基于fpga指紋識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)畢業(yè)論文-wenkub
2023-07-11 15:09:05 本頁面
【正文】 現(xiàn)實(shí)意義和廣闊的市場空間。其成本下降得也很快,大大加快了指紋識別技術(shù)的推廣速度。使用計(jì)算機(jī)管理指紋數(shù)據(jù)庫,極大提高了指紋對比的速度,同時(shí)由于計(jì)算機(jī)比對算法的不斷改進(jìn)提高,使指紋比對誤識率已降到了10 6 以下,不僅可以滿足刑偵方面的需要,而且迅速進(jìn)入了更多的應(yīng)用領(lǐng)域。此外, 生物特征還包括虹膜、視網(wǎng)膜、聲音和臉部熱譜圖等。指紋識別是生物識別技術(shù)中最為成熟的, 其唯一性、穩(wěn)定性, 一直都被視為身份鑒別的可靠手段之一。隨著光學(xué)技術(shù)和光學(xué)儀器加工工藝的進(jìn)步,各種采集指紋圖案進(jìn)行身份認(rèn)證的系統(tǒng)和設(shè)備中需要配備的高清晰、無畸變光學(xué)采集儀也達(dá)到了很高水平,確保可以生成高質(zhì)量的指紋圖像。同時(shí)人們對消費(fèi)類產(chǎn)品的要求越來越趨向于小型化，并且對可攜帶設(shè)備的安全性要求也與日俱增。本系統(tǒng)采用xilinx公司Spartan 3E系列FPGA作為核心控制器件，這款器件采用90ns的先進(jìn)工藝，最大容量50萬門，可支持32位的RISC處理器，具有128 Mbit 并行Flash，足以滿足設(shè)計(jì)的要求。 研究內(nèi)容：本系統(tǒng)采用xilinx公司Spartan 3E系列FPGA作為核心控制芯片，通過富士通公司的MBF200指紋傳感器實(shí)現(xiàn)對指紋圖象的采集，利用SPI接口傳輸?shù)紽PGA進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，利用內(nèi)嵌的MicroBlaze處理器對指紋圖象進(jìn)行灰度濾波、二值化、二值去噪、細(xì)化等預(yù)處理，得到清晰的指紋圖象，再從清晰的指紋圖象中提取指紋特征點(diǎn)并存入指紋數(shù)據(jù)庫作為建檔模版。 研究意義生物識別技術(shù)越來越多地被應(yīng)用于身份驗(yàn)證領(lǐng)域。此人則將其右手的第一、二或第三個(gè)手指置于一個(gè)與無線PDA相連的傳感器上，可以迅速將嫌疑人與以前的犯罪記錄進(jìn)行對比確認(rèn)。如果連續(xù)幾次認(rèn)證無法通過，則手機(jī)會(huì)刪除存儲(chǔ)器中的關(guān)鍵信息然后關(guān)機(jī)。注冊過程十分簡單：每個(gè)授權(quán)駕駛的成員將其手指置于傳感器上，并將汽車的各種參數(shù)按個(gè)人愛好進(jìn)行設(shè)置，然后將這些設(shè)置存入車載的電腦存儲(chǔ)器中。當(dāng)指紋匹配成功時(shí)，汽車便按已編程設(shè)定的內(nèi)部參數(shù)來控制后視鏡、汽車座椅、無線基站以及車內(nèi)空氣環(huán)境。同時(shí)本項(xiàng)目重點(diǎn)研究基于FPGA的指紋識別系統(tǒng)，利用FPGA高集成度化，低功耗，短開發(fā)周期等優(yōu)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的ASIC，具有更加深遠(yuǎn)的意義和廣闊的市場商機(jī)。系統(tǒng)操作時(shí)首先利用鍵盤選擇指紋存儲(chǔ)模式，將獲得的指紋圖像信息存儲(chǔ)到FLASH中作為指紋數(shù)據(jù)庫，然后切換到指紋識別模式，再利用上述方法獲得指紋圖像信息。圖1 系統(tǒng)框圖 項(xiàng)目關(guān)鍵技術(shù)及創(chuàng)新性： 傳感器的選擇目前，市面上存在很多種類的指紋傳感器，應(yīng)用最廣泛的有光學(xué)、電容、電磁波、壓力、微電機(jī)和熱學(xué)指紋傳感器。預(yù)處理的目的是改善輸入指紋圖像的質(zhì)量，以提高特征提取的準(zhǔn)確性。子塊灰度均值和方差的計(jì)算按如下公式： （1） （2）其中I（x，y）為子塊中象素（x，y）的灰度值，子塊歸一化的目的是調(diào)整均值和方差到一個(gè)期望的范圍，如果用G(i，j)表示（x，y）點(diǎn)的歸一化后的值，那么第I個(gè)子塊歸一化后灰度值為： (3)如果：，則把灰度值為全部歸0作為背景處理，這樣可以有效地去除傳感器表面殘留紋印引入的噪聲。目前常用的指紋圖像分割的一般方法是：一種是基于圖像灰度特性的灰度均值分割，這種分割容易把有效部分割除掉，而把用力重的模糊不清的區(qū)域保留；另一種是基于灰度方差的閾值分割，這種單一分割方法不適合低對比度的圖像；第三種是基于指紋紋理的方向性，利用方向圖對指紋圖像進(jìn)行分割。第一級分割為白背景區(qū)分割，第二級分割為模糊區(qū)分割，第三級分割為背景區(qū)分割，白背景區(qū)灰度均值很低，而且由于沒有紋線峰和谷的變化，方差也很小，因此白背景區(qū)的判斷采用：(1) 塊灰度均值： (2) 塊灰度方差第一級分割的判決為：當(dāng)mean小于預(yù)定義的閾值T1且variance也小于預(yù)定義的閾值T2即同時(shí)滿足上述兩個(gè)條件時(shí)，該塊為白背景塊，刪除掉。（3）指紋圖像二值化二值化，就是把灰度圖像轉(zhuǎn)變?yōu)楹诎紫嚅g的二值圖像，通過設(shè)定一個(gè)全局閾值對增強(qiáng)后的指紋圖像轉(zhuǎn)變?yōu)橛?、1兩種灰度表示，0代表脊線，為黑象素，作為前景。自適應(yīng)局部閾值二值化的流程圖如圖2：圖2 自適應(yīng)局部閾值二值化流程圖圖2中T為該塊指紋圖像的平均灰度值Nh、Nl分別為第（k，l）塊指紋圖像中灰度值大于等于T和小于T的像素點(diǎn)數(shù)，δ= w w 10 % ，w 是分塊尺寸(像素) 。針對其算法的不足進(jìn)行改進(jìn)，重新構(gòu)造模板，采用統(tǒng)一模板，左上角區(qū)域?yàn)橄０鍏^(qū)域。整個(gè)改進(jìn)算法克服了原算法的不足，有效清除了毛刺，對指紋圖像能進(jìn)行充分細(xì)化。這些點(diǎn)集中可能含有大量的偽特征點(diǎn)需進(jìn)一步處理。(5) 較長毛刺的刪除對細(xì)節(jié)特征點(diǎn)集P中任一紋線端點(diǎn)i ∈P1和任一分叉點(diǎn)j ∈P2, 如果它們之間的距離小于D4，且有紋線連接該兩點(diǎn)， 并且Δ
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