基于DSP的指紋識別系統設計方案

1 引言

指紋識別技術(shù)通過(guò)分析指紋的局部特征，從中抽取詳盡的特征點(diǎn)，從而可靠地確認個(gè)人身份。指紋識別的優(yōu)點(diǎn)是指紋作為人體獨一無(wú)二的特征，它的復雜度可以提供用于鑒別的足夠特征，具有極高的安全性。相對于其他身份認證技術(shù)，指紋識別是一種更為理想的身份認證技術(shù)，指紋識別不僅具有許多獨到的信息安全優(yōu)點(diǎn)，更重要的是具有很高的實(shí)用性、可行性，已經(jīng)廣泛應用于金融、電子商務(wù)以及安全性能要求教高的行業(yè)中。

目前多數指紋識別系統是將指紋圖象采集到計算機中，利用計算機進(jìn)行識別。國外一些公司生產(chǎn)的獨立指紋識別系統，價(jià)格比較高昂。這些都限制了指紋識別技術(shù)的普及。因此，研究開(kāi)發(fā)快速、識別率高、廉價(jià)的獨立指紋識別系統具有很大的市場(chǎng)前景和重要的科學(xué)研究?jì)r(jià)值。

本文提出了一種新型基于DSP的指紋識別系統，硬件上利用DSP的高速處理能力，構建高速的數據處理平臺，軟件上參考DSP和硬件邏輯的處理特點(diǎn)，對傳統的指紋算法進(jìn)行改進(jìn)，滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性和可靠性要求。

2 硬件系統結構

本系統整體上可以分為圖像采集模塊、圖像處理及識別模塊以及輸出模塊三部分組成。

2.1 圖像采集模塊

圖像采集模塊中，由于指紋識別系統中并不需要實(shí)時(shí)觀(guān)察圖像，所以對傳感器要求不是很高，一般的黑白數字CMOS傳感器都能滿(mǎn)足要求。本系統中采用了一款300萬(wàn)象素的高清晰度黑白傳感器作為圖像獲取器件，非常適合作為指紋圖像傳感器使用。主要考慮到CMOS器件成本低、分辨率高、可靠性好的優(yōu)點(diǎn)。缺點(diǎn)為當手指汗液多或干裂時(shí)成像質(zhì)量可能變差。在圖像識別過(guò)程中，采用了基于GABOR的增強算法，基本上可以克服由此造成的影響。

2.2 圖像處理及識別模塊

圖像處理及識別模塊的結構關(guān)系到系統的性能的總體水平，采用FPGA+DSP的體系結構有利于構建高效的數據處理流程和方便處理任務(wù)的分配，提高系統的并行程度和資源利用率。系統中的SRAM、SDRAM、FLASH直接連到DSP上供其使用：FLASH用于存放程序和一些固定的表格數據；SDRAM作為DSP的系統內存，用于系統程序的運行；SRAM是高速的數據存儲區，用于存放程序運行是產(chǎn)生的臨時(shí)變量。而DDR SDRAM是專(zhuān)門(mén)用于存放采集到的指紋數據以及預處理過(guò)程中計算得到的象素點(diǎn)梯度數據等一些大容量的數據塊，直接連接到FPGA，是系統中最高速的內存區域。FPGA除了作為DSP處理器的擴展總線(xiàn)接口外，還分擔了部分數據處理任務(wù)，因為僅僅靠一塊DSP是不能勝任所有的運算和控制任務(wù)的，指紋數據處理時(shí)，經(jīng)常會(huì )遇到一些繁瑣的加減運算和比邏輯運算，通常這部分都是由FPGA代為處理的，考慮到指紋處理算法的特殊性，同時(shí)還要兼顧實(shí)現DDR控制功能。

由于指紋識別過(guò)程中數學(xué)運算量大，因此程序設計不可避免的需要較大的存儲空間，為了提高整體性能，需要把繁重的運算任務(wù)交給DSP處理，而圖像采集部分則要盡可能少的占用DSP時(shí)間。另外，利用圖像采集的間隙，或是圖像采集的同時(shí)，由硬件完成一部分簡(jiǎn)單而繁瑣的運算可以分擔DSP的處理任務(wù)，提高處理的并行度，滿(mǎn)足對實(shí)時(shí)性的要求。本系統采用了TMS320VC5402，其運算速度快，并且具有很高的性?xún)r(jià)比。系統中采集到的8bits灰度指紋圖像，每個(gè)像素占用一個(gè)字節，圖像尺寸為512×512個(gè)像素大小，存儲一幀圖像需要256k字節存貯空間。DSP單元是整個(gè)指紋處理系統的核心，負責對指紋進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。

2.3 輸出模塊

作為獨立的指紋識別系統，經(jīng)過(guò)系統識別的數據可以通過(guò)LCD直接顯示出來(lái)。系統在設計時(shí)，也可以將系統作為終端使用，即通過(guò)FPGA擴展出以太網(wǎng)接口，作為需要通過(guò)網(wǎng)絡(luò )傳送指紋庫數據的大型指紋識別系統終端。

3 指紋識別算法

圖像增強是指紋圖像預處理需要解決的核心問(wèn)題，指紋圖像增強的主要目的是為了消除噪聲，改善圖像質(zhì)量，便于特征提取。由于指紋紋理由相間的脊線(xiàn)和谷線(xiàn)組成。這些紋理蘊涵了大量的信息，如紋理方向、紋理密度等等。在指紋圖像的不同區域，這樣的信息是不同的。指紋圖像增強算法就是利用圖像信息的區域性差異來(lái)實(shí)現的。傳統的指紋圖像增強就是利用圖像的紋理方向信息，構造方向濾波器模板來(lái)實(shí)現濾波的。濾波器構造的簡(jiǎn)單性和指紋圖像復雜性的矛盾限制了其作用的有效性。本系統中采用的是參考了指紋圖像紋理頻率信息，并且以GABOR變換這個(gè)能夠同時(shí)對圖像局部結構的方向和空域頻率進(jìn)行解析的最優(yōu)濾波器作為濾波器的模板，因而極大的改善了增強算法的效果。

3.1 脊線(xiàn)方向

除奇異區外，指紋圖像在一個(gè)足夠小的區域內，紋理近似于相互平行的直線(xiàn)，這就是指紋圖像的方向性特征。方向性特征是指紋圖像中最為明顯的特征之一，它以簡(jiǎn)化的形式直觀(guān)的反映指紋圖像的基本形態(tài)特征，因而被廣泛應用于指紋圖像的分類(lèi)、增強、特征提取等方面。

提取脊線(xiàn)方向方法為：

⑴ 將指紋圖像分割成足夠小的子塊，以滿(mǎn)足塊中紋理近似平行的條件。

3.2 脊線(xiàn)頻率

指紋紋理除了具有穩定的方向性特征外，還具有穩定的頻率性特點(diǎn)。在指紋圖像的一個(gè)局部區域內，脊線(xiàn)和谷線(xiàn)的紋理走向平行，同時(shí)沿脊谷方向的灰度分布近似于正弦包絡(luò )。

脊線(xiàn)頻率被定義為兩條脊線(xiàn)之間間距的倒數。通過(guò)定位該包絡(luò )中極大、極小值點(diǎn)，就能得到相應的脊線(xiàn)間距和谷線(xiàn)間距，進(jìn)而計算出脊線(xiàn)頻率。

3.3 GABOR濾波器

GABOR變換由于具有最佳時(shí)域和頻域連接分辨率的特點(diǎn)，能夠同時(shí)對圖像局部結構的方向和空域頻率進(jìn)行解析，可以很好地兼顧指紋圖像的脊線(xiàn)方向和脊線(xiàn)頻率信息。

本系統中采用GABOR濾波器函數的實(shí)部作為模板，以與子塊紋線(xiàn)方向垂直的方向作為濾波器方向，以脊線(xiàn)頻率作為濾波器頻率來(lái)構建濾波器。濾波過(guò)程如下式所示：

其中， 為原始圖像灰度， 是GABOR濾波后的圖像灰度，W為濾波器模板大小，S為模板系數和， 為子塊的域方向值。需要注意的是GABOR濾波器中的 與指紋文理方向垂直。對 和 的取值需要進(jìn)行折衷，取值越大，則濾波器的抗噪性能越好，但也容易聲成假的脊線(xiàn)。這里取和 。

3.4 指紋匹配

本系統中指紋匹配采用基于特征點(diǎn)集合匹配的校準算法，該算法多為簡(jiǎn)單的比較邏輯和加減運算，不需要用到DSP處理單元。

4 系統處理流程

整個(gè)系統的處理的過(guò)程分為四個(gè)步驟：

⑴ 從圖像傳感器輸出的指紋圖像首先送到FPGA緩沖，同時(shí)運用設計好的預處理模塊對數據進(jìn)行處理，得到各像素點(diǎn)的梯度值以及子塊中極大值點(diǎn)的坐標，所有這些數據連同原始數據以突發(fā)模式存入DDR SDRAM中；

⑵ DSP通過(guò)FPGA從DDR SDRAM中讀取所有相關(guān)數據，計算出脊線(xiàn)方向和脊線(xiàn)頻率，然后利用GABOR對原始數據進(jìn)行濾波，處理后的圖像數據再通過(guò)FPGA存入DDR SDRAM中，因此在DDR SDRAM的輸入輸出端都需要進(jìn)行緩沖；

⑶ 根據DSP處理的指令要求，從DDR SDRAM中讀出濾波后的數據，由FPGA內部的比較邏輯提取出指紋圖像中每行（每列）中的極大值點(diǎn)，送到DSP進(jìn)行進(jìn)一步處理，完成指紋圖像脊線(xiàn)提??；

⑷ 由DSP完成匹配識別算法，并輸出處理結果。

5 結論

以上設計方案綜合考慮了各方面因素，兼顧了DSP處理器和FPGA協(xié)處理器的性能狀況和資源需求來(lái)分配任務(wù)，而且在數據采集的同時(shí)完成了指紋方向和頻率提取的部分運算，減少了內存操作的次數，采用的根據系統特點(diǎn)優(yōu)化的基于GABOR的增強算法，提高了系統的實(shí)時(shí)性，滿(mǎn)足應用要求。