【毕业学位论文】嵌入式指纹识别系统的研究

分类号 学校代码 10495 学 号 0815123011 武汉纺织大学 硕士学位论文 嵌入式指纹识别系统的研究 作者姓名： 张 真 指导教师： 刘莉 教授 学科门类： 工学 专 业： 物理电子学 研究方向： 图像识别 完成日期： 二零一一年三月 . S. of 2011 独创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名： 签字日期： 年 月 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解 武汉纺织大学 有关保留、使用学位论文的规定。特授权 武汉纺织大学 可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 （保密的学位论文在解密后适用本授权说明） 学位论文作者签名： 导师签名： 签字日期： 年 月 日 签字日期： 年 月 日 论文题目：嵌入式指纹识别系统的研究 专业：物理电子学 硕士生： 张真 指导老师：刘莉 摘要 指纹的唯一性和不变性决定了它在身份识 别中的重要地位。自动指纹识别系统在很多领域都有着广泛的应用，例如自 动银行、身份证、电子商务等等。由于传统的基于系统有着移动性差、功耗高 等缺点，它在民用领域的应用和推广得到了限制。所以开发低功耗、 高性能、移动性强的嵌入式指纹识别系统具有广泛的应用前景。 本文将数字信号处理器 析了它们各自的优缺点 。以这两种器件为核心，设计了内嵌式指纹识别系统的硬件电路。我们将系统的硬件 部分分为以 并完成了系统的时钟模块、外扩存储器模块、指纹采集模块和串口通讯单元硬件电路的设计和调试。本硬件系统设计比较合理、方案可行性高、有较强的使用价值。 在此系统硬件平台上，本文开发了嵌入式 指纹识别算法。在指纹图像的预处理中， 重点研究了如何求纹线的方向和频率、 基于用动态阈值法进行图像二值化，预处理 算法能够很好的对采集到的指纹图像进行增强，得到清晰的指纹图像。采用了8领域判断法来提取图像的细节点特征，并在分析各种伪特征点的基础上，研究了去 除伪特征点的方法。提出了一种基于点模式的匹配算法来匹配指纹，将特征点的 匹配转换为由两个特征点所构成的矢量之间的匹配。该算法在特征点提取、伪特 征点滤除以及指纹匹配方面，取得了较好的效果，更适应嵌入式系统的需要。通过对指纹数据库中150个指纹做实验，我们测试出算法的拒识率和误识率都较低。 关键词 ：指纹识别，纹图像预处理，特征提取,指纹匹配 研究类型 ：应用研究 of i is in is in as D C of in of So In I on I of We SP We is of is on in my We to of by of in s We by s in of by on of of of we an of is of of a in It of By 50 in we s of 目录 I 目录 1 绪论 . 1 题研究的背景与意义 . 1 纹识别的发展历史 . 2 纹识别的现状及应用前景 . 2 论文的主要研究内容 . 3 2 指纹识别的基本原理 . 5 纹的全局特征和局部特征 . 5 纹的全局特征 . 5 纹的局部特征 . 6 指纹识别基本原理 . 7 纹图像采集 . 7 纹图像预处理 . 8 纹特征提取 . 8 纹图像特征匹配 . 8 3 系统总体设计方案与硬件实现 . 10 统总体方案概述 . 10 介 . 11 基本电路设计 . 13 钟模块 . 13 源模块 . 15 部存储器 . 16 指纹采集模块 . 18 纹传感器类型 . 18 纹采集芯片的工作原理 . 18 辅助电路 . 19 通信部分 . 20 指纹识别芯片 抗静电电路 . 21 口通信模块 . 22 章小结 . 24 4 指纹识别算法的实现 . 25 识别算法概述 . 25 指纹图像预处理 . 25 纹图像的规格化 . 26 于 波的指纹图像增强处理 . 27 纹图像的二值化 . 31 纹图像的细化 . 32 纹图像的特征点提取 . 33 纹图像的特征点提取 . 33 见的几种伪特征点类型 . 35 纹图像伪特征点的删除 . 36 目录 指纹图像的特征匹配 . 39 征点匹配算法概述 . 39 于点模式的匹配算法 . 39 章小结 . 41 5 总结与展望 . 43 结 . 43 望 . 43 致谢 . 45 参考文献 . 46 附录 . 49 1 绪论 11 绪论 在日常生活中，我们会越来越多的面临着身份识别的问题。但是，经常有犯罪分子利用身份欺骗来盗取公司和个人的机密数据，这对身份识别提出了很大的技术挑战。怎么能够快速、准确的对个人身份进行鉴别便成为当今信息时代面临的严峻问题12。 传统的指纹识别技术主要有基于标识的鉴别技术和基于知识的鉴别技术两种方法3。基于标识的方法是指通过拥有特定 的标志（身份证、驾驶证和护照）来获得对个人身份的认证，而基于知识的方法是使用“所知”来对身份进行鉴别的，即通过个人私有的知识和信息（密码、口令）来证明个人的身份。这两种身份识别方法的成本都比较低，正因为如此，才会被人们一直使用了近百年，但这两种方法最大的缺点是安全性比较差，因为它们都是以某种知识来识别人，而不是以人识人，而这些物和人本身之间并没有必然的联系， 并且这些信息都很可能被别人非法盗取，如身份证可能被他人盗取或者是替代，密码则可能被自己所熟悉的人猜中。 正是由于传统的身份识别技术无论在精确度方面还是在安全方面都存在着非常大的隐患，所以它的使用就会有很大的局限性，正是在这种情况下，人们期望有一种新的身份识别技术来代替传统的身份鉴别方法，即利用人们本身的生物特征来进行身份识别4，这样就可以克服传统身份识别的精确度和安全方面的缺点。 题研究的背景与意义 正是为了提高身份识别系统的安全性和精确性，一种新的身份识别方法（生物特征识别）便应运而生了，它是利用人本身的生理特征来进行身份鉴别的。人们的生理特征是“随身携带”的，而且在人的一生中是固定的，不会随着年龄的变化而变化。在实际使用中，生物识别系统还必须具有可实现性、易接受性、使用方便性。指纹识别技术是伴随着半导体技术、光电子技术和计算机技术的发展而发展起来的，指纹采集设备在逐渐地向低功耗、小体积方向发展。指纹采集设备已经从最初体积大、价格昂贵的光学技术传感器发展到目前体积小、价格低廉的半导体传感器。传统的基于户界面良好，但是，该系统的价格较贵、功耗大、移动性能差，这些缺点便限制了该系统平台在生活中的使用普及。因此，开发高性能、低功耗、移动性强的嵌入式指纹识别系统有着广阔的市场前景。近年来，嵌入式指纹识别系统变成了人们研究的热点问题。正因为嵌入式指纹识别系统比起基于本低、可移动性强的优点，所以，由它来取代基于。 1 绪论 纹识别的发展历史 为什么指纹可以作为工具来对人们的身份进行鉴别，回答这个问题需要我们有指纹学方面的知识。指纹学作为一门独立的学科出现至今也才一百来年，但是，指纹学的形成和发展是经历了漫长的历史时期的，是人们在日常生活中不断的使用指纹，积累经验的结果。 据考古学家研究发现，人们对指纹的应用最早可以追溯到原始社会末期，那时人们便用指纹作为签名，将指纹作为身份鉴别的工具。现在出土的那个时候的陶器上都留有匠人们的指纹便很有力的说明了这一点。在我国古代，指纹最广泛的应用就是在契约上签字画押，这便是指纹识别的雏形6。 很早以前，人们便发现了指纹的两个非常 重要的特征(指纹的唯一性和不变性)：一是不同手指的指纹纹脊的式样不同；另外一个是指纹纹脊的式样在人一生中是固定不变的，不会随着年龄的变化而变化。这项研究结果使得指纹可以作为工具用在犯罪事件的鉴别中，例如，阿根迁早在 1896年就开始使用了这项技术， 20世纪初其他国家也相继开始将这项技术应用到了犯罪事件的鉴别中。 不过，这之前的指纹识别的整个过程都是要由人们手工完成的，即先建立一个指纹数据库，预先将采集到的指纹存于此数据库中，需要时再在指纹库中查找、由指纹专家进行鉴别。这种方法也有严重的弊端，那就是由人们手工完成不仅效率低下，而且所需要投入的人力资源也太大。 时至今日，指纹识别系统已经完全离不开计算机了。随着计算机技术、尤其是计算机在图形处理方面的高速发展， 到了 20世纪 60年代，人们开始研究是否能利用计算机来代替人手工进行指纹识别。特别是 20世纪 80年代，由于个人电脑、光学扫描这两项技术的革新，使得可以使用这项技术来采集到清晰的指纹图像，这便使利用计算机来进行指纹识别的愿望得以实现7。随即，自动指纹识别系统（ 称 研究工作在整个世界得以展开，其中优秀的算法成为提高自动指纹识别系统精度和速度的关键。 纹识别的现状及应用前景 虽然我国运用指纹作为认证手段比较早，但是一直仅仅停留在感性认识阶段。在理性认识方面一直没有突破。尤其是近几十年来，我国在这方面的发展远远滞后于国外。我国的指纹识别系统大部分都是通过进口国外的核心模块来集成的，没有自己的核心技术，尤其是理论方面的研究远不如国外，没有提出自己的指纹识别算法，在国际知名期刊上发表的文章也少之甚少。 指纹识别在国外的发展还是比较成熟的，国外有专门的公司(科研机构(美国国家标准局视觉图像处理研究组)、高校(意大利新加坡南洋大学等)来研究指纹识别系统。 尤其是对指纹图像处理、1 绪论 3特征提取、匹配等算法都进行了深入的研究，有一套比较成熟的识别算法8。 近年来，指纹识别系统应用到了人们生活中的方方面面。包括而大大推动了指纹识别的普及910。指纹识别技术正在改变着我们的 生活方式。它被广泛的应用到了人们生活的各个方面。在公安部门中，我们可以建立一个指纹数据库，在犯罪现场采集到犯罪分子的指纹，通过匹配采集到的指纹和指纹数据库中的指纹便可以确认犯罪分子的身份；指纹也被用在了门禁系统中，我们不需要带钥匙，只需要扫描一下指纹，便能够确定主人的身份，不仅使用方便而且安全性也极高；指纹识别也被应用到了考勤方面，只需要扫描一下指纹，便可记录员工的考勤情况，对公司的管理提供了方便；指纹识别还可以被用到手机中，不久前日本将指纹识别模块集成到了手机中，在使用手机时，必须经过指纹识别系统的认证，否则，手机便无法使用。假如我们的手机丢了，即使他人捡到了我们的手机，由于手机上面储存的是我们本人的指纹，所以，他人也会因为指纹识别不成功而无法使用手机的。 我们有理由相信在不久的将来，指纹数据将成为重要的依据入库，在身份证存储中心编号及存档，并对其编号加工制作，存入新的身份证件上去11。 总之，指纹识别系统会有着更加光明的未来。 论文主要研究内容 本文分析了课题研究的背景、意义以及指纹识别技术的发展现状和发展趋势，针对指纹识别技术向高精度、可移动性强、高识别率和嵌入式发展的方向，在前人研究的基础上，提出了一整套基于本论文中，对国内外指纹识别技术的发展现状做了比较，对当前常用的各种型号的处理器、指纹传感器的性能方面做了比较，在不降低系统性能的前提下，达到降低成本的目的，选取了系统的硬件产品进行硬件设计，包括指纹传感器、电源、存储器、通讯电路等部分，在此系统硬件平台的基础上来设计开发指纹识别算法。软件算法方面，主要针对嵌入式系统处理能力不及前人已经在其移植到图像滤波、特征点提取和指纹匹配方面都做了改进。从而使得我们的算法能够满足嵌入式指纹识别系统的实时性的要求，主要用到的算法如下： （1）指纹预处理算法的设计 本文采用为指纹具有局部纹线相互平行、方向固定，近似平面正弦波，在其傅立叶频谱图中纹线信号和噪声信号所对应的频谱成分之间具有很好的可分性的特点，所以我们可以采用带通滤波器来对指纹图像进行有效的增强，方向和频率有很好的选择作用。指纹图像增强效果的好坏取决于 此在本文中对求指纹图像的方向图和纹线频率做了深入的研究。 1 绪论 4(2)指纹特征点提取算法的设计 我们所提取出来的特征点中常常会有短脊、 短刺等对最后的识别结果有着严重影响的伪特征点。我们采用纹线跟踪技术来去除伪特征点，从纹线的一端出发，沿着纹线的走向，到达该纹线的另一端，在此过程中，根据纹线的走向和长度的特性去除伪特征点。实验结果表明，这种方法能够有效的去除所提取出来的伪特征点。 (3)指纹特征点匹配算法的设计 本文采用点模式的特征点匹配算法。由于指纹在采集的过程中会存在着偏转、图像畸变，所以，即使是两枚同样的指纹，也不一定能够匹配成功。所以说，指纹匹配的过程必定是一个模糊匹配的过程。该算法基本思想如下：在两个指纹特征点集出特征点的位置信息与方向信息以及特征点集转变化，从而得到点集2 指纹识别的基本原理 52 指纹识别的基本原理 目前常用的生物识别技术主要有脸部识别、手掌识别、虹膜识别、视网膜识别、脸部识别和手掌识别相比较，指纹识别具有特征信息量大、识别准确度高的优点；与虹膜识别和视网 膜识别相比较，指纹识别具有特征信息容易采集、使用方便的优点；与纹识别技术有设备简单、成本低的优点。由此我们可以看出，指纹识别 技术在生物识别技术中占据着重要的位置。 目前，指纹识别技术已经非常成熟了。因 为在人的一生中，指纹是不会发生改变的，也就是说指纹具有不变性。另外 ，世界上没有两个人的指纹是完全相同的，这就是指纹的唯一性。正是指纹的不 变性和唯一性决定了指纹可以作为工具来进行身份识别。所谓的指纹识别就是通 过匹配当前指纹和数据库中的指纹，根据匹配的结果来对人们的身份进行辨别。 尽管指纹只是人们身体的一小部分，但是它蕴含的信息量却是非常大的，我们需 要运用运算量很大的模糊匹配算法来进行指纹的匹配。指纹传感器的研究工作也 在不断进行着，传感器的种类也越来越多，而且所获得的指纹图像数据也越来越 清晰，速度也越来越快。同时各类指纹图像的识别算法也层出不穷，我们应该根 据实际应用和实际的硬件系统来选取相应的算法并对算法进行改进。 纹的全局特征和局部特征 纹的全局特征 指纹的全局特征主要是指指纹的纹理特征。指纹最基本的分类标志是纹形12。绝大多数纹形是由中心花纹、外围线系统 和根基线系统三部分组成。按照中心花纹的形态可将指纹分成弓型纹、箕型纹、斗型纹三种类型。 这种分类方法并不能对指纹进行精确匹配，但是在一对多的匹配模式下，可以减少指纹的搜索量，从而减小运算量提高匹配速度。 2 指纹识别的基本原理 6弓型纹 箕型纹 斗型纹 种纹型指纹的典型图例 纹的局部特征 指纹的局部特征是指指纹的细节特征，因为在指纹纹路中，经常出现中断、分叉的现象，所以就形成了许多节点13。人类指纹一共有150多种细节特征点，但常见的只有端点( 分叉点( 环点( 孤立点(短纹 (等14，如果同时使用所有的细节特征点来匹配两幅指纹，那么运算量将是相当可观的，事 实上，我们并不需要提取出所有的细节特征点。通常，自动指纹识别系统只使用 其中的两种最常见的，也是最重要的特征点，即分叉点和端点，使用这两种特征点足以区分出两个不同的指纹。 端点 分叉点 指纹的局部特征 我们通常用四种参数来描述特征点：(1)类型(如端点、分叉点、孤立点等，通常采用的是端点和分叉点。 (2)位置(。特征点的位置通过坐标来描述，可以采用原始图像的直角坐 标，也可以采用基于某个参考点的极坐标：(3)方向 (节点处纹线的方向； (4)曲率 (节点处纹线的曲率，描述了纹理方向变化的快慢。 我们通常可以利用指纹的全局特征来对指纹进行分类，这在一对多的指纹匹配模式下，对于减少匹配量是有好处的， 但是要精确的对指纹进行匹配，就不能利用指纹的全局特征了，这时，只能利用指纹的局部特征（细节特征点）。 2 指纹识别的基本原理 纹识别基本原理 指纹识别技术的基本原理如下：首先，通过指纹图像传感器读取得到指纹的数字图像，所读取图像质量的好坏与传感 器有着密切的关系。对于由传感器所获得的指纹图像来说，它们不利用特征的提 取，所以这儿必须经过图像预处理，预处理的目的是为了去除传感器获得图像中 的噪声，使图像更清晰。接下里，我们就可以通过指纹识别算法来提取指纹中的 细节特征数据，软件从指纹上找到被称为端点和分叉点的数据点并记录下它们的 位置，通常人们的指纹上平均会有70个这样的节点，每个节点会有7 种以上的唯一性特征。所以 ，它会产生490个数据，这些便是我们提取出来的特征数据，这些 特征数据的集合通常称为模板。将这些模板预先存在计算机上，当进行指纹识别 时，对当前通过传感器获得的指纹图像的特征数据和存在计算机上的模板数据进 行比较，计算出它们的相似程度，从而得到两幅指纹图像的匹配结果。 一个指纹识别系统的设计主要包括以下四 个部分：指纹图像采集、指纹图像预处理、特征提取、指纹特征 匹配。 统算法流程图，对于各个算法部分我们将在第4章做详细的介绍。 纹识别流程 纹图像采集 要进行指纹识别，首先要获得指纹图像， 这便是指纹图像的采集。这一步的好坏直接影响到最后的识别结果的准确性 。目前图像的采集主要有光学指纹采集技术，半导体指纹采集技术和超声波指纹采集技术。 光学采集技术是被人们应用最早也是应用 时间最长的图像采集技术，其采集指纹图像的原理如下：光学传感器内部有 个三棱镜，从底部射向三棱镜的光经棱镜射出后在指纹脊线和谷线处折射的角度 和反射回去的光的亮度都不一样的，光学元器件就能采集到不同光的亮度，从而 完成指纹图像的采集。光学采集设备最大的优点是成本低，但它所采集到的指纹图像质量比较差。 指纹图 像采集 图像预处 理 特 征 匹 配 指纹图 像采集 图像预处理 指纹特征 提取 指纹库 指纹特 征提取 2 指纹识别的基本原理 8后来市场上出现了一种新的指纹采集技术基本原理如下： 无论是电感式的还是电容式的，原理都是 相同的。当手指按上时，其实手指便是电容或者是电感的一极，由于手指平面凸 凹不平，在凸点处和凹点处所形成的电容和电感就不一样，设备根据这个电容和 电感的值也就完成了指纹的采集。和光学传感器相比，其体积小、功耗低、且方 便集成到电路中。目前许多指纹识别系统都采用了这种传感器15。 超声波指纹图像采集技术是目前最好的一种指纹采集技术，但它成本高、并且技术方面还不成熟，这便限制了它的普及与应用。 纹图像预处理 指纹识别系统中，图像的预处理是很关键的一步。由图像传感器所获得的指纹图像往往会存在着很多噪声，这对以后的 特征提取影响很大，所以，在特征提取之前，必须要对图像先进行预处理。其中 造成采集到的指纹图像中存在噪声和变形的原因主要有以下几个方面： (1)手指和采集设备的不均匀接触。人的手指按在采集设备上所获取的指纹图像其实是手指三维图像在二维平面上的投 影，每次采集时，手指表面各处压力的不同以及手指表面接触部位的变化这些因 素都会导致所采集到的指纹图像发生变形。 (2)手指表面皮肤的特性。手指表面皮肤的干燥程度、是否有污渍等等，这些也会影响到所采集到指纹图像的清晰度。 (3)采集设备的噪声干扰。指纹图像预处理就是采用数字图像处理的技术去除传感器所获得的指纹图像中的噪声，从而 得到清晰的指纹图像，为了后面能够更好的提取指纹特征。指纹图像预处理主要 包括图像分割、图像增强、二值化、细化等几个步骤。 纹特征提取 经过图像的预处理以后，得到的便是只有 单像素点的细化后的指纹图像，下一步要做的就是从细化后的指纹图像中来 提取细节特征点。特征提取主要是提取图像中断点和交叉点，将这些 特征以数值的形式表示出来16。为了提高指纹匹配结果的准确性，要求特征提取算法能够很 好的提取指纹图像中的细节特征点，同时能够去除伪特征点。在指纹识别系统中 ，我们一般只用到两个最主要的，也是指纹图像中最常见的细节特征点：断点和 分叉点。细节特征提取主要研究的是如何高效的提取指纹的这两类特征，同时能 够去除伪特征点。这就是后面将要介绍的指纹匹配工作的基础。 纹图像特征匹配 提取出指纹的细节特征点后，下面要做的工作就是对这些特征按照一定的算2 指纹识别的基本原理 9法进行匹配，这就是典型的点模式匹配问 题。目前，已有许多关于点模式匹配的算法，例如，数据库中存储的指纹，必须将其进行有效的归纳分类，便于在一对多的匹 配模式下匹配指纹。在一对一的匹配模式下，特征匹配就是匹配当前传感器所获 得的指纹图像特征数据和待匹配的模板指纹图像特征数据。在一对多匹配模式下 ，由于用户的特征模板未确定，所以还需进行数据库的查询比较17。 通常，对于小于100的指纹库，考虑一对多的匹配模式，而大于100的则采用一对一加。这两种模式适用于不同的 场合，各有自己的优缺点。比如一对一的匹配模式一般只对完整的指 纹进行匹配，而一对多匹配模式则要考虑残纹的比对了，一对一匹配模式更注重 的是系统的易用性，对算法的要求不是很高。这种不同特点便决定了它们在指纹 匹配过程中的侧重点有所不同，比如在一对多模式中，一般采用分类技术加快查 询的速度。本文主要讨论的是一对一的匹配模式。 图像预处理和特征提取是指纹识别系统中最为关键的两个步骤，这两个步骤对以后的匹配结果有着很大的影响。从指 纹传感器所获得的指纹图像质量较差，所以首先要经过图像预处理来提高图像的质量， 经过预处理后所得到的是一幅清晰的只有单像素点的细化指纹图像。只有 经过预处理的图像才适合于特征提取，接下来要做的就是提取指纹特征，这是非 常关键的一步，直接影响到识别结果的准确性，这里特征提取主要指的是特征点 的提取，指纹中的特征点类型特别多，但事实上，在我们的实际匹配过程中，并 不需要提取所有的特征点，这样不仅耗时，而且会增加匹配算法的复杂性。实际 应用中，我们只需要提取端点和交叉点就可以了。3 系统总体设计方案与硬件实现 103 系统总体设计方案与硬件实现 统总体方案概述 目前，常用的指纹识别系统主要有两大类 ：基于于系统基本原理如下：通过传 感器来采集指纹图像，将采集到的指纹图像数据通过 后得出匹配结果。这种系统最大的优点是速度快，因为它所有的算法 都是运行在是可移动性差。而在指纹识别系统的实际应用中， 可移动性是非常关键的一个因素。 正是由于这个原因， 这种情况下，嵌入式指纹识别系统应运而生。虽然嵌入式指纹识别系统运算能力没有，但是它的可移动性好。所以，近年来它得到了广泛的应用。目前大部分嵌入式指纹识别系统处理器都选取要是因为很强的运算能力，便于对算法进行实时性的处理。本文实现的指纹识别系统所选用的处理器就是8。 基于目前市场上嵌入式指纹识别系统提出 的新要求，我们设计的系统必须满足以下几个基本条件： (1) 低功耗 低功耗是嵌入式指纹识别系统必须满足的最基本的条件