基于生物特征識別的身份鑒別技術(shù)已經(jīng)受到越來越多的重視。虹膜是在眼睛中瞳孔與鞏膜之間的織物狀各色環(huán)狀物，每一個虹膜都包含一個基于像冠、水晶體、細(xì)絲、斑點(diǎn)、結(jié)構(gòu)、凹點(diǎn)、射線、皺紋和條紋等特征的結(jié)構(gòu)[1]。虹膜特征是隨機(jī)產(chǎn)生的，與遺傳因素?zé)o關(guān)。研究表明，沒有任何兩個虹膜是一樣的，即使一個人的左右眼或者雙胞胎的虹膜也都不一樣。同時虹膜在人的一生中不會改變，所以虹膜識別擁有非常高的準(zhǔn)確率[2]。

    目前基于DSP的嵌入式虹膜識別系統(tǒng)大多利用DSP+ARM的形式實現(xiàn)[3]，ARM負(fù)責(zé)圖像采集和結(jié)果顯示，DSP負(fù)責(zé)數(shù)值計算。由于TMS320DM642已經(jīng)具有圖像采集和顯示功能，所以本文提出了一種基于單一TMS320DM642的嵌入式虹膜識別系統(tǒng)的設(shè)計方案，不僅節(jié)約了產(chǎn)品成本，還縮短了開發(fā)周期，降低了開發(fā)難度。
1 虹膜識別系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)
1.1 虹膜識別系統(tǒng)
    本文設(shè)計的系統(tǒng)共有三種工作模式可供選擇，分別為注冊模式、匹配模式以及刪除模式。在系統(tǒng)上電后，首先進(jìn)行系統(tǒng)初始化，然后進(jìn)入待機(jī)狀態(tài)，在用戶按下鍵盤選擇工作模式后，系統(tǒng)由待機(jī)狀態(tài)進(jìn)入工作狀態(tài)：(1)進(jìn)行虹膜圖像采集；(2)對所采集圖像進(jìn)行質(zhì)量評價，如果圖像質(zhì)量不合格，則重新進(jìn)行虹膜圖像采集，如果圖像質(zhì)量合格，即對虹膜圖像進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和編碼；(3)根據(jù)用戶選擇的工作模式進(jìn)行相應(yīng)操作。當(dāng)用戶選擇注冊模式時，系統(tǒng)直接將虹膜特征編碼寫入虹膜特征數(shù)據(jù)庫中，提示用戶注冊成功；當(dāng)用戶選擇匹配模式時，系統(tǒng)將當(dāng)前虹膜特征編碼與虹膜特征數(shù)據(jù)庫中的虹膜特征編碼進(jìn)行一對多的匹配，直到匹配成功為止，如果虹膜特征數(shù)據(jù)庫中沒有相匹配的信息，則提示用戶匹配失??；當(dāng)用戶選擇刪除模式時，系統(tǒng)將當(dāng)前虹膜特征編碼與虹膜特征數(shù)據(jù)庫中的虹膜特征編碼進(jìn)行一對多的匹配，如果匹配成功時，則刪除該虹膜特征編碼，否則提示用戶刪除失敗。虹膜識別工作流程如圖1所示。

1.2 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)
    本文使用的平臺是TI公司的TMS320DM642開發(fā)平臺。TMS320DM642(以下簡寫為DM642)是一款專門為圖像處理和視頻處理定制的DSP[4]，大大簡化了圖像處理平臺硬件的開發(fā)。在主頻720 MHz下處理速度達(dá)到5 760 MIPS，非常適合在數(shù)據(jù)量非常大的圖像處理中應(yīng)用。
    DM642片上集成了3個Video Port(VP)接口，可以配置為多種格式數(shù)字視頻流的輸入輸出和流捕捉模式。攝像頭采集的模擬視頻信號經(jīng)TVP5150轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，通過VP2口讀入DM642；虹膜識別結(jié)果由DM642的VP0口輸出數(shù)字信號經(jīng)SAA7121H轉(zhuǎn)換為模擬視頻信號在監(jiān)視器顯示。本文設(shè)計中采集配置為有效數(shù)據(jù)區(qū)的像素大小為768×576，采用隔行掃描技術(shù)， Y、Cr、Cb的比例關(guān)系為4：2：2。視頻圖像采集通過EDMA將視頻端口內(nèi)部FIFO中的視頻數(shù)據(jù)讀入SDRAM中的圖像存儲目的地址[5]。SDRAM中存儲系統(tǒng)運(yùn)行時的臨時程序代碼和圖像數(shù)據(jù)，F(xiàn)lash中存儲系統(tǒng)引導(dǎo)程序、系統(tǒng)軟件和虹膜特征數(shù)據(jù)庫。電源為DM642提供+1.4 V的內(nèi)核電源電壓和+3.3 V的數(shù)字電源電壓。系統(tǒng)硬件架構(gòu)如圖2所示。

1.3 系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu)
    基于DM642的嵌入式虹膜識別軟件系統(tǒng)是在CCS3.3集成開發(fā)環(huán)境下，基于DSP/BIOS嵌入式操作系統(tǒng)開發(fā)的。DSP/BIOS是TI公司專為其TMS320C6000系列、TMS320C5000系列和TMS320C28x系列DSP平臺所設(shè)計開發(fā)的、一款尺寸可裁剪的實時多任務(wù)操作系統(tǒng)內(nèi)核[6]。DSP/BIOS提供4種不同的線程，優(yōu)先級從高到低分別是硬件中斷(HWI)、軟件中斷(SWI)、任務(wù)(TSK)和空閑循環(huán)(IDL)。為了完成各個線程之間的同步、互斥和通信，DSP/BIOS還定義了兩類對象：郵箱信號(MBX)和旗語信號(SEM)。郵箱用于實現(xiàn)兩個線程之間的數(shù)據(jù)交換，旗語則用于線程之間的同步和互斥。
    本系統(tǒng)中共有HWIINT4和HWIINT5兩個硬件中斷。HWIINT4用于響應(yīng)鍵盤按鍵中斷并且記錄下用戶所按的鍵，系統(tǒng)會根據(jù)用戶按鍵的鍵值對全局變量KEY進(jìn)行賦值。當(dāng)按鍵是注冊時，KEY=0；當(dāng)按鍵是匹配時，KEY=1；當(dāng)按鍵為刪除時，KEY=2。HWIINT5用于響應(yīng)EDMA中斷，表示一幀圖像采集完成。系統(tǒng)中共有7個任務(wù)：TSKCapture用于虹膜圖像采集；TSKEvaluation用于虹膜圖像質(zhì)量評價；TSKProcess用于虹膜圖像預(yù)處理、特征提取和編碼；TSKRegister用于虹膜系統(tǒng)注冊；TSKMatch用于虹膜系統(tǒng)匹配；TSKDelete用于虹膜系統(tǒng)刪除；TSKDisplay用于視頻顯示。系統(tǒng)進(jìn)程調(diào)度如圖3所示。

2 虹膜識別算法
    虹膜識別算法主要包括：(1)虹膜圖像預(yù)處理；(2)虹膜圖像特征提取與編碼；(3)編碼匹配。
2.1 虹膜圖像預(yù)處理
    虹膜圖像預(yù)處理主要包括虹膜內(nèi)外圓定位、定位圖像歸一化和圖像增強(qiáng)三個部分。
    本文采用參考文獻(xiàn)[7]的定位方法，定位結(jié)果如圖4所示。

    在采集虹膜圖像時，采集設(shè)備與被采集者的相對位置會發(fā)生變化，使得采集到的人眼圖像的大小、位置、角度有差異。所以必須將虹膜圖像進(jìn)行歸一化以減小由這些差異帶來的誤差。歸一化就是將虹膜紋理區(qū)域中的點(diǎn)一一映射到極坐標(biāo)系中。
    由于采集虹膜圖像時需要增強(qiáng)光照，將會引起虹膜紋理的明暗程度不同，給后續(xù)步驟造成影響。因此，為了提高識別效果，需要對歸一化的虹膜圖像進(jìn)行增強(qiáng)。本文采用直方圖均衡化實現(xiàn)虹膜圖像增強(qiáng)。
2.2 虹膜圖像特征提取與編碼
    虹膜圖像特征提取與編碼是虹膜識別中最關(guān)鍵的一步，直接關(guān)系到虹膜識別的準(zhǔn)確率。
    2D-Gabor在空域和頻域的局部特性與視覺細(xì)胞很相似，可以模擬視覺簡單細(xì)胞的二維感受視野輪廓，同時又具有良好的頻率和方向選擇性，能提供最佳的時域和頻域分辨率。因此本文采用2D-Gabor濾波對虹膜圖像進(jìn)行特征提取。
    2D-Gabor濾波器最早由Jhon Daugman博士于1985年提出[8]，目前基于2D-Gabor濾波器的虹膜算法已經(jīng)成為虹膜識別的主流算法。由于虹膜本身的形狀近似為環(huán)狀，在虹膜圖像歸一化中已經(jīng)將虹膜紋理信息映射到極坐極系中。為了方便表達(dá)和降低復(fù)雜度，將Gabor濾波器用極坐標(biāo)表示為：

    由于Gabor濾波器分成實部和虛部兩部分，因此濾波后采樣點(diǎn)位置的值也存在實部和虛部，按照實部和虛部的相角大小可以分別得到兩位編碼，如式(2)所示。經(jīng)過該種編碼后虹膜紋理特征變成0、1的編碼序列。

3 實驗結(jié)果
    實驗所用的虹膜圖像全部由實驗室搭建的采集設(shè)備拍攝，目前拍攝了20人，每人左右眼在不同的時期各拍攝6張，共計240張虹膜照片，照片為8 bit灰度圖像，768×576像素大小。虹膜照片效果如圖4(a)所示。
    為了驗證本系統(tǒng)工作的有效性，選取不同的HD閾值進(jìn)行判別，統(tǒng)計類內(nèi)的拒判次數(shù)和類間的誤判次數(shù)，分別得到誤判率（FRR）和誤認(rèn)率(FAR)。本實驗共進(jìn)行600次類內(nèi)和3 000次類間的判別實驗。表１列出了不同HD閾值下誤認(rèn)率和誤判率。

    當(dāng)選擇合格的HD閾值時，嵌入式虹膜識別系統(tǒng)具有非常高的識別率，且系統(tǒng)識別時間在1.5 s以內(nèi)，達(dá)到了快速高效的識別效果。
    嵌入式虹膜識別系統(tǒng)與基于PC的虹膜識別系統(tǒng)相比具有體積更小、成本更低、實用性更強(qiáng)、可靠性更高等優(yōu)點(diǎn)，是未來虹膜識別系統(tǒng)的主要發(fā)展方向。本文設(shè)計的基于DM642的嵌入式虹膜識別系統(tǒng)可以廣泛地應(yīng)用于銀行、機(jī)場、海關(guān)等需要身份識別的場合。
參考文獻(xiàn)
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[3] 周濤，解梅.基于ARM和DSP的虹膜識別系統(tǒng)的設(shè)計[J].計算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2008，10(18)：13-15.
[4] Texas Instruments Inc.TMS320DM642 video/imaging fixedpoint digital signal processor[EB/OL].[2002-07-20].http：//www.ti.com/lit/ds/symlink/tms320dm642.
[5] Zhao Xin，Xie Mei.A practical design of iris recognition system based on DSP[C].Intermational Conference on Intelligent Human-machine Systems and Cybernetics.United States：IEEE Computer Society，2009：66-70.
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[7] 葉永強(qiáng)，沈建新，周嘯.基于瞳孔灰度特征的快速定位[J].光電工程，2010，37(3)：127-132.
[8] DAUGMAN J.Uncertainty relation for resolution in space[J].Spatial Frequency and Orientation Optimized by Two-Dimensional Visual Cortical filter，1985，12(7)：1160-1169.