《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于ARM9的指紋識(shí)別門禁系統(tǒng)
現(xiàn)代電子技術(shù)
呂憲軍 陳后金
摘要: 本文以ARM9處理器為平臺(tái),系統(tǒng)地實(shí)現(xiàn)了一個(gè)識(shí)別結(jié)果良好的嵌入式門禁系統(tǒng)。給出了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的整個(gè)算法流程,并重點(diǎn)介紹了圖像分割算法,較前人的研究成果,該系統(tǒng)具有平臺(tái)簡(jiǎn)單,識(shí)別率高,識(shí)別快速的優(yōu)點(diǎn)。但該系統(tǒng)對(duì)畸變圖像的處理效果并不十分理想,需要在以后的研究中進(jìn)一步加強(qiáng)。
Abstract:
Key words :

        指紋門禁系統(tǒng)是基于生物特征識(shí)別技術(shù)的一項(xiàng)高科技安全設(shè)施,近年來(lái)在國(guó)內(nèi)外得到了廣泛的應(yīng)用,并已成為現(xiàn)代化建筑智能化的標(biāo)志之一。對(duì)于一些核心機(jī)密部門,如重要機(jī)關(guān)、科研實(shí)驗(yàn)室、檔案館、民航機(jī)場(chǎng)等場(chǎng)所,指紋門禁系統(tǒng)可以提供高效、智能、便捷的授權(quán)控制。由于指紋具有攜帶方便、人人各異、終生不變的特點(diǎn),因此利用指紋識(shí)別作為身份認(rèn)證的手段,與傳統(tǒng)的鑰匙、密碼相比,大大提高了安全性與可信性。
    該系統(tǒng)基于ARM9芯片Samsung S3C2440AL,以Veridicom公司指紋采集芯片F(xiàn)PS200作為硬件平臺(tái),以嵌入式Linux為軟件平臺(tái)。在該研究領(lǐng)域中,基于PC平臺(tái)的識(shí)別系統(tǒng)一直是研究的重點(diǎn),本文實(shí)現(xiàn)的基于ARM平臺(tái)的系統(tǒng)具有輕便,易安裝,成本低的優(yōu)點(diǎn),具有良好的發(fā)展前景。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)
    S3C2440AL主頻為400 MHz,最高為533 MHz;FPS200指紋傳感器由256×300個(gè)電容傳感陣列組成,其分辨率高達(dá)500 dpi,工作電壓范圍為3.3~5 V,傳感器內(nèi)部有8位ADC,并具有2組采樣保持電路。整個(gè)系統(tǒng)的框圖如圖1所示。



2 操作系統(tǒng)
    由于嵌入式Linux具有內(nèi)核小、效率高、開(kāi)放源碼、平臺(tái)工具多等優(yōu)點(diǎn),該系統(tǒng)采用嵌入式Linux作為操作系統(tǒng)平臺(tái)。構(gòu)建該平臺(tái)的主要步驟如:
    (1)通過(guò)JTAG下載U-boot;
    (2)配置Linux Kernel并通過(guò)串口下載;
    (3)開(kāi)發(fā)FPS200驅(qū)動(dòng)并進(jìn)行動(dòng)態(tài)加載。

3 指紋識(shí)別的算法流程
    指紋識(shí)別系統(tǒng)按識(shí)別過(guò)程中的主要功能,可劃分為指紋圖像采集算法、圖像預(yù)處理算法、特征提取算法、特征匹配算法。
    (1)指紋圖像采集算法流程如圖2所示。


    (2)指紋圖像預(yù)處理算法流程如圖3所示。


    (3)指紋特征提取算法流程
    提取之前首先需要進(jìn)行偽指紋特征點(diǎn)的去除,然后提取指紋的拓?fù)鋽?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
    (4)指紋特征匹配算法流程如圖4所示。



4 指紋分割算法原理
    設(shè)一幅指紋圖像的像素點(diǎn)數(shù)為N,其有L個(gè)灰度級(jí)(0,1,2,…,L-1),灰度級(jí)為i的像素點(diǎn)數(shù)為ni,那么,對(duì)圖像直方圖歸一化,且有概率密度分布:
   
    假設(shè)閾值t將圖像分成C0和C1兩類(即物體和背景),C0和C1分別對(duì)應(yīng)具有灰度級(jí){0,1,2,…,t)和{t+1,t+2,…,L-1}的像素。C0類和C1類的發(fā)生概率分別為:


    由圖5可以看到利用該方法得到的效果圖,其分割結(jié)果良好。



5 結(jié)語(yǔ)
    本文以ARM9處理器為平臺(tái),系統(tǒng)地實(shí)現(xiàn)了一個(gè)識(shí)別結(jié)果良好的嵌入式門禁系統(tǒng)。給出了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的整個(gè)算法流程,并重點(diǎn)介紹了圖像分割算法,較前人的研究成果,該系統(tǒng)具有平臺(tái)簡(jiǎn)單,識(shí)別率高,識(shí)別快速的優(yōu)點(diǎn)。但該系統(tǒng)對(duì)畸變圖像的處理效果并不十分理想,需要在以后的研究中進(jìn)一步加強(qiáng)。

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