未来智讯 > 人脸语音识别论文 > 基于ARM9的指纹识别门禁系统
    关键词:指纹传感器; ARM9; 指纹识别; 门禁系统
    中图分类号:TN919.8; TP391.41 文献标识码:A
    文章编号:1004-373X(2010)14-0040-02
    
    Access System of Fingerprint Recognition Based on ARM9
    L�a Xian-jun,CHEN Hou-jin
    (School of Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044,China)
    Abstract: The hardware software design and the simulation result are proposed to realize the ARM-based access system of fingerprint recognition. Fingerprint sensor FPS200 and main processor S3C2440AL are adopted for the design. The conclusion of high veracity (FAR<0.01%), low rejection rate (FRR<0.1%) and short recognition time (<2s) can be drawn by the simulation. Additionally, the algorithm of fingerprint segmentation with principle of maximum inter-class ��variance�� is described in detail, the self-adaptive threshold can be obtained with the stable segmentation result.
    Keywords: fingerprint sensor; ARM9; fingerprint recognition; access system
    
    指纹门禁[1]系统是基于生物特征识别技术的一项高科技安全设施,近年来在国内外得到了广泛的应用,并已成为现代化建筑智能化的标志之一。对于一些核心机密部门,如重要机关、科研实验室、档案馆、民航机场等场所,指纹门禁系统可以提供高效、智能、便捷的授权控制。由于指纹具有携带方便、人人各异、终生不变的特点,因此利用指纹识别作为身份认证的手段,与传统的钥匙、密码相比,大大提高了安全性与可信性。
    该系统基于ARM9芯片Samsung S3C2440AL,以Veridicom公司指纹采集芯片FPS200[2]作为硬件平台,以嵌入式Linux为软件平台。在该研究领域中,基于PC平台的识别系统一直是研究的重点,本文实现的基于ARM平台的系统具有轻便,易安装,成本低的优点,具有良好的发展前景。
    1 系统硬件设计
    S3C2440AL主频为400 MHz,最高为533 MHz;FPS200指纹传感器由256×300个电容传感阵列组成,其分辨率高达500 dpi,工作电压范围为��3.3~5 V,��传感器内部有8位ADC,并具有2组采样保持电路。整个系统的框图[3]如图1所示。
    图1 硬件系统框图
    2 操作系统
    由于嵌入式Linux具有内核小、效率高、开放源码、平台工具多等优点,该系统采用嵌入式Linux作为操作系统平台。构建该平台的主要步骤如[4]:
    (1) 通过JTAG下载U-boot;
    (2) 配置Linux Kernel并通过串口下载;
    (3) 开发FPS200驱动并进行动态加载。
    3 指纹识别的算法流程
    指纹识别系统按识别过程中的主要功能,可划分为指纹图像采集算法、图像预处理算法、特征提取算法、特征匹配算法。
    (1) 指纹图像采集算法流程���� [5]如图2所示。
    图2 指纹图像采集算法流程
    (2) 指纹图像预处理算法流程[6]如图3所示。
    图3 指纹图像预处理算法流程
    (3) 指纹特征提取算法流程
    提取之前首先需要进行伪指纹特征点的去除,然后提取指纹的拓扑数据结构。
    (4) 指纹特征匹配算法流程如图4所示。
    图4 指纹特征匹配算法流程
    4 指纹分割算法原理[7-8]
    设一幅指纹图像的像素点数为��N,其有L个灰度级(0,1,2,…,L-1),灰度级为i的像素点数为n��i,那么��N=∑L-1i=0n��i,���Ф酝枷裰狈酵脊橐换�,且有概率密度分布:
    P��i=n��i/N��i,P��i≥0,∑L-1i=0P��i=1 (1)
    假设阈值��t将图像分成C��0和C��1两类(即物体和背景),C��0和C��1分别对应具有灰度级{0,1,2,…,t}和{t+1,��t+2,��…,L-1}的像素。C��0类和C��1�Ю嗟姆⑸�概率分别为:
    w��0=P����r��(C��0)=∑ti=0p��i=w(t) (2)
    w��1=P����r��(C��1)=∑L-1i=t+1p��i=1-w(t) (3)
    式中:��w(t)=∑ti=0p��i。C��0和C��1�Ю嗟木�值分别为:
    u��0=∑ti=0ip��i/w��0=u(t)/w(t) (4)
    u��1=∑L-1i=t+1ip��i/w��1=u����T��-u(t)1-w(t) (5)
    式中:��u(t)=∑ti=0ip��i;u����T��=∑L-1i=0ip��i。�Э梢匝橹は率匠闪�:
    w��0u��0+w��1u��1=u����T��,w��0+w��1=1 (6)
    两类的类间方差��σ����2��B为:
    σ��2����B��=w��0(u��0-u����T��)��2+w��1(u��1-u����T��)��2 (7)
    最佳阈值��t����*应使类间方差最大[9-10],即:
    σ��2����B��(t��*)=∑0≤t≤L-1��max��{σ��2����B��(t)} (8)
    由图5可以看到利用该方法得到的效果图,其分割结果良好。
    图5 指纹图像分割前后比对
    5 结 语
    本文以ARM9处理器为平台,系统地实现了一个识别结果良好的嵌入式门禁系统。给出了系统设计的整个算法流程,并重点介绍了图像分割算法,较前人的研究成果,该系统具有平台简单,识别率高,识别快速的优点。但该系统对畸变图像的处理效果并不十分理想,需要在以后的研究中进一步加强。
    
    参考文献
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