基于ARM的指紋識(shí)別門禁系統(tǒng)設(shè)計(jì)

摘要：傳統(tǒng)的身份識(shí)別技術(shù)已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代社會(huì)需要，因而指紋識(shí)別技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用。文章介紹了指紋識(shí)別原理與處理方法，指出了一種基于嵌入式ARM9體系結(jié)構(gòu)的指紋識(shí)別門禁系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì)方法。
關(guān)鍵詞：ARM；指紋識(shí)別；S3C2440AL；TFS-D0303

0 引言
現(xiàn)代社會(huì)高速發(fā)展，很多場合需要身份確認(rèn)，傳統(tǒng)的身份識(shí)別技術(shù)已經(jīng)不能滿足社會(huì)要求。人的身體特征具有不可復(fù)制性，因此人們開始研究生物識(shí)別技術(shù)，而指紋具有唯一性、終生不變性、難于偽造等特點(diǎn)，安全性高，因而得到了廣泛應(yīng)用。在一些機(jī)要部門，如銀行、賓館、機(jī)房等一般都安裝有門禁系統(tǒng)，門禁系統(tǒng)是為保障人們生活、工作及財(cái)產(chǎn)安全， 對(duì)重要通道的出入口進(jìn)行管理與控制的系統(tǒng)，基于指紋識(shí)別技術(shù)的門禁系統(tǒng)是一項(xiàng)高科技安全設(shè)施，提高了系統(tǒng)的安全性。ARM作為一種嵌入式系統(tǒng)處理器，具有高性能、低功耗、低成本等特點(diǎn)，因而在工業(yè)控制領(lǐng)域、成像和安全產(chǎn)品方面得到了廣泛應(yīng)用。本文介紹了基于嵌入式ARM9體系結(jié)構(gòu)的指紋識(shí)別原理與處理方法，以及指紋識(shí)別門禁系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì)方法。

1 指紋識(shí)別原理及處理方法
指紋識(shí)別技術(shù)通過分析指紋的局部特征，從中抽取詳盡的特征點(diǎn)，從而可靠地確認(rèn)個(gè)人身份。指紋識(shí)別技術(shù)主要涉及四個(gè)功能：讀取指紋圖象、提取特征、保存數(shù)據(jù)和比對(duì)。首先從獲取的指紋圖像上找到“特征點(diǎn)”，然后根據(jù)特征點(diǎn)的特性建立用戶活體指紋的指紋特征數(shù)據(jù)(一種單向的轉(zhuǎn)換，可以從指紋圖像轉(zhuǎn)換成特征數(shù)據(jù)但不能從特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為指紋圖像)。由于兩枚不同的指紋不會(huì)產(chǎn)生相同的特征數(shù)據(jù)，所以通過對(duì)所采集到的指紋圖像的特征數(shù)據(jù)和存放在數(shù)據(jù)庫中的指紋特征數(shù)據(jù)進(jìn)行模式匹配，從而計(jì)算出它們的相似程度，最終得到兩個(gè)指紋的匹配結(jié)果，根據(jù)匹配結(jié)果來鑒別用戶身份。

1．1 指紋圖像的采集
光學(xué)取像有著悠久的歷史，它可以追溯到上世紀(jì)70年代，依據(jù)的是光的全反射原理?，F(xiàn)在一般采用光學(xué)指紋傳感器來采集指紋，取得指紋具有圖像清晰、功耗低、穩(wěn)定性高等特點(diǎn)。本系統(tǒng)采用的是TFS—D0303光學(xué)指紋傳感器。
1．2 指紋識(shí)別的算法實(shí)現(xiàn)
指紋識(shí)別算法的有效性直接影響著指紋識(shí)別的精確度和指紋識(shí)別門禁系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性，對(duì)整個(gè)門禁的安全性和可靠性起著決定性的作用。指紋識(shí)別算法的處理過程主要包括：圖像處理、紋路細(xì)化、特征提取和特征匹配等(見圖1)。

預(yù)處理在指紋識(shí)別中是不可缺少的步驟。其目的是去除圖像獲取時(shí)所引入的噪聲，消除低質(zhì)量圖像的影響，以便后續(xù)環(huán)節(jié)能夠正確地進(jìn)行特征提取和分類識(shí)別。預(yù)處理過程主要包括圖像分割、平滑、圖像增強(qiáng)、二值化和細(xì)化等步驟，每經(jīng)過一個(gè)步驟都可以改善圖像的質(zhì)量，有利于后面的工作。
環(huán)境溫度的影響或手指干燥可能會(huì)使指紋圖像產(chǎn)生紋線不連續(xù)。對(duì)于指紋紋線不連續(xù)的指紋圖像，一般要經(jīng)過平滑濾波處理，這也是對(duì)圖像進(jìn)行模糊化，使斷裂的紋線邊界經(jīng)過模糊后連接起來。在本算法中采用低通濾波器對(duì)各塊指紋圖像的方向信息進(jìn)行塊水平的平滑，修正不準(zhǔn)確的計(jì)算結(jié)果。
具體方法為先計(jì)算0(x，y)在X軸和Y軸上的投影分量：

式中，H(u，v) 為二維低通濾波器；w1×w1為5×5濾波器尺寸；w為圖像子塊尺寸(本算法取w=10個(gè)像素大小)。