文档介绍：基于FPGA实现指纹识别系统及指纹采集接口
摘要:本文以ASIC芯片为应用背景,提出了一种基于FPGA的指纹识别系统,及其采集接口的设计与实现方案,采用滑动式指纹传感器完成高质量的指纹采集工作。
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关键词:FPGA;指纹识别;滑动式指纹传感器
引言
早在十九世纪初科学家就发现了指纹的两个重要特征:唯一性和稳定性,这个研究成果使得指纹在犯罪鉴别中得以正式应用。20世纪60年代,随着计算机性能的提高和应用的增加,人们开始使用计算机来处理指纹,自动指纹识别系统(AFIS)在法律实施方面的研究与应用由此展开。而近几年,随着电子商务的发展和消费类电子的普及,越来越多的领域需要指纹识别系统。目前,基于DSP、ARM的独立式指纹识别系统已经成功应用于考勤、门禁、安检等领域。
本文选用具有高集成度、低功耗、短开发周期等优点的FPGA(现场可编程门阵列)来设计实现自动指纹识别系统,下文将重点介绍系统软硬件结构以及指纹采集接口的设计方案。
指纹识别系统的设计实现
系统软件结构设计
本文设计的自动指纹识别系统的软件算法采用BST FingerAPl ,包括1:1比对(即验证)模式和l:N比对(即识别)模式,主要实现指纹的检测与采集、指纹图像的增强、特征点的提取与匹配几大功能,具体结构见图1。
?指纹检测与采集
首先将指纹区与背景区分离。为了方便判别,在判别之前需要对图像进行平滑处理和边缘提取。将图像分为8×8的块,并计算每块内各点灰度值的标准差,若该值大于某一阈值(本算法中设置为8,共为256),则该块的所有点都为指纹数据,否则为背景数据。接着判断指纹数据块中指纹区面积占整个图像区域面积的比例,若该值大于给定的阈值,则进行指纹图像采集,否则重新检测并采样。
?指纹图像增强
首先计算直角坐标系下8×8块指纹图像的方向,然后根据相邻图像块的方向,过滤掉脊线方向发生变化过大的图像块,并按脊线平滑变化的规律恢复脊线原有方向,再对图像数据进行Gabor滤波。
?指纹特征点提取
本算法的特征点选择脊线的端点和交叉点。首先记录每个特征点的信息,包括类型、位置(直角坐标系)、方向以及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。此方法采用了一种基于脊线跟踪的直接从灰度级指纹图像提取细节特征点的新颖算法,这种算法不必经过二值化和细化过程,减少了程序运行时间。
?指纹特征点数据库
将成功提取到的指纹图像特征点信息保存到数据库中,以供指纹识别认证时把这些数据库里的指纹信息与认证的指纹特征点信息进行对比,查找是否有与之匹配的指纹信息。
?Hough变换特征点匹配
在指纹比对时,在直角坐标系中,通过基于特征点的Hough变换匹配算法识别出指纹的几何形状,使图像匹配可以不受指纹摆放的角度和位置平移的影响。接着计算现场指纹与数据库中指纹的相似度。若匹配的特征点占模板中所有特征点的30%,则判定两枚指纹匹配,否则进入极坐标的比较。
?极坐标变换,特征点匹配