dsp上的指紋識別模塊的實(shí)現(xiàn)

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1、DSP上的指紋識別模塊的實(shí)現(xiàn)

2、第1lunouseg(this)">介紹運(yùn)用細(xì)節(jié)的脊線形狀特征作為本算法的基礎(chǔ)；基于這種思想，建立了指紋識別算法流程。該算法很容易在任何平臺上實(shí)現(xiàn)。筆者選擇了高效的ＤＳＰ平臺，設(shè)計(jì)了一個專業(yè)的用來單獨(dú)實(shí)現(xiàn)指紋模塊的ＤＳＰ板。最后，討論了這種指紋識別系統(tǒng)的現(xiàn)狀和未來的發(fā)展。１細(xì)節(jié)脊線的形狀特征指紋圖像上各種各樣的線條被稱為脊線，脊線之間的空白稱為谷。指紋的細(xì)節(jié)特征是指紋識別的依據(jù)，最常用的細(xì)節(jié)特征是脊線的端點(diǎn)和分*點(diǎn)。圖１顯示了端點(diǎn)和分*兩個細(xì)節(jié)特征。端點(diǎn)就是脊線的終點(diǎn)，分*表示一條脊線從一條

3、路徑在Ｙ型結(jié)合點(diǎn)變?yōu)閮蓷l路徑。細(xì)節(jié)比較運(yùn)用細(xì)節(jié)類、坐標(biāo)（ｘ，ｙ）以及方向作為比較的特征。一種運(yùn)用細(xì)節(jié)脊線形狀特征進(jìn)行指紋識別的新思想。細(xì)節(jié)脊線形狀是指脊線與作為指紋圖像相關(guān)特征的細(xì)節(jié)進(jìn)行關(guān)聯(lián)后所得的形狀。當(dāng)一個細(xì)節(jié)在被提取和記錄時，可以得到其關(guān)聯(lián)脊線分割后的跡線點(diǎn)。這些細(xì)節(jié)和跡線點(diǎn)能夠描述脊線，特別是其對應(yīng)的細(xì)節(jié)位置。這種新方法是基于跡線點(diǎn)的相對距離來描述脊線的形狀。這種描述方法更為精確，因?yàn)檫@種相對距離不會因指紋在獲取中的位移和旋轉(zhuǎn)而改變。這也是該方法相對其他特征點(diǎn)求取方法的優(yōu)勢。如圖２所示，細(xì)節(jié)和其軌跡點(diǎn)能夠用來描述

4、脊線，特別是連接到具體的細(xì)節(jié)位置。脊線上軌跡點(diǎn)的采樣間隔被設(shè)定為一固定值Ｄ，如果５個點(diǎn)被采樣作為１個細(xì)節(jié)點(diǎn)和４個軌跡點(diǎn)，用３個相對參數(shù)ｄ１、ｄ２、ｄ３對脊線形狀進(jìn)行描述。500)this.style.ouseg(this)">對于固定的采樣間隔Ｄ，為了增加精確度，使用內(nèi)插法定義正確的軌跡點(diǎn)位置。因而，指紋圖像的重要數(shù)據(jù)（脊線形狀數(shù)據(jù)）能通過一種獨(dú)立于位移和旋轉(zhuǎn)的簡單途徑獲得。每一個參數(shù)能夠以６ｂｉｔ的數(shù)據(jù)表示。因此一個有２５個細(xì)節(jié)脊線形狀的指紋圖形能夠以６×３×２５位＝５６．２５字節(jié)存儲。２識別流程指紋識別系統(tǒng)如圖３所示

5、，可以分為存儲和匹配兩部分。記錄的目的是提取指紋特征（模板）。在比較處理過程中，將輸入的指紋圖像特征與模板進(jìn)行匹配，通過比較決定匹配結(jié)果。圖４顯示了該指紋識系統(tǒng)的算法處理過程，主要過程包括：·圖像處理——獲得高質(zhì)量的二值圖像；·紋路細(xì)化——獲得細(xì)化后的二值圖像；·細(xì)節(jié)提取——提取端點(diǎn)和交*點(diǎn)形狀；·細(xì)節(jié)比較——比較模板和輸入圖像的細(xì)節(jié)。圖像處理的目的是把輸入的灰度圖像轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量的二值圖像。指紋圖像是一種噪聲較大的圖像，因此需要圖像增強(qiáng)減少這些噪音，并增強(qiáng)脊線。500)this.style.ouseg(this)">第一

6、步，使用高通濾波器和低通濾波器預(yù)濾波進(jìn)行平滑處理。通過第一次二值化處理，過濾后的灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像。第一次二值化處理后，每個二值圖像塊的方向被提取，并且最大方向被計(jì)算出來。然后，過濾后的灰度圖像沿著已經(jīng)查明的方向通過方向?yàn)V波器進(jìn)行平滑處理。最終的二值圖像通過對最后的灰度圖像進(jìn)行第二次二值化處理后得到。經(jīng)過圖像預(yù)處理，指紋二值圖像被細(xì)化以便脊線圖案成為一個像素寬的連接線段。圖５中ａ、ｂ、ｃ分別為原始輸入灰度指紋圖像，以及細(xì)化前和細(xì)化后的二值圖像。500)this.style.ouseg(this)">詳細(xì)的細(xì)節(jié)是從細(xì)化

7、后的二值圖像中提取的。詳細(xì)的分支被發(fā)現(xiàn)后，就從分*點(diǎn)或終點(diǎn)開始描繪軌跡。包括細(xì)節(jié)點(diǎn)的至多五個點(diǎn)被作為完好的細(xì)節(jié)標(biāo)準(zhǔn)提取。然后，通過這些點(diǎn)，細(xì)節(jié)的形狀數(shù)據(jù)被計(jì)算出來。這種形狀數(shù)據(jù)作為特征數(shù)據(jù)和細(xì)節(jié)類型以及它們的位置都被記錄下來。兩個指紋的匹配指數(shù)是基于細(xì)節(jié)形狀的相似程度、細(xì)節(jié)的類型和它們的位置計(jì)算出來的。位移和旋轉(zhuǎn)作為評估兩個指紋匹配指數(shù)的考慮因素。３ＤＳＰ平臺的優(yōu)化為了達(dá)到快速識別的目的，圖像處理通過對指紋輸入圖形進(jìn)行塊處理取得。這種方法同時可以減少對內(nèi)存的要求。由實(shí)驗(yàn)得知：１６×１６像素高通濾波和４×４像素的低通濾波可

8、以得到最好的預(yù)濾波效果。為了計(jì)算一塊１６×１６像素的最大方向，方向?yàn)V波器被屏蔽在塊圖像上。然后，用５×５的方向?yàn)V波器屏蔽灰度級圖像。表１給出了ＤＳＰ平臺實(shí)現(xiàn)的內(nèi)存要求。內(nèi)存優(yōu)化主要集中在達(dá)到最小運(yùn)行內(nèi)存?穴圖像輸入緩沖、預(yù)濾波中間結(jié)果和輸出二值圖像?雪的要求。對于當(dāng)前應(yīng)用，從傳感器接收的圖像大小為２２４像素×２８８行。圖像被傳感器逐行掃描，在緩沖區(qū)滿了以后，進(jìn)行塊處理并得到一行二值圖像。這個處理過程不斷循環(huán)重復(fù)。表1內(nèi)存需求類別名稱大小（ouseg(this)">本算法提供兩種選擇：全旋和１／４旋。全旋轉(zhuǎn)使得算法對指紋輸

9、入處理更加強(qiáng)健。通過１／４旋轉(zhuǎn)，可以縮短匹配時間，但是，這限制了指紋輸入的旋轉(zhuǎn)在±４５°。表３給出了這兩種選擇的比較結(jié)果。表3速度選項(xiàng)和匹配時間旋轉(zhuǎn)比較時間（ms)2秒內(nèi)的n個用戶全旋42321/4旋12114４硬件實(shí)現(xiàn)圖６顯示了指紋模塊的方框圖。500)this.style.ouseg(this)">板上有作為主要