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基于fpga的指紋識別系統(tǒng)設計畢業(yè)論文-文庫吧資料

2025-03-06 09:22本頁面
  

【正文】 ! zn% Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZQcUE% amp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 qYpEh5pDx2zVkum amp。 ksv*3t nGK8!z89Am YWpazadNuKNamp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9amp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWv*3tnGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 qYpEh5pDx2zVkum amp。ksv*3t nGK8!z89Am YW pazadNuKNamp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。ksv*3t nGK8!z89Am YWpazadNuKNamp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gj qv^$U*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 gTXRm6X4NGpP$vSTTamp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK! zn% Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。 MuWFA5ux^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。 ksv*3t nGK8! z89Am v^$UE9wEwZQcUE%amp。 qYpEh5pDx2zVkum amp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK! z n% Mz849Gx^Gj qv^$U*3t nGK8!z89Am YWpazadNuKNamp。gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。MuWFA5ux^Gjqv^$UE9wEwZQcUE% amp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK! zn% Mz849Gx^Gjqv^$UE9wEwZQcUE% amp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK! zn%Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 gTXRm6X4NGpP$vSTTamp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK! zn%Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。 MuWFA5ux^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK! zn%Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。 849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE% amp。gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn% Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE% amp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。MuWFA5ux^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK! zn% Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。 849Gx^Gjqv^$UE9wEwZQcUE%amp。 QA9wkxFyeQ^! djsXuyUP2kNXpRWXm Aamp。 ksv*3t nGK8! z8vGt YM*Jgamp。 qYpEh5pDx2zVkum amp。 ksv*3t nGK8!z89Am YWpazadNuKNamp。qYpEh5pDx2zVkumamp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。qYpEh5pDx2zVkumamp。 ksv*3t nGK8!z89Am YWpazadNuKNamp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn% Mz849Gx^G89Am UE9aQGn8xp$Ramp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 QA9wkxFyeQ^! dj sXuyUP2kNXpRWXm Aamp。 ksv*3t nGK8! z8vGt YM*Jgamp。 qYpEh5pDx2zVkum amp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。 ksv*3tnGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。 ksv*3tnGK8! z89Am UE9aQGn8xp$Ramp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 qYpEh5pDx2zVkum amp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 qYpEh5pDx2zVkum amp。ksv*3t nGK8!z89Am YWpazadNuKNamp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。 UE9aQGn8xp$Ramp。 6a*CZ7H$dq8Kqqf HVZFedswSyXTyamp。 MBF200作為一款可編程的傳感器芯片,其內(nèi)部設置了 19個控制寄存器,以完成多種功能。 通過配置 MBF200內(nèi)部控制寄存器,可以選擇芯片將要用到的時鐘。 MBF200內(nèi)部具有 A/D轉換模塊,在控制寄存器的控制下,進行 A/D轉換,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。其電容性傳感器陣列由二維金屬電極組成,所有金屬電極充當一個電容板,接觸的手指充當?shù)诙€電容板,器件表 面的鈍化層作為兩 板的絕緣層。 第三章 開發(fā)工具及器件簡介 傳感器介紹 本設計中采用的 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。Δθ表示旋轉角度 , 滿足 : 0 a r c ta n ( ) 2Ti Tiyyxx ???? ? ? ?? 即 : 0 0 , 00 , 02 0 , 0xyxyxy???? ? ? ???? ? ? ? ? ???? ? ? ?? (6) 式中 , ,rriix x x y y y? ? ? ? ? ?。由于最后要將細節(jié)點都轉換到極坐標系下 , 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。如果 A 屬于點集 Q , B 屬于點集 P ,并且下面式子均成立 : ( abs ( A. nDist1 B . nDist1) Td and abs ( A. nDist2 B . nDist2) Td and abs ( A. nDist3 B . nDist3) Td) (1) ( abs ( A. nBeta1 B . nBeta1) Tα and abs ( A. nBeta2 B . nBeta2) Tα and abs ( A. nBeta3 B . nBeta3) Tα) (2) ( A. nType1 = = B . nType1 and A. nType2 = = B . nType2and A. nType3 = = B . nType3) (3) ( Abs ( A. nCrossNum1 B . nCrossNum1) +abs ( A. nCrossNum2 B . nCrossNum2) + abs ( A. nCrossNum3 B . nCrossNum3) Tc) (4) 則認為兩個矢量三角形全等 ,且點 A 和點 B 分別是模板圖像和輸入圖像的參照點。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。把連接點 A 與點 R 、點 A 與點 S 、點R 點 S 的三條虛擬的線段長度分別記為 nDist nDist2 和 nDist3。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。 (4) 三對對應邊所穿過的脊線數(shù)目相同。 (2) 三對對應頂點間的方向角相等。 定義 2 如果兩個同為標準系下的矢量三角形滿足如下條件 ,則稱兩個矢量三角形全等。我們把這兩個點集分別表示為 : P = { ( xP1 , yP1 ,θ P1 ) , . . . , ( xPM, yPM,θ PM) } Q = { ( xQ1, yQ1,θ Q1) , . . . , ( xQN, yQN,θ QN) } 其中 ( xPi , yPi ,θ Pi ) 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,θ Qj) 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。在本設計中 采用矢量三角形法來確定參照點。因此 ,本設計 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形變參數(shù)。在極坐標中 ,我們不需要考慮輸入圖像與模板圖像參照點之間的平移 ,因為輸入圖像與模板圖像間的平移是固定的 ,也就是說對應點的坐標 在 參照點轉換為極坐標時 ,平移就被抵消掉了。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。 兩幅指紋圖的匹配 ,主要是解決旋轉、平移和形變等問題。 本設計采用了一種 矢量三角法來確定參照點的點模式匹配算法。 通過將細節(jié)點表示為點模式 ,一個自動指紋認證問題可以轉化為一個點模式匹配問題。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。指紋圖像匹配算法很多, 主要 包括 基于圖像的匹配、脊模式匹配、點模式匹配以及基于圖形的匹配。 D5 為指紋圖像平均紋線寬度 , 可通過計算得到 。 其中 Ang ( i , j ) 為兩特征點 i、 j 的連線與水平坐標軸方向的夾角 (弧度 ) ,θ( i , j ) 為特征點 i、 j 所在的局部鄰域的紋線方向 (弧度 ) ,Δθ為 Ang ( i , j) 與θ ( i , j) 之差的絕對值 。 (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Δθ π /4, 則認為該兩點為偽特征點 , 予以刪除 。 (3) 小孔的刪除 對細節(jié)特征點集 P中任意兩個紋線分叉點 j 1 ∈ P1 , j2 ∈ P2,如果它們之間的距離 (像素點數(shù) ) 小于 D2, 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X X 1 X 0 1 1 0 X X 0 0 X X X X X 0 X X 1 1 1 X X 1 X X 0 0 0 X X 0 X X X 1 X X 1 1 0 X X 0 0 X X 0 X X X 1 X X 0 1 1 X 0 0 X X 的偽特征點需進一步處理 。 在不對紋線 做任何修復處理的情況下 , 在細化指紋圖像上直接提取原始細節(jié)特征點集 , 得到初步的特征提取結果 ; 然后分析圖像中存在的各類噪聲及其特點 , 結合指紋細節(jié)特征點固有的分布規(guī)律和局部紋線方向信息 , 針對不同的噪聲采用針對性算法 , 并利用偽特征點在數(shù)學形態(tài)學上的分布規(guī)律 , 將各類噪聲引起的偽特征點分別予以刪除 , 而將最終保留的特征點集作為真正特征點的集合 。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。細化時,對每個像素抽取其臨域所需的像素點。針對其 算法的不足進行改進,重新構造模板,采用統(tǒng)一 44? 模板,左上角 33? 區(qū) 域為消除模板區(qū)域。細化算法中的OPTA 算法滿足收斂性、連續(xù)性、拓撲性和保持性,有較好的細化效果 。 自適應局部閾值二值化的流程圖如圖 2: 計 算 該 塊 參 數(shù) N h 和 N l計 算 每 塊 的灰 度 均 值 T| N h N l | = δT 為 該 塊 閾 值根 據(jù) 閾 值 T 對 該 塊 進 行 二值 化 : 灰 度 值 T , 置 1 灰 度 值 ≤ T , 置 0N h ≥ N l T = T + 1T = T 1是否否是 圖 2 自適應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 ) 。 ( , )f i j Tf i j f i j T??? ? ?
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