可靠性，已成为目前生物识别中最有发展前景的识 别技术之一。与其它生物识别技术相比，虹膜识别技术具有唯一性、稳定性、非 侵犯性、不易伪造性和活体特性等优势。因此，虹膜识别技术具有广阔的使用前 景和很好的经济效益，越来越受到国内外有关研究人员的重视。 目前，虹膜识别产品大多都是基于p c 平台的，在便携性、稳定性和安全性方 面还存在一些问题。为了克服以上的缺点，本文构架了基于d s p 和f p g a 的嵌入 式虹膜识别硬件平台，使虹膜识别技术可应用与更多的领域。 本文的主要工作如下： 1 设计了一个嵌入式硬件系统，包括d s p 处理器、f p g a 、c o m s 图像传感器、 人机交互接口和通信接口。同时，还编写了各硬件模块的驱动程序。另外，由于 系统中d s p 工作频率为3 0 0 m h z ，另外有些器件工作在1 0 0 m h z ，因此本文还给出 了一些信号完整性分析和p c b 设计经验。 2 在f p g a 设计中，编写v e r i l o g 程序，完成了虹膜图像采集模块、乒乓存储 器切换模块、图像采样模块以及将采样后的图像显示在仆t 彩色液晶上的模块， 最终实现了虹膜图像实时显示系统。此外，还设计实现了用于和d s p 通信的h p i 接口模块。 3 完成了部分系统应用程序设计。在使用d s p b i o s 实时操作系统的基础上设 计了各系统任务，通过调用驱动程序控制和协调各硬件模块，实现了虹膜识别功 能。 最终，本文实现了系统设计，本设计可以快速有效的进行虹膜识别。同时， 由于本系统采用模块化的软硬件设计技术，使系统便于快速应用于各种场合。 关键词：虹膜识别，c y c l o n ef p g a ，t m s 3 2 0 c 6 7 1 3 b ，d s p b i o s 实时操作系统 a b s t r a c t a b s t r a c t a sa l le m e r g i n gb i o m e t r i cf o r i d e n t i f i c a t i o n ，i r i sr e c o g n i t i o nh a sr e c e l v e d i n c r e a s i n ga t t e n t i o ni nr e c e n ty e a r s o n eo ft h em o s tp r o m i s i n gr e c o g n i t i o nt e c h n i q u e si s t h eo n eb a s e do nt h eh u m a ni r i sd u et oi t sh i g hr e l i a b i l i t yf o rp e r s o n a li d e n t i f i c a t i o n i t h a sd e s i r a b l ep r o p e r t i e ss u c ha su n i q u e n e s s ，s t a b i l i t y , n o n i n v a s i v e n e s sa n dl i v i n g - o b j e c t c h a r a c t e ro v e rt h et r a d i t i o n a lm e t h o d s oi r i sr e c o g n i t i o ni sp a i da t t e n t i o nt om o r ea n d m o r ed o m e s t i ca n di n t e r n a t i o n a lr e l e v a n tr e s e a r c h e r sb e c a u s eo f h i g hv e r a c i t ya n dg o o d e c o n o m i cb e n e f i t s a tp r e s e n t , m o s to ft h ep r o d u c t si ni r i si d e n t i f i c a t i o ni sb a s e do np c ，t h e r ea l e s o m ep r o b l e m si nt h ef i e l do fp o r t a b i l i t ys t a b i l i t ya n ds e c u r i t ya b o u tt h e m t os o l v e t h e s ep r o b l e m s ，t h i sp a p e rd e s i g n sap o r t a b l ee m b e d d e di r i sr e c o g n i t i o ns y s t e mb a s e do n d i g i t a ls i g n a lp r o c e s s o r ( d s p ) a n df i e l dp r o g r a m m a b l eg a t ea r r a y ( f p g a ) a n dt h i sn e w d e s i g nm a k et h ei r i sr e c o g n i t i o n c a l lb eu s e di nm a n yd i f f e r e n tf i e l d s 功ew o r ka b o u tt h i st h e s i si sg i v e db e l o w ： w ed e s i g n e dah a r d w a r es y s t e mi n c l u d i n gd s p s ，f p g a , c o m si m a g es e n s o r , h u m a n - m a c h i n ei n t e r f a c ea n dc o m m u n i c a t i o ni n t e r f a c e a n dw ea l s ow r o t et h er e l a t e d d r i v e r st os u p p o r ta p p l i c a t i o n s b e c a u s et h ed s pw o r ka t3 0 0 m h z ，a n ds o m eo t h e r c h i p sw o r ka t 10 0 m h z ，i nt h i st h e s i sw ed i s c u s s e ds o m es i g n a li n t e g r i t yt h e o r i e sg i v e d s o m ee x p e r i e n c e sa b o u tp c b d e s i g n w br e a l i z e dt h er e a l t i m ed i s p l a ys y s t e mi nt h ef p g au s i n gt h ev e r i l o g _ h d l i t s i n c l u d i n gi m a g ec a p t u r em o d u l e ，p i n g p a n gs t r u c t u r em o d u l e , 1 2s a m p l i n gm o d u l e ， t f t - l c dm o d u l e a n dw ea l s od e s i g n e dah p im o d u l et oc o m m u n i c a t ew i t hd s e w ed e s i g n e da p a r to ft h ea p p l i c a t i o np r o g r a m ，t od e s i g ns y s t c mt a s kb a s eo nt h e d s p b i o s a n dw er e a l i z e dt h ef u n c t i o no ft h ei r i si d e n t i f i c a t i o nt h r o u g hu s i n gt h e d r i v e r sa n dk i n d so f h a r d w a r em o d u l e s f i n a l l y , t h i ss y s t e mi sr e l i a b l e ，a n di tc a ni d e n t i f yi r i sw i mh i g he f f i c i e n c y a n dt h e m o d u l a r i z e dh a r d w a r ea n ds o f t w a r ea r ef i t a b l ei nm a n yd i f f e r e n ts i t u a t i o n s k e yw o r d s ：i r i si d e n t i f i c a t i o ns y s t e m ，c y c l o n ef p g a ，t m s 3 2 0 c 6 7 13 b ，d s p b i o s 独创性声明 本人声明所呈交的学位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。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方 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 获得电子科技大学或其它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 说明并表示谢意。 签名：舭 日期：a 拼朋 厂日 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定，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， 允许论文被查阅和借阅口本人授权电子科技大学可以将学位论文的全 部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描 等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此规定) 签名：堵鼯 导师签名： 日期：工d o 扩年厂月厂日 第一章绪论 1 1 引言 第一章绪论 在现代社会中，由于科技的进步，人类的生活已经进入数字化、信息化、网 络化时代，网上银行、网上购物、远程电子交易等方便快捷的信息通信手段使人 们的生活更加便利。但是，随之而来的利用伪造电子身份而造成的机密数据泄露 和利益受损问题也日益严重，因此，身份鉴定技术在信息安全领域中就显示出了 前所未有的重要性，进而，如何自动、快速、准确地鉴别个人身份，保护信息安 全越来越成为当今信息化时代必须解决的关键性社会问题。 作为人类，我们依靠天生的能力，通过声音、脸形和其他特征来辨认别人。 而对于机器，则必须由程序去告诉它该如何利用同样可以观察到的信息来识别不 同的人。传统的身份识别方法主要是基于身份标识物品和身份标识知识，身份标 识物品如证件、钥匙、银行卡等；身份标识知识如用户名、密码等。在一些安全 要求严格的环境中，往往将这两者结合起来，如银行系统中很多保险箱需要同时 使用钥匙和密码。但是，标识物品容易丢失或被伪造，标识知识容易遗忘或记错， 更为严重的是传统身份识别系统往往无法区分标识物品的真正拥有者和取得标识 物品的冒充者，一旦他人获得标识物品，就可以拥有相同的权利，其造成的后果 十分严重。可见，传统的身份识别方法存在很大的弊端，已经远远落后于时代的 要求，人类必须寻求更为安全可靠、使用方便的身份识别新途径。由于人自身的 特征具有不可复制性、唯一性和稳定性等特点，以人自身的特征进行识别的生物 识别技术正迅速发展，并逐渐开始取代传统的身份识别方法。 1 2 生物特征识别技术概述 生物特征与生俱来，多为先天性的：行为特征则是习惯使然，多为后天性的。 我们将生理特征和行为特征统称为生物特征。生物特征识别技术( b i o l o g i c a lf e a t u r e i d e n t i f i c a t i o nt e c h n o l o g y ) 是根据身体和行为特征来识别或验证一个有生命的人的 自动方法，也就是使用人体本身所固有的物理特征( 如指纹、虹膜、人脸、掌纹、 声音等) 及行为特征( 如书写、步态等) ，通过图像处理和模式识别的方法来鉴别 电子科技大学硕士学位论文 个人身份的技术。 生物特征识别的历史可以追溯到公元前，但是，真正意义上的生物识别技术 是始于2 0 世纪7 0 年代，当时仅限于安全级别要求较高的原子能实验室、秘密生 产基地等。在2 0 世纪8 0 年代之后，由于微处理器及各种电子元器件成本不断下 降，其精度逐渐提高，使人们可以凭借计算机技术的优势来研究和实现自动的身 份识别系统，利用生物特征的身份鉴定技术也越来越凸显出它的重要价值。目前， 各种身份识别技术已被广泛应用于银行、海关、网上交易、国家保密机关等部门 的安全系统中，常见的身份识别技术有指纹识别、人脸识别、语音识别和虹膜识 别等。在所有的生物特征中，指纹相对稳定，但采集指纹有一定的侵犯性；脸像 特征有很多优点，如主动性、非侵犯性和用户友好等，但是脸像会随着年龄、健 康状况和环境等因素的改变而变化；而语音容易被伪造、易被录音所欺骗。因此， 虹膜识别技术由于虹膜之间的个体差异大、特征稳定等特点被很多研究机构深入 研究，具有广泛的发展前景。 1 3 虹膜识别技术简介 到目前为止，虹膜识别的错误率是各种生物特征识别中最低的【1 1 。每个人虹膜 的结构各不相同，并且这种独特的虹膜结构在人的一生中几乎不发生变化。这个 观点有两方面的依据：第一个依据来自于临床观察。眼科学家和解剖学家经过大 量的观察发现，虹膜具有独特的结构，即便对于同一个人，左眼和右眼的虹膜区 别也是十分明显的。经过进一步持续的观察，科学家们发现，自童年以后，虹膜 在人的一生中所发生的变化十分微小。支持这一观点的第二个证据来自发育生物 学。科学家发现，尽管虹膜的基本结构是由内在的遗传基因决定的，但是，外界 环境却对虹膜独特的细微结构起着决定性作用。这种外部环境是指在生命初期虹 膜形成之前的胚胎发育环境。因此，自然界不可能出现完全相同的两个虹膜。发 育生物学家通过大量观察发现，当虹膜发育完全以后，它在人的一生中是稳定不 变的，因而具有稳定性。另外，由于虹膜的外部有透明的角膜将其与外界相隔离， 因此，发育完全的虹膜不易受到外界伤害而产生变化。 1 3 1 虹膜生理特征 据医学解剖学分析，眼球壁分为外、中、内三层。中膜含有丰富的血管及色 素细胞。虹膜位于中膜的最前部，在角膜( c o r n e a ) 和晶状体( 1 e n s ) 之间，由不 2 第一章绪论 同层组成，其颜色因人种不同而有差异，虹膜中央有一圆形孔叫瞳孔，外面与巩 膜相邻，如图1 1 。最内层是带有色斑的真皮层，在其上的是控制瞳孔肌的肌肉层， 肌肉层上是基质层，该层由胶状组织连接成弧形状，该层中放射分布着螺旋状的 血管，故又称血管层。最上面一层是前角膜层，该层分布着色素细胞。虹膜的外 观是这四层综合的效果。虹膜的肌肉层内含有两种排列方向不同的平滑肌：在瞳 孔周围呈环形排列的叫瞳孔括约肌，收缩使瞳孔缩小；由瞳孔向四周呈放射状排 列的叫瞳孔开大肌，收缩使瞳孔放大。这样就使虹膜表面具有呈现高低不平的放 射状排列、相互交错的皱壁，构成多数的隐沟( 或称稳窝) 。这样结构上的高低变 化，形成特有的纹理( 见图1 1 ) 。 图1 1 虹膜生理结构图 虹膜是一个受到保护的眼睛的内部组织，在角膜和水晶液的后面。眼睛的外 观图由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成，如图1 1 。中心黑的部分是瞳孔区，瞳孔随 入射光线强度的变化，会产生收缩或扩张，牵动虹膜变化；两侧颜色较浅的部分 是巩膜区( 即通常所说的眼白) ；位于瞳孑l ；f n 巩膜之间的区域即为虹膜。虹膜与巩 膜、瞳孔的边界均为近似圆形，是图像匹配时可以利用的重要几何信息。虹膜是 一种在眼睛中瞳孔内的织物状的各色环状物，每一个虹膜都包含一个独一无二的 基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构。 虹膜的形成由遗传基因决定，人体基因表达决定了虹膜的形态、生理、颜色和总 的外观。到1 2 岁左右，虹膜就基本发育到足够尺寸，进入了相对稳定时期。除非 极少见的反常状况、身体或精神上大的创伤造成虹膜外观上的改变外，虹膜形貌 可以保持数十年没有变化。另一方面，虹膜是外部可见的，但同时又属于内部组 电子科技大学硕士学位论文 织，位于角膜后面，要改变虹膜外观，需要非常精细的外科手术，而且要冒着视 力损伤的危险。 虹膜中有弹性纤维所构成的结构图案在人们出生之前就已经形成，这种千姿 百态的图案不仅是随机的而且是绝无雷同的。更令人感到惊讶的是，不仅遗传基 因完全相同的同卵孪生子的虹膜结构图案各异不一；即使是同一个人，他左眼与 右眼的虹膜结构图案也各不相同。由此可见，人眼的虹膜就像人的指纹一样完全 可以当之无愧地成为个人的身份识别的标志。 1 3 2 虹膜识别技术特点 虹膜身份识别是一种新兴的生物识别技术。利用虹膜进行身份识别，有以下 的优点： ( 1 ) 高独特性：经解剖学和生理学证明，任意两个虹膜纹理相同的概率小于 1 0 3 5 ，即使是双胞胎的虹膜也是不一样的。这就为虹膜身份鉴别提供了最基本的 物质基础。虹膜的纹理信息具有2 6 6 个可测特征，要远高于指纹的纹理细节信息， 理论上虹膜身份识别可达到比指纹识别、人脸识别、掌纹识别等更高的准确度。 ( 2 ) 高稳定性：虹膜作为一个人体器官并不是直接暴露在外，它受到眼皮、 角膜的保护，外界物质不易侵入眼内对其造成伤害。而且虹膜总是受到体内液体 的润滑，很少发生病变。这样避免了指纹、掌纹识别等易因外伤引起个人特征变 化的问题。另一方面，虹膜在一岁左右就已发育成熟，随着人的生长发育虹膜细 节基本不会改变，也就是说虹膜在人的一生中是相当稳定的。 ( 3 ) 天然的防伪性：虹膜的自然生理特性为虹膜识别系统提供了鉴别伪造虹 膜提供了依据。首先，虹膜中部的瞳孔具有不稳定性，它会因肌纤维震颤而不停 变化。其次，瞳孔会因光线的变化而引起非常明显的收缩或舒张。通过对瞳孔大 小的检测( 虹膜内边缘定位) 就可较容易地分辨虹膜的真伪。而目前应用较广泛 的指纹识别的防伪性较差，易被伪造，据报道，橡胶指纹套有6 0 通过识别。 ( 4 ) 无侵犯性：虹膜身份识别的过程中只需用户位于设备之前而无需物理的 接触，便于用户使用。而指纹识别、掌纹识别等需要待检测者与传感器相接触， 会带来不舒适感。 不可否认，虹膜识别技术还存在一些问题，比如，更换不同种类的虹膜采集 设备之后，往往要花一定的时间来调整识别算法。但是，基于以上其他生物特征 无可比拟的优点，虹膜识别技术仍旧是目前生物特征识别技术中最值得推广应用 4 第一章绪论 的技术。 1 3 3 虹膜识别技术的发展历史及现状 2 0 世纪3 0 年代中期，人们已经开始设想用虹膜来识别身份。但是，虹膜识别 技术直到9 0 年代才成为现实。1 9 8 7 年，眼科专家a r a ns a f i r 和l e o n a r df l o m 首次 提出利用虹膜图像进行自动虹膜识别的概念，但是他们并没有开发出一个实际的 应用系统。到1 9 9 1 年，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的j o h n s o n 实现了一个自动 虹膜识别系统。这是有文献记载的第一个虹膜识别应用系统。随后1 9 9 3 年，剑桥 大学的j o h i ld a u g m a n 实现了一个高性能的自动虹膜识别原型系统。目前，大部分 的自动虹膜识别系统使用d a u g m a n 核心算法。随着生物识别市场的发展，国外领 先的高科技企业，如l g 、松下、o k i 、i r i d i a nt e c h n o l o g i e s 等公司，还在逐年加 大对虹膜识别技术的研发力度。 在国外，虹膜识别产品已经在比较广泛的范围内开始应用了。受9 1 1 事件的 影响，美国境内的两大机场纽约肯尼迪机场和波士顿洛根机场开始使用一种 新的虹膜扫描识别系统，主要用于机场内部要害区域。英国最繁忙的机场航站希 思罗机场1 号航站大楼已经采用眼部扫描技术加速移民通关检查，英国公民和外 国旅游者可以在通关时使用该系统而无需进行护照检查。美国i r i s c a n 公司研制出 的虹膜识别系统已经应用在美国得克萨斯州联合银行的三个营业部内，无需银行 卡，只需扫描眼睛，用户就可办理银行业务。美国新泽西州的p l u m s t e d 学校已经 在校园里面安装了虹膜识别的装置进行安全控制。在阿富汗，联合国( u n ) 与 美国联邦难民署t h eu n i t e dn a t i o n sr e f u g e ea g e n c y ( u n h c r ) 使用虹膜识别系统 鉴定难民的身份，以防止同一个难民多次领取救济品。2 0 0 3 年3 月1 8 日，阿布扎 比( 阿拉伯联合酋长国之一) 宣布世界上第一套国家级的基于虹膜识别技术的针 对被驱逐的外国人虹膜追踪与国界控制系统开始启用。总体上说来，虹膜识别技 术在国际上已经开始在各行各业以各种形式进行应用。 由于国际上对中国的禁运以及虹膜技术本身的难度导致国内无法开发出相应 的产品。目前对虹膜识别的研究，国内仅在少数科研部门进行，未达到商业应用 阶段。所以国内虹膜识别产品的生产仍属空白。但是，国内的很多单位都表示了 强烈的应用意向，特别是9 1 1 ”以后，安全反恐怖的意识成了航空、金融领域最关 心的问题。虹膜识别系统更是成了各大航空公司、各大金融机构以及其他保密机 构( 如航天局) 等国家重点安全机构的热点关注对象。 5 电子科技大学硕士学位论文 目前，虽然指纹是比较流行的生物识别方式，但是虹膜技术明显比指纹技术 有更好的发展前景。首先，虹膜技术的识别精度高，即使同一个人左右两眼虹膜 也有差别，比较而言指纹识别更容易出错：其次，指纹容易受磨损、划伤等外部 因素的干扰；而一个人的虹膜成年后就基本稳定不变了，除非有白内障等眼疾发 作；指纹识别需要手指与传感器接触，对人的侵犯性较强，而虹膜识别使用摄像 机拍摄人眼，是非接触式的。 1 3 4 虹膜识别技术的应用前景 借鉴国外的应用经验，在国内，虹膜识别系统在以下领域会有广阔的应用前 景和用户群： ( a ) 公民身份证件：在身份证、护照等有效证件中加入虹膜信息，可以有效 遏制假冒证件的使用； ( b ) 重要区域的门禁管n - 军事基地、枪械库、核能设施、物料放置库房、 电脑机房、政府办公室、保密资料室等； ( c ) 高速通关：海关出入境管理、机场安全检查等，由于虹膜识别使用非接 触性拍摄，可大大提高身份认证的舒适性和通关速度； ( d ) 刑侦工作：刑侦罪犯查缉过滤、法律上罪犯认定等； ( e ) 人员管理：监狱管理、内部授权管制、考勤、薪资计算、俱乐部会员确 认； ( f ) 信息安全：电子交易、网络安全、网上银行及电子商务的安全交易等； ( g ) 住宅安全：包括社区人员进出及访客出入记录； ( h ) 金融、证券、保险、社会福利机构的身份确认：如柜台提款、自动提 款机、保险箱、金库、大额取款客户身份确认、公司提现确认、交易终端客户身 份确认、远程交易身份确认、保险受益入等各种社会福利受益人身份确认等； ( i ) 个人财产使用管制：如移动电话、个人电脑、笔记本电脑、汽车等； ( j ) 医疗档案管理：血液管理、公费医疗确认、个人医疗档案管理。 在需要高度安全的领域，虹膜识别产品的用途比密码和指纹具有更高的安全 性，且使用方便。特别是在公安和军事领域，越来越受到人们的关注。与世界的 发展趋势一样，虹膜识别技术也必将在不久的将来在中国掀起应用的高潮。 在中国，共有超过1 万家支行级的银行分支机构，大约1 5 0 家机场是虹膜识 别技术的潜在用户，仅这两个市场的应用潜力就达到了2 5 亿人民币。其它如：军 6 第一章绪论 事基地、枪械库、核能设施、物料放置库房、电脑机房、政府办公室、保密资料 室等重要区域的门禁管制等有潜力应用虹膜识别技术的市场超过3 0 亿人民币。以 上估计不包括相关的配套设备的市场。在国内因为密码被盗而引起的损失比较严 重，如果虹膜身份识别技术能成功被广泛应用，将会对各界都有正面的影响。因 此，虹膜身份识别技术具有广泛的应用前景，有着重要的学术价值和实际意义。 随着大规模身份识别系统应用的激增和成像成本的持续下滑，这几年虹膜识 别市场已经进入了高速发展期，每年的增长速度都会超过5 0 ，预计到2 0 0 8 年的 国内的虹膜识别营业额会达到2 0 亿的规模。 1 4 课题来源、目标及意义 本项目来源于国家自然科技基金( n o 6 0 4 7 2 0 4 6 ) 。课题立项主要基于以下几 点： 首先，近两年来，网络的迅速发展带动了网上电子商务的发展，网上数据、 网上支付等商务活动的安全性，成为人们关注的焦点，不法分子对网络交易的破 坏活动，阻碍了电子商务更快的发展，生物识别技术的出现为网络安全发展提供 了保障。生物识别技术由于是利用个人的生物特征进行认证，而每个人所具有的 生物特征，不易伪造和假冒，所以利用生物识别技术进行身份认定，安全、可靠、 准确，通过这种方式网络管理机构可以对网络交易参与者进行监督，从而提高交 易的安全性。总之电子商务的发展为生物识别技术的应用提供了广阔的市场，有 些业界人士预测，网络安全将成为生物识别技术最有发展潜力的市场。据悉，微 软自美国“9 1 1 事件之后，生物识别技术在身份认证方面的应用越来越广，越来 越多的国家在出入境管理上，要求使用生物识别技术。美国连续发布了三个法案， 爱国者法案、航空安全法案、边境签证法案，分别强调生物识别技术在边检、执 法、民用航空等领域的应用，并立法要求在今年1 0 月以前护照上要使用生物识别 技术。2 0 0 3 年5 月国际民用航空组织( i c a o ) 发布的规划建议其1 8 8 个成员国， 在护照中应用生物特征识别技术，大部分西方国家已经立法支持i c a o 的规划， 美国、欧盟、日本、澳大利亚、韩国等国家已经准备在2 0 0 4 年底以前开始初步应 用。一系列的认证措施，为生物识别技术的发展提供了良好机遇。 其次，据业内专家保守估计，未来5 年，我国将形成近百亿元的市场，巨大 的市场空间，吸引了越来越多的国外厂商关注。目前我国生物识别行业，厂商有 2 0 0 多家，拥有自主知识产权的不多，没有占绝对优势的行业领导者，2 0 0 2 年市 7 电子科技大学硕士学位论文 场规模有1 5 亿元左右，2 0 0 3 年约为2 5 亿。由于直到2 0 0 3 年9 月份我国第一个 生物特征认证与测评中心才成立，无序竞争的现象已在部分地区出现，对行业发 展造成了不良影响。总的来说，我国的生物特征认证市场还处在比较初级的自然 增长阶段。这些都将使国内厂家在这个即将到来的大市场中处于不利位置。 随着生物科学的发展，虹膜作为个人身份识别标志已得到公认。它与生俱来， 不易丢失，不易受损，易于识别，是高安全级别应用中进行身份认证的理想手段。 虹膜识别系统在网络、银行、证券、医疗和保险等行业都可以得到广泛应用。它 充分利用了虹膜这种具有唯一性的生物特征取代了传统的密码识别方式，不仅将 在一定程度上保证国家经济信息的安全，还将真正给消费者的网上购物，商家和 企业的网上销售等活动营造一个安全、便捷的有利环境，同时带来不可估量的经 济效益和社会效益。因此，大力推进我们自己的生物特征识别技术、尤其是指纹、 虹膜识别技术的研究水平并促其产业化，不仅可以提高我们的安全防范水平，也 可以产生很大的经济效益、社会效益。同时可以带动计算机、电子、光学、图像 处理、模式识别等相关学科的发展，具有很大的理论与现实意义。 本课题的主要研究目标是开发实现可应用于多种场合的嵌入式虹膜识别系 统，主要研究内容分为：虹膜识别算法的设计与实现、嵌入式虹膜识别系统平台 的设计与相关驱动程序及应用程序的开发。本文主要是对嵌入式虹膜识别平台硬 件设计及相关驱动程序的研究。 1 5 论文工作简介及章节安排 全文共分为六章，主要内容如下： 第二章嵌入式虹膜识别系统 简要介绍了虹膜识别技术的基本原理，描述了虹膜图像处理的一般流程。在 本章最后还介绍了嵌入式虹膜识别系统的基本概念，并说明了本设计与以往设计 相比的改进之处。 第三章系统硬件及驱动设计 主要介绍系统各个组成模块的硬件设计，从芯片选型到具体的硬件连接。由 于驱动和硬件设计相关性，因此在介绍硬件的同时也给出了驱动的设计。在本章 最后给出了本系统硬件设计相关的一些信号完整性分析和p c b 设计心得体会。 第四章f p g a 设计 作为设计中的一个关键部分，本章介绍了基于f p g a 的实时显示系统的软件 8 第一章绪论 设计流程和模块划分，并详细给出了每个模块的功能和实现方法，并说明了在编 程时应该注意的问题。在本章最后给出了编写状态机程序的建议。 第五章系统应用程序设计 主要介绍了如何利用1 1 公司的d s p 集成开发环境c c s 开发d s p 应用程序。 本章详细介绍了嵌入式实时操作系统d s p b i o s 的强大功能，还介绍了如何运用 c s l 库提供的a p i 函数初始化和控制d s p 片上外设，以及程序代码优化方法和 b o o t l o a d v r 的编写方法。 第六章总结 本章做了全文总结，同时也指出了目前工作的不足之处，指出了未来工作的 方向。 9 电子科技大学硕士学位论文 第二章嵌入式虹膜识别系统 本文所介绍的嵌入式虹膜识别系统是基于d s p 和f p g a 的全脱机虹膜识别系 统，包括图像采集、图像处理及结果显示等操作都是在嵌入式系统上完成。本章 主要介绍虹膜识别主要流程及硬件系统主要的架构。虹膜识别算法流程图如图 2 1 。 图2 - 1 虹膜识别算法流程图 l o 第二章嵌入式虹膜识别系统 2 1 虹膜识别的基本原理 一个完整的虹膜识别算法由图像采集、质量评估、图像预处理、特征提取和 编码，模式匹配五个部分组成。虹膜图像的预处理包括虹膜定位、归一化、图像 增强等步骤。下面就结合着图2 1 ，来简单介绍下各个步骤。 2 1 1 虹膜图像采集 虹膜图像的获取是虹膜识别的第一步，同时也是最困难得一步。虹膜是一个 很小的器官，直径约为l 厘米。不同人种的虹膜颜色有着很大的差别，白种人的 虹膜颜色浅，纹理显著，而黄种人的虹膜则多为深褐色，纹理非常不明显。为了 获得足够的信息量，虹膜图像通常要求由特制的摄像器材组成的采集系统，拍摄 距离一般不超过几十厘米。对摄像镜头一般也要求具有自动定焦功能，否则拍摄 出来的图像会比较模糊。适度的照明对于虹膜图像采集也是非常重要的，太强的 照明会令人眼感到不适，光照太弱则图像缺乏必要的灰度对比，增大量化误差。 另外，在图像采集的过程中照明光源常常会在虹膜上留下较明显的光斑，形成了 噪声污染。目前国外制造的虹膜摄像头一般多采用多灯管红外照明的设计来克服 以上的困难，本设计选用的摄像头也是采用红外照明。 2 1 2 图像质量评估 如图2 1 所示，虹膜图像采集完成之后，就会进入图像质量评估进程。可以想 象，在实际采集图像的过程中，图像质量不满足识别要求的情况是时有发生的， 质量评估模块在这里就能通过对图像一些参数和特定阈值的比对，发现质量不合 格的图像，并提示用户重新拍照。造成图像质量差的主要原因有：( 1 ) 由于定焦 不准或眼球运动而使图像模糊。( 2 ) 过多的睫毛和眼睑的干扰使得有效的虹膜区 域太小。因此，我们应通过图像清晰度和虹膜完整度两个方面来进行质量评估。 2 1 3 虹膜定位和归一化 由于采集的图像包含大量的非虹膜区，例如部分人脸、眼巩膜、眼睫毛等。 这些区域的信息不被虹膜识别所利用，我们通过虹膜定位( 确定虹膜的内外边界) 来去除这些无用的信息。同时，由于图像采集时不同的两次拍摄人眼到镜头的距 离不可能保持完全一致，造成虹膜图像有一定的尺寸差异。如果当拍摄时人的头 电子科技大学硕士学位论文 部的倾斜，也会造成图像有一定角度的旋转。进行图像校正可以避免上述情况带 来的误差。这里的关键问题有两个：如何快速精确地从包含大量非虹膜部分的图 像中定位虹膜，并对其边界或位置用数学模型进行描述以及如何利用几何变换抵 消拍摄时的虹膜图像变形的干扰。 2 1 4 特征提取和编码 特征提取是对预处理后的虹膜图像提取特征，是对包含大量信息的图像去粗 取精的过程。由于原始图像数据量相当大，需要把这些数据转换为若干特性，继 而对特征数据进行分析，为了提高分类处理的速度和精度，对提取的特征还需要 选择最有代表性的特征，使其信息冗余度最小，且希望特征具有平移、旋转和尺 度不变性。从数学意义上讲，特征提取相当于把一个物理模式变为一个随机向量。 如果抽取了m 个特征，则物理模式可利用一个m 维随机特征向量描述，表现为m 维欧式空间中的一个点。在虹膜识别中，常被选择的特征有：图像幅度特征、图 像统计特征、图像变换系数特征和图像纹理特征等。为了达到特征提取的目的， 多种方法都可以使用。比较经典的是d a u g m a n 提出的利用多尺度g a b o r 滤波器分 解出虹膜纹理相位信息进行编码的算法；w i l d e s 提出的利用拉普拉斯一高斯滤波 器在4 个不同分辨率下分解虹膜图像并进行特征提取，且利用标准相关性进行比 较的算法；b o l e s 等提出的将在虹膜纹理图像上提取的纹理特征看作一堆信号，利 用在不同尺度下的小波变换来分解信号，小波变换系数的过零表示被提取用于刻 画虹膜的纹理特征。其他的特征提取方法还有很多，如多通道g a b o r 滤波、二维 小波变换及傅里叶一小波变换等。 2 1 5 虹膜图像的匹配 虹膜图像匹配就是基于已提取的虹膜图像的特征向量来进行比对，用采集到 的图像的特征向量与虹膜库中的特征向量比较，判断它们是否属于同一虹膜，这 是一个典型的模式匹配问题。比较常用的匹配方法是海明距离( h a m m i n g d i s t a n c e ) 、欧式距离和相似度的度量等。 2 2 嵌入式虹膜识别系统 可用于实现虹膜识别算法的硬件系统有两种，一种是连接p c 的桌面应用系 1 2 第二章嵌入式虹膜识别系统 统，一种是基于微控制器的嵌入式虹膜识别系统。连接p c 的桌面应用系统具有灵 活的系统结构，运算能力极强，并且可以多个系统共享一个虹膜识别设备，可以 建立大型的数据库应用，实现海量虹膜识别。嵌入式系统则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虹膜识别功能，其功能 较为单一，常用于对灵活性要求很高的场合。 嵌入式虹膜识别系统主要包括嵌入式硬件平台、虹膜算法的实现、应用管理 程序。本文所描述的系统是在原有系统基础上的改进和增强，原有系统在运算存 储器带宽、人机交互及与p c 机通信方面设计的不够理想。例如：采集图像时采集 者本身无法确认何时定焦准确，无法一次性采集到满足匹配要求的图像，本系统 针对这一缺点设计了基于f p g a 的实时虹膜图像显示系统和语音提示模块，可以 帮助用户方便的采集到满意的图像。另外，由于在前一版的系统中，有部分存储 器接口被定义为1 6 位，这就限制了虹膜算法的运行速度，降低了系统的实时性， 本设计也在这方面做了改进。再者，原设计中没有与p c 机通信的模块，只能使用 仿真器实现回传图片数据等简单的工作，本系统则配置了串行通信模块和u s b l 1 模块，可以方便的实现与个人电脑的信息交互。 本虹膜识别系统按功能模块可分为五个模块，分别是：虹膜图像获取模块、 虹膜信息处理模块、人机交互模块、数据通信模块以及电源管理模块。模块内部 的详细情况将在第三章作详细阐述。 2 3 本章小节 本章简要介绍了虹膜算法处理流程，详细说明了算法每个环节所要注意问题 和设计难点。另外，为了克服原有系统在各个方面的不足而提出了一个新的虹膜 特征识别的系统构架，并给出了系统的模块划分。 1 3 电子科技大学硕士学位论文 第三章系统硬件及其驱动设计 正如第二章中所述，本系统主要划分为虹膜图像获取模块、虹膜信息处理模 块、人机交互模块、数据通信模块以及电源管理模块等五个重要模块，本章将针 对这五个主要模块，分别介绍模块中的芯片选型、在硬件上的实现及驱动程序设 计等。最后一节还介绍了信号完整性分析和硬件设计的一些心得体会。图3 1 为本 嵌入式虹膜识别系统硬件框图。 k b c ll u a r t i i a i c 2 3 ll u s b i if 镒hi i o v 7 1 4 1i ll c d ii s r a m 中啪s 胡 1 2 c8 8m 姗i 目 圈卷l 十十s 扣8 畿l 麓 d s p t m s 3 2 0 c 6 7l3 b f p s 2 0 0 l ls 掣 3 1 虹膜图像获取模块 f p g a c y c l o n ee p l c 1 2 图3 - 1 虹膜识别系统硬件框图 本模块是虹膜识别系统中非常重要的模块，因为采集图像质量的好坏，直接 影响着匹配和识别的结果。这部分主要包括：o v 7 1 4 1 黑白图像传感器、f p g a 、 两片5 1 2 k 容量的s r a m 以及f p g a 和d s p 通信的h p i 接口。这里将详细介绍 o v 7 1 4 1 图像传感器，其它部分将在第四章中详述。 3 1 1o v 7 1 4 1 图像采集头设计 3 1 1 1o v 7 1 4 1 传感器简介 o v 7 1 4 1 是一种低电压的c o m s 黑白图像传感器，它在一块很小的面积上集 1 4 第三章系统硬件及其驱动设计 成了完整功能的单芯片v g a ( 6 4 0 * 4 8 0 ) 图像采集设备，并且提供了丰富的图像函 数接口【2 】。通过o m n i v i s i o n 公司特有的串行图像设备控制总线( s c c b ) ，可以将 o v 7 1 4 1 图像采样格式设定为：帧采样、半采样、8 位窗格采样等。同样，所有常 用的图像处理函数，包括曝光时间、伽马值、白平衡、色彩饱和度、色调控制等 也都可以通过s c c b 总线进行设定。另外，o v 7 1 4 1 的图像阵列在图像质量、图像 格式以及数据输出方式不同情况下均可达到每秒3 0 帧的采样水平。下面是o v 7 1 4 1 的特点： 对低亮度的图像采集有较高的灵敏度 可用于便携设备应用的2 5 v 电压 串行图像采集设备控制总线( s c c b ) 基于r a wr g b 、r g b ( g r b4 ：2 ：2 ) 、( 4 ：2 ：2 ) 以及y c b c r ( 4 ：2 ：2 ) 的v g a 、q v c a ( 半采样模式) 、窗格模式 自动图像控制函数，包括：自动曝光a e c 、自动采集控制a g c 、自动白 平衡a w b ，自动亮度控制a b c ，自动带宽滤波a b f 3 1 1 2s c c b 总线 s c c b 3 】是和1 2 c 相类似的一种协议。s i oc 和s i od 分别为s c c b 总线的时 钟线和数据线。目前，s c c b 总线通信协议只支持1 0 0 k b s 或4 0 0 k b s 的传输速度， 并且支持两种地址形式：( 1 ) 从设备地址( da d d r e s s ，8 b i t ) ，分为读地址和写地 址，高7 位用于选中芯片，第0 位是读写控制位( 形w ) ，决定是对该芯片进行 读或写操作；( 2 ) 内部寄存器单元地址( s u ba d d r e s s ，8 b i t ) ，用于决定对内部的 哪个寄存器单元进行操作，通常还支持地址单元连续的多字节顺序读写操作。 s c c b 控制总线功能的实现完全是依靠s i oc 、s i od 两条总线上电平的状态以及 两者之间的相互配合实现的。s c c b 总线传输时序如图3 2 。 f d oc s i od i n 毫埝旦 o u t 图3 - 2s c c b 时序图 电子科技大学硕士学位论文 3 1 1 3 使用1 2 c 总线配置0 v 7 1 4 l 从上小节分析可知，在本模块的应用中，1 2 c 总线可以替代s c c b 总线，因此 本系统就用1 2 c 来配置o v 7 1 4 1 图像采集头。 o v 7 1 4 1 可配置的寄存器多达1 2 8 个，本系统中只对其中6 个关键寄存器进行 了设定，其他寄存器用默认值即可满足要求。这6 个寄存器主要包括： l 兰璺竺堡：墨垦l 旦里：坚! 曼1 墨壁! 婴盟二1 。里! ! 型! 。1 q 至兰璺墨垒上= ：垒里曼：j 。：。墅! 型! 垒j 一一l 图3 - 3c o m a 寄存器 d f - l ，表示选择数据格式为y 1 格式中的i 嗍删格式 o fo c s a = 0 ，表示选择数据输出格式为y u v y c b c r a w b = 0 ，表示白平衡使能 e ：曼鱼璺q 璺i 堡曼生塑至i 曼璺垒皇兰星圭：l ：二：二：三：= ：。墨! 竺型：i i ：要二三：j 兰：兰：i 图3 - 4 c o m h 寄存器 d e vs e l = 0 ，表示选择o v 7 6 4 0 。 s c a ns e l = i ，表示扫描方式为逐行扫描。 r g b o s 这里不起作用，可看作是r e s e r v e d 。 k0 f b dlp c l k e d g e | ：ir e s o v e a 一_ “ i ：l u vs e ：| 图3 - 5c o m d 寄存器 o f b d = i ，表示帧的输出标志位为使能状态。 p c l k e d g e = 0 ，表示8 位数据总线y 7 ：o 是在p c l k 的下降沿输出数据。 u vs e = 0 ，表示选择i m 删格式的数据。 ，654 一一3 一2 一 l 一一q 一 l ! 望璺