基于匯聚式處理器的生物認證系統設計
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在實(shí)際應用中，幾乎所有的生物認證技術(shù)均通過(guò)以下步驟實(shí)現：傳感器采集原始生物特征數據；處理采集數據，完成特征提取，形成代表目標對象的特征集；模式匹配，將提取的特征集與數據庫中保存的模板進(jìn)行對比；判斷程序，根據對比結果判斷用戶(hù)聲明的身份是否能通過(guò)驗證。對于便攜式的生物認證終端來(lái)說(shuō)，所有這些步驟都必須由處理器在很短的時(shí)間內完成，因而對處理器性能提出了較高的要求。
近年來(lái)，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)先的生物認證系統中得到使用。Blackfin處理器是一類(lèi)專(zhuān)為滿(mǎn)足當今嵌入式音頻、視頻和通信應用的計算要求和功耗約束條件而設計的新型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用中都具有突出優(yōu)勢，在很多應用中避免了增設單獨的異類(lèi)處理器，可以輕松實(shí)現各種生物認證方法所涉及的復雜數字信號處理運算。
Blackfin處理器已廣泛用于視頻及圖像處理應用，而圖像處理正是幾乎所有生物認證系統的基礎技術(shù)。以指紋識別為例，其預處理主要包括指紋圖像增強、指紋圖像二值化、指紋圖像細化和指紋圖像細化的后處理，這些都依賴(lài)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特特性對生物認證技術(shù)的實(shí)現提供了重要支持：Blackfin處理器支持8位數據以及許多像素處理算法所常用的字長(cháng)，大大提高了虹膜識別、人臉識別等應用中常見(jiàn)的動(dòng)態(tài)圖像處理、像素值處理；Blackfin具有L1和L2兩級高速緩存結構；由于具有快速的讀取速度，這種緩存結構可以有效提高生物特征參數處理速度；生物認證需要對圖像進(jìn)行處理，大量涉及到內存數據存取，而B(niǎo)lackfin處理器所具有的DMA控制器可以自動(dòng)完成數據傳輸，所需的處理器內核開(kāi)銷(xiāo)極少，節約了處理器的寶貴運算能力。
圖2：Blackfin處理器內核架構。
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