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基于DSP56311和MCS51的嵌入式指纹自动识别系统

发布时间:2020-07-21 17:49:13 阅读: 来源:充气袋厂家

摘 要:本文在指纹自动识别技术的基础上对指纹处理算法做了较大改进,并给出了用Motorola DSP56311和MCS-51构建主从式指纹自动识别系统的设计方案。关键词:指纹自动识别系统;特征码;MCS-51;DSP56311

引言目前生物识别技术发展迅速,特别是被誉为三大生物识别技术之一的指纹识别技术越来越先进,将指纹自动识别技术应用到各种需要身份验证的系统或者嵌入到现有的大量安保系统,将会大大提高系统的安全性。本文对目前的指纹自动识别算法做了大量的研究和改进,不仅使得指纹识别的误识率和拒识率降到很低(大约0.005%),而且大大提高了指纹特征匹配速度。本文论述了使用Motorola DSP56311和MCS-51设计主从式结构的嵌入式指纹自动识别系统的技术原理和方案要点。系统框图嵌入式指纹自动识别系统有两种运行模式:主控模式和从控模式。在主控模式下,系统独立运行,用户指纹识别算法采用1:N的匹配方式,指纹数据和操作记录数据都存放在Flash中。MCS-51中实现了一个简单的嵌入式数据库管理系统,提供添加、删除、修改用户指纹、查询、导入导出操作记录以及清空数据库等操作。在从控模式下,该系统可作为其他系统的外设,系统不使用本地指纹库,指纹自动识别算法采用1:1的匹配方式,参考指纹数据来源于外部系统。其硬件组成框图如图1所示。设计该系统有两个关键点:一是DSP56311与MCS-51单片机通信接口的软硬件设计,这部分必须保证系统在做指纹特征码搜索匹配时,能高效快速地交换数据;二是DSP56311中的指纹自动识别算法的选取和软件实现,直接影响系统的匹配速度和匹配效果。

DSP56311与MCS-51接口的HI08模块配置HI08(host interface)接口分为两个部分:与主处理器接口部分和与DSP接口部分。与DSP内核的接口部分的8个寄存器被直接映射到内部的X数据存储器中,可以使用软件查询,中断驱动或者DMA方式与DSP内核握手通信;与主处理器接口的寄存器则被映射到外部的主机总线地址空间的8个连续位置上,充当主处理器的一个I/O映射外设。HI08接口模块的工作模式、端口属性,以及与DSP内核和MCS-51之间的数据传输方式等的配置信息,是在引导程序中,根据HPCR寄存器的设置实现,HPCR定义如表1所示。其中,高字节主要设置HI08接口信号极性和外接总线类型,低字节则主要设置与端口信号有关的使能标志。系统的数据传输采用中断方式, 故首先要分别将HI08与DSP内核和MCS-51两边的中断允许标志位HCR[HTIE]、HCR[HRIE]和ICR[TREQ]、ICR[RREQ]置1。本系统中,MCS-51向DSP56311发送各种命令或者指纹匹配所需要的特征模板数据;DSP56311则向MCS-51单片机返回各种命令的处理结果或者指纹特征码数据。从MCS-51向DSP56311发送数据的过程是:首先开中断,设置ICR[TREQ]= 1,HCR[HRIE]=1;然后将数据写入HI08接口的寄存器TXH:TXM:TXL中,且ISR[TXDE]自动清零;当HSR[HRDF]=0时,寄存器TXH:TXM:TXL中的数据将被传送到数据接收寄存器HRX中,并自动将ISR[TXDE]和HSR[HRDF]置1;ISR[TXDE]和HSR[HRDF]都为1将会产生两个中断信号,即DSP接收数据的中断请求信号和单片机继续传送数据的中断信号(对应HRRQ引脚信号)。同理,DSP56311向MCS-51发送数据的过程是:内核首先开中断,HCR[HTIE]= 1,ICR[RREQ]=1;然后将数据写入HTX寄存器,并自动将HSR[HTDE]清零;当ISR[RXDF]=0时,HRX中的数据将自动被写入RXH:RXM:RXL中,并自动将HSR[HTDE]位和ISR[RXDF]位都置1;HSR[HTDE]和ISR[RXDF]都为1将会产生两个中断信号,即内核传送数据的中断信号和MCS-51接收数据的中断信号(对应HTRQ引脚信号);单片机检测到该中断信号将会从HI08接口的寄存器RXH:RXM: RXL中读取数据,数据读出后将自动的将ISR[RXDF]清零。DSP56311通过HI08接口与MCS-51的连线示意图如图2所示。算法选取和改进在两种工作模式下,系统采用的指纹自动识别算法侧重点有所不同。主控方式下,指纹库容量小,往往要求快速准确的匹配,算法的侧重点主要是计算指纹图像的细节特征点数据;而从控方式下,指纹库容量通常很大,这时用于指纹分类检索的全局特征数据的计算非常重要。两种工作模式下的指纹处理算法的流程基本相同,如图3所示。指纹图像增强算法利用Gabor滤波器具有最佳时域和频域连接分辨率的特点及其良好的带通性,能够处理质量很差的指纹图像,使系统的拒识率很低。二值化处理算法采用了基于方向图的动态阀值二值化算法,能够有效减少伪特征点的产生和真实特征点的退化和丢失。指纹图像的细化算法则采用了经典的Hildtch图像细化算法,该算法满足收敛性、连接性、拓扑性、保持性、细化性、中轴性、快速性等要求。特征码提取算法有两种:全局特征点的提取算法和细节特征点提取算法。全局特征点是指指纹图像的奇异点,也即中心点和三角点;细节特征点提取算法为了减少计算量,仅仅提取脊线末梢(端点)与脊线分支点这两种关键点。通常在嵌入式应用场合利用这两种特征点可以很好地识别指纹。指纹特征码的匹配就是要计算这两种特征点的匹配程度。全局特征点的计算方法采用了一种改进的利用Poincare Index值求取算法,具有较好的抗干扰性;细节点的计算采用了基于脊线跟踪的指纹图细节提取算法。指纹特征码匹配则是在enor等人提出的一种用图匹配来对两幅指纹图像进行匹配的方法和Andrew echak等人用结构匹配来做指纹识别的算法基础上,提出了一种基于动态全局特征的结构匹配算法,该算法已经在Matlab中验证通过,匹配效果非常好。该匹配算法思想是综合利用全局特征点和细节特征点,利用某种准则,将指纹特征点分布图划分为互相独立的若干个三角形(图元)。每个三角顶点为端点或者分支点,分别求取端点处的切线方向(指纹线延伸方向)和分支点的三个分支方向,由这些方向相对值可以确定该图元的形状,再求取图元(三角形)中心相对于奇异点的距离和方向。利用这些数据构造匹配变量:Vi={图元基本信息,图元位置信息}; i=0,1,2,3……其中图元基本信息A={端点1类型,以端点1为顶点的夹角,端点2类型,以端点2为顶点的夹角,端点3类型,以端点3为顶点的夹角};图元位置信息B={图元中心点到奇异点的距离,图元中心点相对于奇异点的方向}。注意:图元基本信息中,端点的先后次序和它们与中心点的远近相对应,即最近的端点放在最前面,最远的端点放在最后面。从匹配变量可以看出,图元基本信息只与图元本身形状有关,而与位置和图元大小无关;图元位置信息则与图元位置相关而与图元形状无关。这样做的理由是:在指纹图像面积有限情况下,两个相似但不相同的图元(极端情况下形状完全相同,但大小不同),其相邻的图元形状将会有很大的差别,这样在其他的图元匹配时这个图元将会被剔除。这种图元结构匹配算法至少可以在三个方面提高和改善匹配的效果。首先,各特征点的匹配转化为图元的匹配,计算量将大大的缩减。其次,能明显的降低指纹匹配的拒识率和误识率。再次,只要奇异点(只与指纹特征有关)计算比较准确,则对指纹图像的畸变、平移和旋转具有很好的鲁棒性。

结语嵌入式指纹自动识别系统采用了目前较先进的指纹自动识别算法,并在自动匹配技术上做了一些重大的改进,特别是使用基于图元匹配的思想,使指纹识别的拒识率和误识率很低,匹配速度非常快,特别适合大容量指纹库的应用。系统设计完成后经实际的应用测试,该系统的指纹自动识别既快又准,完全可以实用。■

参考文献1 李群芳.单片微型计算机与接口技术.华中理工大学出版社,1998年10月:10~532 尹义龙,詹小四,谭台哲,宁新宝.基于加博函数的指纹增强算法及其应用.2003,14(3):484~4893 简兵,庄镇泉,李海鹰,王睿斌.基于脊线跟踪的指纹图细节提取算法. 电路与系统学报, 2001年9月第6卷第3期

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