基于ARM9的指纹识别门禁系统吕宪军,陈后金(北京交通大学电子信息工程学院,北京 100044)摘 要:为了实现基于A RM 的指纹识别门禁系统,采用V eridicom 公司的FP S200指纹采集芯片进行指纹采集,采用Samsung 公司A RM 9S3C2440AL 给出了系统的软硬件设计及仿真结果。
经验证该系统拒识率小于0.1%,认假率小于0.01%,识别时间小于2s,实验结果良好。
此外,重点介绍了该系统中采用的指纹分割算法,该算法以前景与背景类间方差最大为原则,分割稳定的同时具有分割阈值的自适应性。
关键词:指纹传感器;A RM 9;指纹识别;门禁系统中图分类号:T N 919.8;T P391.41 文献标识码:A 文章编号:1004-373X(2010)14-0040-02Access System of Fingerprint Recognition Based on ARM9L B Xian -jun,CH EN H ou -jin(Scho ol o f Informat ion Eng i neeri ng,Beijing Jiaot ong U ni v ersity ,Beij ing 100044,China)Abstract :T he har dw are so ftw are desig n and t he simulatio n result are proposed to r ea lize the AR M -based access system o f fing erprint r eco gnition.Fing erprint sensor F PS200and main pro cessor S3C2440A L ar e adopted for the desig n.T he co nclusion of high ver acity (FA R<0.01%),low r ejection r ate (FRR <0.1%)and short recog nitio n time (<2s)can be dr awn by the simulat ion.Additio nally ,the alg or ithm of f ing erpr int segmentatio n w ith pr inciple of max imum inter -class var iance is described in detail,the self -ada ptive threshold can be obtained wit h the stable segmentatio n r esult.Keywor ds :fing erprint sensor;A RM 9;fing erprint r eco gnition;access system收稿日期:2010-02-13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ARM 9芯片Sam sung S3C2440A L,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400M H z,最高为533M H z;FPS200指纹传感器由256@300个电容传感阵列组成,其分辨率高达500dpi,工作电压范围为3.3~5V,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。
40嵌入式技术吕宪军等:基于ARM 9的指纹识别门禁系统(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 =EL-1i=0n i ,对图像直方图归一化,且有概率密度分布:P i =n i /N i , P i \0,EL-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类的发生概率分别为:w 0=P r (C 0)=E ti=0pi=w (t)(2)w 1=P r (C 1)=E L-1i=t+1pi=1-w (t)(3)式中:w (t)=E ti=0p i 。
C 0和C 1类的均值分别为:u 0=E ti=0ip i /w 0=u(t)/w (t)(4)u 1=E L-1i=t+1ip i /w 1=u T -u(t)1-w (t)(5)式中:u(t)=E t i=0ipi;u T =E L-1i=0ipi。
可以验证下式成立:w 0u 0+w 1u 1=u T ,w 0+w 1=1(6) 两类的类间方差R 2B 为:R 2B =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:R 2B (t *)=E0[t [L-1m ax {R 2B (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。
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图10 L ena 在改进算法下重构的图像(0.3bpp)参 考 文 献[1]胡高军.基于自适应整数小波变换的侦察图像编码[J].光电工程,2006,33(10):132-136.[2]訾兴建.基于整数小波变换的图像无损压缩方法[J].微计算机信息,2005,21(36):177-179.[3]姚旻.基于提升小波变换的SP IH T 编码算法的研究与实现[D].天津:河北工业大学,2006.[4]孙延奎.小波分析及其应用[M ].北京:机械工业出版社,2005.[5]K A SSIM A A.L EE W ei Siong.Embedded imag e co dingusing SP IHT with P artially linked spatial o rientatio n t rees [J].I EEE T ransact ions on Circuits and Systems fo r V ideo T echnolo gy ,2003,3(3):203-206.[6]W A NG Tao.Research of image compression based on opticalwavelet transfor m[C]//IEEE Contro l,A utomation,Robo tics and International Conference.[S.l.]:IEEE,2006:1-5.[7]冈萨雷斯.数字图像处理M atlab 版[M ].北京:电子工业出版社,2006.[8]Y EN W en -Chien.N atural imag e co mpr ession based o n mo -dified SPIH T [C]//Pr oceeding s of the F ourth Annual A CL Internatio na l Co nfer ence on Computer and Info rmatio n Sc-i ence.[S.l.]:IEEE,2005:1-2.[9]闰阳,张正炳.基于小波变换的图像压缩编码[J].现代电子技术,2005,28(2):50-55.[10]陈武凡.小波分析及其在图像处理中的应用[M ].北京:科学出版社,2002.作者简介:黄金杰 男,1960年出生,教授,博士生导师。
