基于匯聚式處理器的生物認(rèn)證系統(tǒng)設(shè)計(jì)

圖1：基于生物認(rèn)證技術(shù)的大樓管理系統(tǒng)示意圖。

生物認(rèn)證中使用的匯聚式處理器

在實(shí)際應(yīng)用中，幾乎所有的生物認(rèn)證技術(shù)均通過以下步驟實(shí)現(xiàn)：傳感器采集原始生物特征數(shù)據(jù)；處理采集數(shù)據(jù)，完成特征提取，形成代表目標(biāo)對象的特征集；模式匹配，將提取的特征集與數(shù)據(jù)庫中保存的模板進(jìn)行對比；判斷程序，根據(jù)對比結(jié)果判斷用戶聲明的身份是否能通過驗(yàn)證。對于便攜式的生物認(rèn)證終端來說，所有這些步驟都必須由處理器在很短的時(shí)間內(nèi)完成，因而對處理器性能提出了較高的要求。

近年來，ADI公司推出的匯聚式處理器Blackfin系列已經(jīng)在全球多家領(lǐng)先的生物認(rèn)證系統(tǒng)中得到使用。Blackfin處理器是一類專為滿足當(dāng)今嵌入式音頻、視頻和通信應(yīng)用的計(jì)算要求和功耗約束條件而設(shè)計(jì)的新型16/32位嵌入式處理器。Blackfin處理器將一個(gè)32位RISC型指令集和雙16位乘法累加(MAC)信號處理功能，與通用型微控制器所具有的易用性組合在一起。這種處理特征的組合使得Blackfin處理器能夠在信號處理和控制處理應(yīng)用中都具有突出優(yōu)勢，在很多應(yīng)用中避免了增設(shè)單獨(dú)的異類處理器，可以輕松實(shí)現(xiàn)各種生物認(rèn)證方法所涉及的復(fù)雜數(shù)字信號處理運(yùn)算。

Blackfin處理器已廣泛用于視頻及圖像處理應(yīng)用，而圖像處理正是幾乎所有生物認(rèn)證系統(tǒng)的基礎(chǔ)技術(shù)。以指紋識別為例，其預(yù)處理主要包括指紋圖像增強(qiáng)、指紋圖像二值化、指紋圖像細(xì)化和指紋圖像細(xì)化的后處理，這些都依賴于處理器的圖像處理能力。特別是，Blackfin處理器所具有的以下獨(dú)特特性對生物認(rèn)證技術(shù)的實(shí)現(xiàn)提供了重要支持：Blackfin處理器支持8位數(shù)據(jù)以及許多像素處理算法所常用的字長，大大提高了虹膜識別、人臉識別等應(yīng)用中常見的動(dòng)態(tài)圖像處理、像素值處理；Blackfin具有L1和L2兩級高速緩存結(jié)構(gòu)；由于具有快速的讀取速度，這種緩存結(jié)構(gòu)可以有效提高生物特征參數(shù)處理速度；生物認(rèn)證需要對圖像進(jìn)行處理，大量涉及到內(nèi)存數(shù)據(jù)存取，而Blackfin處理器所具有的DMA控制器可以自動(dòng)完成數(shù)據(jù)傳輸，所需的處理器內(nèi)核開銷極少，節(jié)約了處理器的寶貴運(yùn)算能力。

圖2：Blackfin處理器內(nèi)核架構(gòu)。