下载文档原格式
《嵌入式指纹识别系统的设计与实现》篇一一、引言随着信息技术的不断发展和广泛应用，人们对于信息安全性的需求也在不断提高。
生物特征识别技术因其高辨识度和独特性成为保障安全性的关键技术之一。
在众多生物特征识别技术中，指纹识别技术因其可靠性高、方便易行、价格实惠等特点而广受青睐。
本文旨在介绍嵌入式指纹识别系统的设计与实现，通过对该系统的整体设计、模块功能及系统性能等方面的阐述，为指纹识别技术的应用与发展提供理论依据。
二、系统整体设计1. 设计目标嵌入式指纹识别系统旨在通过嵌入式的硬件平台与指纹识别算法的完美结合，实现高效、便捷的指纹信息采集与识别功能，同时保证系统的稳定性和可靠性。
2. 整体架构该系统主要分为硬件层、驱动层、算法层和应用层四个部分。
硬件层负责指纹图像的采集与处理；驱动层则是对硬件的驱动控制；算法层则是进行图像预处理、特征提取与匹配；应用层则负责处理最终的用户交互和系统功能实现。
三、硬件层设计1. 指纹传感器选择选择一款性能稳定、分辨率高、识别速度快的指纹传感器是系统设计的关键。
常见的传感器类型有光学式和电容式等，根据具体应用场景和需求进行选择。
2. 电路设计设计合理的电路连接方案，确保传感器与主控芯片之间的数据传输稳定可靠，同时要考虑到功耗和散热问题。
四、驱动层设计驱动层是连接硬件与算法层的桥梁，负责控制硬件的各项操作。
驱动设计应遵循模块化设计原则，便于后期维护和升级。
同时，要保证驱动的稳定性和兼容性，以适应不同的操作系统和硬件平台。
五、算法层设计1. 图像预处理对采集到的指纹图像进行去噪、增强等预处理操作，以提高后续特征提取的准确性。
2. 特征提取与匹配采用先进的指纹特征提取算法，如细节点提取法等，提取出指纹的特征信息并进行匹配。
同时，要考虑到算法的复杂度和运行速度，确保系统性能的优越性。
六、应用层设计1. 用户界面设计设计简洁、直观的用户界面，方便用户进行操作。
同时，要考虑到不同用户的操作习惯和需求，提供个性化的功能设置。
基于嵌入式系统的图像识别技术研究嵌入式系统已经成为了现代科技的关键所在，特别是在物联网和智能化应用领域。
嵌入式系统运用了许多技术，包括嵌入式软件、硬件以及嵌入式操作系统，这些技术的应用为现代设备和系统的开发提供了巨大的帮助。
在这种技术的支持下，嵌入式系统越来越强大，可以应用在许多设备和技术领域，包括图像识别技术。
图像识别技术是目前非常热门的话题，许多企业和研究所正在投入大量资金和人力来研究这一领域，希望用科技的手段来解决人类实际问题。
而基于嵌入式系统的图像识别技术则是其中的一个重要支撑。
基于嵌入式系统的图像识别技术可以提高许多系统的可靠性和效率，比如安防监控、智能家居、智能交通等等。
嵌入式系统可以将图像数据与外部传感器的数据进行处理，得到更加精确的结果。
这种嵌入式系统除了更加节省能源和成本外，还可以实现离线处理，并且可以应用于各种环境中，包括室内、室外和移动应用，具备很大的应用前景。
目前，基于嵌入式系统的图像识别技术主要包括以下几个方面：一、图像传感技术图像传感技术是基于数字图像处理和高性能模拟电路来实现的。
目前，在这方面主要应用的是CMOS（互补金属氧化物半导体）和CCD（电荷耦合器件）两种技术。
CMOS传感器使用范围广泛，具有低功耗、低成本、集成度高等优点，但是其像素数量和精度一般比CCD低。
而CCD传感器具有高质量的影像传输、高光谱敏感度、低噪声等特点，但是其耗电量相对较高。
二、机器学习算法机器学习算法是基于大量的实验数据和特定算法来实现的。
目前，支持嵌入式系统的机器学习算法主要有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、支持向量机（SVM）等。
这些算法可以处理复杂的图像识别问题，并逐渐实现自动化学习和优化过程。
三、处理平台处理平台是基于嵌入式系统的图像识别技术必不可少的部分。
这些平台包括ARM、FPGA（现场可编程门阵列）、DSP（数字信号处理器）等处理器。
这些处理器可以在嵌入式系统中协同工作，提高处理速度和精度，同时还可以控制能源消耗，减少系统成本。
嵌入式指纹识别系统研究的开题报告题目：嵌入式指纹识别系统研究研究背景和意义：指纹识别是一种认证技术，通过扫描和比对指纹图像，实现个体身份的确认。
相比于其他生物识别技术，指纹识别具有使用方便、准确率高、安全性好等优势，因此被广泛应用于门禁控制、考勤管理、金融服务等领域。
随着嵌入式技术的不断发展，嵌入式指纹识别系统逐渐被引入各类移动终端设备中，如智能手机、手表等，为用户提供更加方便、安全的身份认证方式。
然而，相比于传统指纹识别系统，嵌入式指纹识别系统在资源限制、算法复杂度、安全性等方面都面临较大挑战，因此需要针对这些问题进行深入探究和研究。
研究内容和方法：本课题拟采用以下研究内容和方法：1. 确定嵌入式指纹识别系统的硬件和软件平台。
在硬件方面，考虑使用ARM Cortex-M系列或其他低功耗嵌入式处理器；在软件方面，考虑使用C/C++、Python等编程语言，基于开源指纹识别算法库进行开发。
2. 研究嵌入式指纹识别系统算法优化方法。
在算法方面，结合嵌入式系统的特点，针对特定应用场景提出高效、准确的指纹识别算法。
3. 实现嵌入式指纹识别系统原型。
在实现过程中，考虑系统的实时性、稳定性、可扩展性等因素，进行多次测试和优化，最终得到可靠的嵌入式指纹识别系统原型。
研究预期成果：本研究拟达到以下预期成果：1. 实现一款高效、准确的嵌入式指纹识别系统原型，可用于移动终端等嵌入式设备中的身份认证。
2. 提出面向嵌入式指纹识别系统的算法优化方法，解决资源限制等问题，提高系统的性能和安全性。
3. 通过实验验证，进一步验证本研究的有效性和可行性。
参考文献：[1] Cheng, B., & Chen, Y. (2019). Lightweight and efficient embedded fingerprint recognition based on deep learning. Computer Communications, 138, 13-23.[2] Ling, H., Wang, H., Zhang, J., & Huang, X. (2020). Fingerprint recognition based on local feature fusion and CNN. IEEE Access, 8, 112875-112887.[3] He, L., Wu, Y., Sun, X., & Hu, Y. (2020). An embedded fingerprint recognition system based on improved fuzzy vault. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 11(4), 1673-1684.。
第32卷第11期 2017年11月液晶与显示Chinese Journal of Liquid Crystals and Display;Vol.32 No.11Nov. 2017文章编号：1007-2780(2017) 11-0914-09基于SIFT-SVM的嵌入式印鉴识别系统设计朱胜银12,赵红东i*，王敬％杨志明1(1.河北工业大学电子信息工程学院，天津300401;2.中国电子科技集团公司第五十三研究所，天津300308)摘要：为了克服P C印鉴识别系统体积大、成本高并且识别精度低、适应性差的缺点，设计了基于S F T-S V M的嵌入式印鉴识别系统。
系统计算印鉴图像的S F T特征并进一步构造基于S F T匹配的印鉴特征向量，将构造的印鉴特征向量输入支持向量机进行训练，并采用遗传算法优化S V M的惩罚因子和核参数，使识别性能最优。
系统以A R M11处理器作为印鉴特征提取和识别的核心单元，采用Z C301摄像头进行图像采集，并以蜂鸣器、L E D、L C D作为报警显示设备。
实验表明，该系统对印鉴在模糊、旋转等多种情形下取得了93.%的良好识别率，且当笔划加粗仅5%时仍具有很好的适用性。
系统具有识别精度好、适用性强，体积小、设计灵活的优点。
关键词：S I F T;嵌入式；印鉴识别；支持向量机；遗传算法中图分类号：T P394.1文献标识码：A d o i：10.3788/YJYXS2017321 1.0914Design of embedded seal imprint identificationsystem based on SIFT-SVMZHU Sheng-yin1'2,ZHAO Hong-dong1* ,WANG Jing1 ,YANG Zhi-ming1(.School o f Electronics and Inform ation Engineering,Hebei University o f Technology,T ianjin 300401，China ;2. F ifty-td rd Institute , China Electronics Technology Group Corporation ,300308?Abstract：In order to overcom e the shortcom ings of large volume,high cost?low recognition accuracyan d poor adaptability in PC seal identification system,a n em bedded seal im print identification systembased o n SIFT-SVM w as designed.The system first com puted the SIFT characteristics of the seal image an d further constructed feature vector based o n SIFT m atching.The seal feature vector w as to train support vector m achine.The SVM's penalty factor an d kernel param eter w ere optim ized bygenetic algorithm to get t he best recognition perform ance.The system u sed the ARM11 processor a sthe core u n it of the feature extraction an d recognition an d u sed the ZC301 cam era to acquire im age.The buzzer,LED an d LCD w ere u sed as alarm display devices.The experim ental results show that thesystem achieves a good recognition rate of 93.5% in the cases of seal blur,rotation an d so on.It stillh as good applicability w hen seal's stroke is only in5%thickening.The system h as the advantages ofgood recognition accuracy,strong applicability,sm all volum e an d flexible design.Key words：S I F T；em bedded;seal identification；support vector m achine;genetic algorithm收稿日期=2017-06-01修订日期：201 7-08-14.* 通信联系人，E-m a il:zhaohd@第11期朱胜银，等：基于SIFT-S V M的嵌人式印鉴识别系统设计9151引 言印鉴作为办公凭证的工具，在政府条文、金融 支票等领域起着重要的作用[1]。
《嵌入式指纹识别系统的设计与实现》篇一一、引言随着科技的不断进步和社会的快速发展，指纹识别技术作为一种重要的生物识别技术，得到了广泛的应用。
嵌入式指纹识别系统以其高效、准确、便捷的特性，逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
本文旨在详细阐述嵌入式指纹识别系统的设计与实现过程，包括系统架构、硬件设计、软件设计以及实际应用的实现方法。
二、系统架构设计1. 整体架构嵌入式指纹识别系统主要由硬件和软件两部分组成。
硬件部分包括指纹采集器、微控制器和存储器等；软件部分包括操作系统、指纹算法库和应用软件等。
整个系统架构应具有高效的数据处理能力、良好的稳定性和安全性。
2. 硬件设计硬件设计是嵌入式指纹识别系统的关键部分，主要包括指纹采集器、微控制器和通信接口等。
指纹采集器应具有高灵敏度、高分辨率和抗干扰能力强等特点。
微控制器应选择性能稳定、功耗低的处理器，以保证系统的稳定性和续航能力。
通信接口应支持多种通信协议，以便于与其他设备进行数据传输。
3. 软件设计软件设计包括操作系统、指纹算法库和应用软件的设计。
操作系统应具有高实时性、低功耗和良好的兼容性。
指纹算法库是实现指纹识别的核心，应采用先进的算法和优化技术，以提高识别的准确性和速度。
应用软件应具有友好的界面和丰富的功能，以满足用户的需求。
三、硬件设计实现1. 指纹采集器指纹采集器是嵌入式指纹识别系统的核心部件，其性能直接影响到整个系统的性能。
指纹采集器应采用高质量的传感器和光学元件，以保证采集到的指纹图像清晰、准确。
同时，还应具备防尘、防水等特性，以提高系统的稳定性和耐用性。
2. 微控制器微控制器是嵌入式指纹识别系统的大脑，负责整个系统的控制和数据处理。
在选择微控制器时，应考虑其性能、功耗、价格等因素，以保证系统的稳定性和续航能力。
同时，微控制器应具备丰富的接口和扩展能力，以便于与其他设备进行连接和通信。
3. 通信接口通信接口是嵌入式指纹识别系统与其他设备进行数据传输的桥梁。
Embedded Electronic Seal System Based on PKI 作者： 张国俊[1];白聚核[2]
作者机构： [1]常州信息职业技术学院电子与电气学院,江苏常州213164;[2]同济大学基础软件工程中心,上海200331
出版物刊名： 常州信息职业技术学院学报
页码： 7-9页
主题词： PKI;嵌入式;电子印章
摘要：介绍了基于PKI的嵌入式电子印章系统的设计、特点和应用方法。
使用嵌入式电子印章系统，可以将原来在纸面上使用的实物印章或手写签名转化成在计算机环境下使用的电子印章或电子签名，且真实可靠、安全防伪，有效地解决各种电子文件的签字盖章问题。
设计制作数码世界 P.160基于嵌入式的图像识别系统设计杨淳清 四川科技职业学院摘要：以ICETEK-DM365-KB DSP开发板为核心设计图像识别及处理系统。
首先对系统处理图像的算法及实现过程进行了分析，其次对视频采集、数据处理、视频输出等主要系统硬件模块的设计进行了阐述，详细介绍了系统识别处理图像的硬件体系，最后分析了系统的软件设计及图像识别效果。
该系统能够精准快速识别不规则物体，并自动生成处理后清晰图像，具有一定的应用推广价值。
关键词：嵌入式 DSP 图像识别1图像识别的算法及实现1.1 图像识别理论基础图像识别理论兴起于上世纪20年代，是一门以计算机技术为基础的图像分析和处理学科。
近年来随着人工智能技术、电子信息技术和计算机网络技术的飞速发展，图像识别技术理论体系也变得更为规范和完整，具体来说图像识别理论主要包含图像信息提取、图像数据处理、图像特征分析及图像内容识别四个过程，其中图像信息提取的任务是获取待处理图像的基本信息，以方便后期的识别处理；图像数据处理的任务为剔除无效图像信息，提取待分析识别的图像有效区域；图像特征分析的任务为对图像有效区域中包含的特征信息，如：形状、纹理、灰度、结构等进行提取分析；图像内容识别的任务为在前期处理的基础上，判断图像的细节内容。
1.2 图像识别算法及实现的过程首先，图像信息提取。
本系统拟采用加权平均法提取待处理的图像，并应用领域平均法对提取图像的信息进行平滑处理。
其次，图像数据处理。
本系统拟采用灰度直方图统计预处理图像数据，并应用OSTU 法对图像进行分割处理分析，以提取待分析识别的图像有效区域。
再次，图像特征分析。
本系统拟采用灰度均值法实现图像特征的提取和分析。
最后，图像内容识别。
本系统拟采用均值判定法进行图像内容识别，即选择一个均值范围作为图像识别的参照，并将DSP运算处理后的待识别物体均值与系统设定均值进行比较，在此基础上识别出图像的细节。
2 系统硬件模块设计2.1 ICETEK-DM365-KB DSP开发板ICETEK-DM365-KB是北京瑞泰创新科技有限责任公司自主研发的支持达芬奇技术（DaVinci）的数字媒体处理DSP多功能开发板，能够满足智能视频处理及影像信号集成处理功能。
《嵌入式指纹识别系统的设计与实现》篇一一、引言随着科技的进步和人们对安全性的需求日益增长，嵌入式指纹识别系统作为一种高效、便捷的生物识别技术，在众多领域得到了广泛应用。
本文将详细介绍嵌入式指纹识别系统的设计与实现过程，从系统架构、硬件设计、软件设计到系统测试与实现效果等方面进行全面的阐述。
二、系统架构设计嵌入式指纹识别系统的架构设计主要分为硬件层、驱动层、操作系统层和应用层。
硬件层包括指纹传感器、处理器和存储器等；驱动层负责与硬件层进行交互，实现数据采集和传输；操作系统层提供系统运行所需的底层支持；应用层则负责实现具体的指纹识别算法和功能。
三、硬件设计硬件设计是嵌入式指纹识别系统的基础，主要包括指纹传感器、微控制器、存储器等部分。
指纹传感器是系统的核心部件，负责采集指纹图像；微控制器负责处理传感器数据，并与其他部分进行通信；存储器则用于存储系统程序和数据。
在硬件设计过程中，需要充分考虑功耗、体积、成本等因素，以实现系统的轻便化和低成本化。
四、软件设计软件设计包括操作系统设计、驱动程序设计和应用软件设计等方面。
操作系统采用嵌入式操作系统，以实现系统的实时性和稳定性；驱动程序负责与硬件进行交互，实现数据采集和传输；应用软件则包括指纹识别算法、用户界面等部分。
在软件设计过程中，需要充分考虑系统的可扩展性和易用性，以满足不同用户的需求。
五、算法设计与实现指纹识别算法是嵌入式指纹识别系统的核心部分，主要包括预处理、特征提取和匹配等步骤。
预处理阶段对采集到的指纹图像进行去噪、增强等处理，以提高图像质量；特征提取阶段从处理后的图像中提取出有效的指纹特征；匹配阶段将提取的特征与数据库中的数据进行比对，以实现身份识别。
在算法设计与实现过程中，需要充分考虑算法的准确性和运行效率，以实现快速、准确的指纹识别。
六、系统测试与实现效果在完成嵌入式指纹识别系统的设计与实现后，需要进行系统测试以评估其性能和可靠性。
测试内容包括功能性测试、性能测试和稳定性测试等。
《嵌入式指纹识别系统的设计与实现》篇一一、引言随着科技的进步和安全需求的提高，指纹识别技术因其高精度、非接触式、不易伪造等优点，在身份验证、安全控制等领域得到了广泛应用。
本文将详细介绍嵌入式指纹识别系统的设计与实现过程。
二、系统设计目标本系统设计的主要目标是实现一个高效、稳定、安全的嵌入式指纹识别系统。
该系统应具备高识别率、低误报率的特点，同时应具备小型化、易集成、便于使用的优势。
三、系统设计原理本系统采用嵌入式处理器和指纹传感器相结合的设计方式，通过采集指纹信息，利用算法进行特征提取和比对，实现身份验证。
系统设计包括硬件设计和软件设计两部分。
（一）硬件设计硬件部分主要包括嵌入式处理器、指纹传感器、存储模块和接口电路等。
嵌入式处理器是系统的核心，负责运行指纹识别算法和控制整个系统的运行。
指纹传感器负责采集指纹信息，其性能直接影响到系统的识别率。
存储模块用于存储指纹信息和系统数据，接口电路则负责系统与其他设备的连接。
（二）软件设计软件部分主要包括操作系统、指纹识别算法和驱动程序等。
操作系统负责管理系统的软硬件资源，提供多任务处理和实时响应的能力。
指纹识别算法是系统的核心，负责提取指纹特征和比对指纹信息。
驱动程序则负责控制指纹传感器的采集和数据的传输。
四、系统实现过程（一）硬件实现硬件实现主要包括嵌入式处理器的选择和配置、指纹传感器的选型和连接、存储模块的选型和安装以及接口电路的设计和制作等。
在选择嵌入式处理器时，应考虑其性能、功耗、成本等因素。
指纹传感器的选型应考虑其采集精度、抗干扰能力、稳定性等因素。
存储模块的选择应根据系统的需求和成本考虑。
接口电路的设计应保证数据的稳定传输和系统的可靠性。
（二）软件实现软件实现主要包括操作系统的选择和配置、指纹识别算法的实现和优化以及驱动程序的编写和调试等。
在选择操作系统时，应考虑其兼容性、实时性、稳定性等因素。
指纹识别算法的实现应采用先进的算法和技术，保证高识别率和低误报率。
第29卷 第11期光 学 学 报V ol.29,No.112009年11月ACTA OPTICA SINICANovember,2009文章编号:0253 2239(2009)11 3043 07基于嵌入式系统结构的印鉴鉴别系统刘铁根 何 瑾 邓集杰 朱均超(天津大学精仪学院光电信息技术科学教育部重点实验室,天津300072)摘要 为了弥补市场上现有印鉴鉴别系统体积大、移动性能差、安全性较低、价格比较昂贵等缺陷,研究了基于高速数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列(F PG A)的嵌入式印鉴鉴别系统。
系统在印鉴识别算法上,基于平滑卷积的方法计算印鉴的中心位置和半径。
采用径向投影法,对一维特征数据计算,得到待验印鉴(SS)与预留印鉴(M S)之间的偏转角度。
把印鉴质量指标作为M S 与SS 对应边缘H ausdor ff 距离测度的控制参数,用神经网络方法综合分析、判别印鉴真伪。
在硬件实现方面,片上可编程(SOPC)系统结合DSP 作为检测系统核心。
SOPC 系统包括控制器、图像预处理器等。
DSP 作为系统的主处理器,用于进行图像的特征检测与识别。
系统具有以太网、RS232、U SB 等通用接口。
实验表明,该系统可以有效识别印鉴,并具有体积小、成本低、系统功能可灵活升级等特点。
关键词 嵌入式系统;印鉴鉴别;Hausdo rff 距离;数字信号处理器;片上可编程中图分类号 T P391.4 文献标识码 A do i :10.3788/AOS 20092911.3043A Se al Imprint ide ntifiction System Base d on Embedded StructureLiu Tiegen He Jin Deng Jijie Zhu Junchao(Key L abor at or y of Opto electr onics In f or m at ion a nd T echn ical Science ,Min ist r y of Educa tion ,College of Pr ecision In str u m en t a nd Opto Electr on ics Engin eer ing ,T ia njin Un iver sit y ,T ia n jin 300072,Chin a )Abstract An embedded sea l imprint identific tion system ba sed on high speed digital signal processor (DSP)and field programma ble gate array (FPGA)is designed and fabric ated.In recognition algorithm s of the system,spatial c oordinates of centers and radius of tested seals are calculated with a method ba sed on flatness convolution.The orientation between sample seal (SS)and model seal (MS)is ca lculated with the radius projection m ethod,which c alcula tes a group of one dimensiond feature data instead of two dimensiond.Improved Hausdorff dista nce is used to m ea sure the similarity between sea ls,a s seal quality being the control parameters.Artific ial neura l network is adopted in analyzing and estimation.In respect of hardware realization,System on a programma ble c hip (SO PC)c ombining DSP serves as CPU of this verification system.Image preproc essor and c ontroller are included in the SO PC system.As the master proc essor,DSP is applied to accomplish im age feature detection and verification.General purpose interface (G PI)such as Ethernet interface,USB and RS 232is designed in the system .Experiment shows that seals c an be effectively identified and the function of the small size and low cost verification system c an be upgraded flexibly.Key wo rds embedded system;seal imprint identification;Hausdorff distance;digital signal proc essor (DSP);system on a programmable chip (SOPC)收稿日期:2008 10 29;收到修改稿日期:2008 12 16基金项目:国家自然科学基金(60627002)资助课题。
作者简介:刘铁根(1955 ),男,教授,博士生导师,主要从事光电检测,嵌入式图像处理等方面的研究。
E mail:tgliu@1 引 言印鉴作为个人、企事业单位、社会团体、政府部门具有法律意义的标志和证据被广泛使用。
在我国,印鉴应用尤为普遍,特别是在银行等金融领域中所涉及的支票等金融票据凭证上,印鉴更是具有至关重要的作用。
但随着社会经济的发展,银行业务量日渐增大,传统的人工鉴别印鉴真伪的方法,已不适应银行业务的需要。
因此,随着各种识别技术的日益成熟,对印鉴自动鉴别系统的开发和研究成为银行印章鉴定领域的主题。
使用印鉴鉴别系统自动处理各种金融票据已经成为现实的迫切需要。
国外在研究印鉴自动识别方面起步较早,日本、光 学 学 报29卷韩国和美国等国家的学者在识别算法方面进行了较多的研究[1~4],但是这些方法在稳定性和实用性上还有待提高,并且存在一定的误识率。
在开展印鉴识别算法研究的同时,对印鉴鉴别系统的研究也发展起来。
目前这些系统几乎都是基于计算机平台构建,可以充分利用计算机的系统资源,样本存储量大,软件设计成熟,但另一方面,也存在体积大,移动性能差,安全性较低,价格比较昂贵等缺陷,而且其正确识别率在85%~90%,还有待进一步提高。
为了弥补市场上现有印鉴鉴别系统的不足,实现印鉴鉴别系统的小型化、低成本、高识别率、高安全性,本文以红色圆形印鉴为例,从系统的角度研究了金融票据圆形印鉴真伪识别方法,并研究设计了基于嵌入式系统技术的印鉴真伪鉴别系统。
2 印鉴鉴别系统原理印鉴的真伪识别是通过比较待验印鉴(SS)同预留印鉴(M S),检测两者图文特征的差异,以此判断其真伪[5]。
印鉴鉴别系统的原理框图如图1所示。
该系统首先由图像采集设备采集到待验印鉴图像并将其转化为数字图像;然后对待验数字图像进行预处理,得到便于印鉴特征提取的数字图像;接着提取印鉴图像特征点;最后将提取到的特征与特征数据库中的预先处理好的预留印鉴的特征数据进行分析和对比,得到识别结果。
图1票据印鉴鉴别系统的原理框图F ig.1T he funct ional block diag ram o f a sea l ident ifiication system3 印鉴识别算法设计印鉴识别算法在一定程度上决定了整个鉴别系统的性能,它是系统的灵魂。
在检验票据真伪时,圆形公章是识别的主要对象[6],所以本文主要研究圆形印鉴的识别算法。
图2二值化处理后的票据图像Fig.2Binar ized note imag e3.1 印鉴图像的预处理3.1.1 印鉴提取印鉴的提取过程就是把印鉴图像从背景中分离出来的过程[7,8]。
以红色印鉴为例,我们利用颜色信息按照公式I =R -(G +B )/2将票据彩色图像转换为灰度图像f (x ,y)。
再根据圆形印鉴中心的五角星所在区域红色像素分布最集中的特点,利用所有元素为1的N N 平滑模板对票据灰度图像进行平滑滤波得到f 1(x ,y )。
f 1(x ,y )中最大值元素O 所在的位置(x o ,y o )就是印鉴五角星区域内的一个像素点。
元素O 的灰度值f (x o ,y o )就是印鉴中红色像素转换后对应的灰度值。
以像素O 所在邻域均值为二值化分割域值T ,得到票据二值图像f 2(x ,y ),如图2所示。
可以看出除了少数几个干扰点外,红色的圆形和方形印鉴被完整的从背景中分割出来。
图3沿8个方向搜索印鉴边框示意F ig.3searching fo r the imprint f rame alo ng 8dir ect ions图4提取的圆形印鉴Fig.4T he seg ment ed cir cle sea l为了消除印鉴内部字符对边框定位的干扰,我们以O 为圆心,从印鉴边框外向圆心方向搜索。
如图3所示。
从搜索得到的印鉴外边框上的像素点(x i ,y i )中选择和O 之间距离的标准差较小的m 个点,得到C 3m 组圆心坐标和半径,其均值就是圆形印鉴的圆心坐标304411期刘铁根等: 基于嵌入式系统结构的印鉴鉴别系统(x c ,y c )和外边框半径r 1。
根据外边框半径r 1和圆心坐标(x c ,y c )对票据二值图像f 2(x ,y )进行区域分割,即提取出圆形印鉴。
分割结果如图4所示,本文提取圆形印鉴外接矩形,印鉴外面的背景像素都是0。
3.1.2 印鉴图像配准提取到印鉴后即可确定SS 和MS 之间圆心的坐标偏移。
此外,还需要确定SS 和MS 之间的相对偏转角度,才能进行最后的匹配。
设SS 图像为f (x ,y ),M S 图像为g(x ,y ),求二者偏转角度的过程就是寻找一个角度 ,使得对f (x ,y )旋转 后和g (x ,y )最相似,匹配程度最高,即有下式成立:S max =f (x ,y) g(x ,y ),(1)式中f (x ,y)为f (x ,y )旋转 后的图像, 为相似性测度运算。
