基于ARM的嵌入式指紋采集與識(shí)別系統(tǒng)的研究.pdf

1、由于指紋的長期不變性與唯一性,指紋識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為生物識(shí)別領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的技術(shù),通過指紋特征來鑒別身份的技術(shù)正得到越來越廣泛應(yīng)用,但由于指紋識(shí)別算法較為復(fù)雜,需要較高主頻的處理器運(yùn)行該算法,使得該項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用成本很高,因此研究開發(fā)采集圖像質(zhì)量高,圖像處理準(zhǔn)確高效,識(shí)別率高且時(shí)間消耗低的指紋采集與識(shí)別系統(tǒng)具有非常重要的意義,鑒于此,本文從以下幾個(gè)方面進(jìn)行了研究:
　　 首先選用富士通公司的MBF200指紋傳感器和ARM9系列的S3C

2、2410微處理器,S3C2410在ADS1.2環(huán)境下,采用移植性強(qiáng)的C語言控制MBF200在MCU方式下采集指紋圖像,調(diào)整其幾個(gè)重要的寄存器參數(shù),采集出紋理清晰、便于后續(xù)處理的指紋圖像,然后通過串口將指紋數(shù)據(jù)傳輸?shù)絇C上,為指紋圖像處理與識(shí)別做準(zhǔn)備工作。
　　 其次對(duì)采集出的圖像,有針對(duì)性的選擇了圖像平滑、中值濾波等算法使圖像中的孔、斷點(diǎn)等噪聲得到消除,通過圖像歸一化提取出指紋圖像的有效區(qū)域,通過增強(qiáng)算法和二值化為識(shí)別工作做好準(zhǔn)

3、備。
　　 接下來進(jìn)行指紋識(shí)別工作時(shí)首先將指紋進(jìn)行分類,大大較少了識(shí)別的工作量,通過指紋細(xì)化,提取出指紋的細(xì)節(jié)特征并對(duì)偽特征點(diǎn)進(jìn)行剔除,研究現(xiàn)幾種流行的識(shí)別算法,創(chuàng)造性的提出了基于三角形匹配的細(xì)節(jié)點(diǎn)識(shí)別算法,大大降低了誤識(shí)率和拒識(shí)率,并有效減少了時(shí)間消耗,通過估算,每次進(jìn)行指紋識(shí)別可減少時(shí)間4.9秒。
　　 最后在VC++環(huán)境下對(duì)指紋采集與識(shí)別系統(tǒng)的圖像預(yù)處理算法和識(shí)別算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn),并建立指紋數(shù)據(jù)庫,開發(fā)出指紋采集與識(shí)別