【正文】 o，測試臺輸入可使用圖形化的HDL Bencher，狀態(tài)圖輸入可使用StateCAD，前、后仿真則可使用Modesim XE（Xilinx Edition）或Modelsim SE。(2)在Process窗口可以直接選擇添加或創(chuàng)建新的設(shè)計文件。通過新的局部時鐘布線功能，支持再200Mhz以上的高速存儲器接口。23) 8管腳插槽輔助晶振。19) 帶按鈕的旋轉(zhuǎn)編碼器。15) 3個管腳擴展連接器。11) FPGA/CPLD下載/調(diào)試USB接口。7) 16字符－2線式LCD顯示屏。3) 64個宏單元的XC2C64A CoolRunner CPLD。實際上，該芯片的靈敏度是由放電電流和放電時間寄存器來調(diào)節(jié)的。行捕獲分為兩個階段，第一階段，在充電的同時，一個內(nèi)部信號使能一個采樣保持電路以采樣被選行的電容單元電壓。MBF200作為一款可編程的傳感器芯片，其內(nèi)部設(shè)置了19個控制寄存器，以完成多種功能。MBF200內(nèi)部具有A/D轉(zhuǎn)換模塊，在控制寄存器的控制下，進行A/D轉(zhuǎn)換，將采集到的電容信號變成數(shù)字信號，便于數(shù)據(jù)的傳輸。第三章 開發(fā)工具及器件簡介本設(shè)計中采用的MBF200是富士通公司推出的一款先進的固態(tài)指紋傳感器芯片，它除可自動檢測指紋外，還帶有SPI，MCU，USB等多種接口模式。由于最后要將細節(jié)點都轉(zhuǎn)換到極坐標系下， 我們僅僅計算了輸入圖像與模板圖像間的旋轉(zhuǎn)角度， 而不考慮兩幅圖像間的平移,只需將輸入細節(jié)點與模板細節(jié)點都分別相對于參照點A 和B 轉(zhuǎn)換到極坐標系中,然后在所有輸入細節(jié)點的極角上加一個角度。通常情況下,紋線數(shù)目比距離、相對角更具有魯棒性,因此,這里我們在判斷兩個矢量三角形是否全等時,增加了這個條件。把點A 、點R 與點S 的類型(末梢點或分支點) 分別記為nType1 , nType2 與nType3。(2) 三對對應(yīng)頂點間的方向角相等。我們把這兩個點集分別表示為:P = { ( xP1 , yP1 ,θP1 ) , . . . , ( xPM, yPM,θPM) }Q = { ( xQ1, yQ1,θQ1) , . . . , ( xQN, yQN,θQN) }其中( xPi , yPi ,θPi ) 記錄了點集P 中第i 個特征點的三條信息:X 坐標, Y 標與方向,同樣( xQj, yQj,θQj) 記錄了點集Q 中第j個特征點的三條信息: X 坐標, Y 坐標與方向。因此,本設(shè)計選擇在極坐標系中做細節(jié)匹配,而且只需考慮輸入圖像與模板圖像間的旋轉(zhuǎn)形變參數(shù)。正如Anil Jain[7 ]等指出,在極坐標中進行細節(jié)匹配有很多的優(yōu)點:指紋圖像的非線性形變往往表現(xiàn)為放射狀,即這種形變呈非線性地向外擴張。本設(shè)計采用了一種矢量三角法來確定參照點的點模式匹配算法。目前最常用的是FBI提出的細節(jié)點坐標模式來做細節(jié)匹配。 D5 為指紋圖像平均紋線寬度，可通過計算得到。(5) 較長毛刺的刪除對細節(jié)特征點集P中任一紋線端點i ∈P1和任一分叉點j ∈P2, 如果它們之間的距離小于D4，且有紋線連接該兩點， 并且Δθπ/4, 則認為該兩點為偽特征點，予以刪除。這些點集中可能含有大量的偽特征點需進一步處理。整個改進算法克服了原算法的不足，有效清除了毛刺，對指紋圖像能進行充分細化。針對其算法的不足進行改進，重新構(gòu)造模板，采用統(tǒng)一模板，左上角區(qū)域為消除模板區(qū)域。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的像素點數(shù)，δ= w w 10 % ，w 是分塊尺寸(像素) 。（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)定一個全局閾值對增強后的指紋圖像轉(zhuǎn)變?yōu)橛?、1兩種灰度表示，0代表脊線，為黑象素，作為前景。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即同時滿足上述兩個條件時，該塊為白背景塊，刪除掉。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行分割。子塊灰度均值和方差的計算按如下公式： （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期望的范圍，如果用G(i，j)表示（x，y）點的歸一化后的值，那么第I個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。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確性。圖1 系統(tǒng)框圖 項目關(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、電容、電磁波、壓力、微電機和熱學指紋傳感器。系統(tǒng)操作時首先利用鍵盤選擇指紋存儲模式，將獲得的指紋圖像信息存儲到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。同時本項目重點研究基于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，實現(xiàn)系統(tǒng)的ASIC，具有更加深遠的意義和廣闊的市場商機。當指紋匹配成功時，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。注冊過程十分簡單：每個授權(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)按個人愛好進行設(shè)置，然后將這些設(shè)置存入車載的電腦存儲器中。如果連續(xù)幾次認證無法通過，則手機會刪除存儲器中的關(guān)鍵信息然后關(guān)機。此人則將其右手的第一、二或第三個手指置于一個與無線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行對比確認。藏鋒者專業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全免費論文： 研究意義生物識別技術(shù)越來越多地被應(yīng)用于身份驗證領(lǐng)域。 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指紋傳感器實現(xiàn)對指紋圖象的采集，利用SPI接口傳輸?shù)紽PGA進行數(shù)據(jù)的存儲，利用內(nèi)嵌的MicroBlaze處理器對指紋圖象進行灰度濾波、二值化、二值去噪、細化等預(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并存入指紋數(shù)據(jù)庫作為建檔模版。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)計的要求。同時人們對消費類產(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。隨著光學技術(shù)和光學儀器加工工藝的進步,各種采集指紋圖案進行身份認證的系統(tǒng)和設(shè)備中需要配備的高清晰、無畸變光學采集儀也達到了很高水平,確?？梢陨筛哔|(zhì)量的指紋圖像。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。此外, 生物特征還包括虹膜、視網(wǎng)膜、聲音和臉部熱譜圖等。使用計算機管理指紋數(shù)據(jù)庫,極大提高了指紋對比的速度,同時由于計算機比對算法的不斷改進提高,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,而且迅速進入了更多的應(yīng)用領(lǐng)域。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。藏鋒者專業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全免費論文：而本設(shè)計正是為了這一目的，選用具有高集成度、低功耗、短開發(fā)周期的FPGA來完成此項設(shè)計，以實現(xiàn)系統(tǒng)的ASIC為研究背景，具有很強的現(xiàn)實意義和廣闊的市場空間。 課題目標:以FPGA作為核心控制器件，實現(xiàn)指紋圖像的采集、存儲、處理和比對等，完成對指紋圖像的有效識別。該識別系統(tǒng)可用于門禁、考勤、證件管理等很多方面，具有很廣泛的應(yīng)用前景。例如，今后警察可在一個犯罪高發(fā)區(qū)截住一名嫌疑人，要求其提供指紋而不是身份證或汽車駕照。如果不是授權(quán)用戶，手機便繼續(xù)保持鎖住。 在今后的汽車應(yīng)用中，用戶可輸入家庭成員指紋樣本，經(jīng)鑒權(quán)才能駕駛。指紋模板和匹配軟件保存在汽車內(nèi)的一個嵌入式模塊中。可見，指紋識別技術(shù)的應(yīng)用可以使我們的生活更加方便快捷，更加安全。當處理圖像數(shù)據(jù)時，F(xiàn)PGA通過讀取SDRAM的指紋數(shù)據(jù)，并在其邏輯單元中進行濾波、灰度歸一化、二值化、細化和特征值提取等操作，從而獲得重要的指紋圖像信息。系統(tǒng)框圖如下圖1。 指紋圖像的預(yù)處理圖像預(yù)處理的主要步驟包括：灰度值歸一化、圖像分割、濾波、圖像增強、二值化、細化等。(1) 圖像歸一化歸一化處理是對原始指紋灰度圖像上每一象素點的一種操作，