指纹识别系统及系统硬件设计
指纹方案的设计
指纹方案的设计指纹识别是现代科技中的一种重要技术，可以有效地防止非法入侵和提供高水平的安全保障。
最近几年，指纹方案的实施和应用越来越普遍，不仅运用于政府机构、军事控制和企业机构，也被广泛地应用于大众的生活中。
本文将介绍指纹方案的设计和实现。
一、方案设计指纹方案是根据生物特征识别原理和指纹传感技术所开发设计。
它主要由以下几个部分组成：指纹采集、图像处理和特征提取、比对和识别等。
1.指纹采集指纹采集步骤是指采集指纹图像的过程。
主要有两个环节：预处理和采集。
预处理包括洗手、去除污水和角质层等。
采集则需要一个标准设备，如指纹传感器、一些LED灯、网格计等。
2.图像处理和特征提取图像的处理和特征提取是实现指纹方案的关键步骤。
这个环节的目标是获取指纹图像中的生物特征，然后将其转换成可以被识别器使用的数据。
这些生物特征包括尺寸、纹路深度、线性细节、支边长度、支收长度等。
在这个环节中，主要利用图像静态分析、模式识别和人工智能等技术。
3.比对和识别比对和识别环节是指对被采集到的指纹特征与已知的指纹特征进行比对，然后给出识别结果。
在这个环节中，主要应用一个小型专业软件处理此类工作。
比如使用人工神经网络或模糊逻辑系统等。
二、实现步骤指纹方案的实施可以分为以下三个步骤：1.硬件系统的建设硬件系统的建设包括指纹传感器、图像采集设备、指纹采集设备、监视屏幕和集成系统等。
在这些设备中，监视屏幕需要安装到一个方便调度的位置，以控制并管理指纹信息。
2.软件系统的建设软件系统的建设包括指纹识别软件、数据库系统、特征提取和管理软件等。
其中，指纹识别软件是实现指纹识别功能的核心部分，特征提取和管理软件则是获取并存储采集图像中的数据的重要步骤。
3.系统测试和实施系统测试和实施是将硬件和软件系统结合起来，并使用数据来测试这些系统的整体功能和效率的过程。
这个环节必须经过严格的测试流程，以确保系统的准确性和可靠性。
三、三要素指纹方案的实施过程要具备以下三个要素：1.安全性安全是指纹方案实施的核心目标，因为安全性对应着一个系统是否可以有效地进行保护。
基于单片机指纹识别系统设计
基于单片机指纹识别系统设计一、引言随着科技的不断发展，身份识别技术在各个领域的应用越来越广泛。
传统的身份识别方式，如密码、钥匙等，存在着容易丢失、遗忘、被窃取等安全隐患。
而指纹识别作为一种生物识别技术，具有唯一性、稳定性和便捷性等优点，逐渐成为了身份识别领域的主流技术之一。
单片机作为一种微型计算机系统，具有体积小、成本低、性能可靠等特点，被广泛应用于各种控制系统中。
本文将介绍一种基于单片机的指纹识别系统的设计方案，旨在为相关领域的研究和应用提供参考。
二、系统总体设计（一）系统功能需求本指纹识别系统主要实现以下功能：1、指纹采集：能够采集用户的指纹图像。
2、指纹处理：对采集到的指纹图像进行预处理、特征提取和匹配等操作。
3、存储管理：能够存储用户的指纹模板，并对其进行有效的管理。
4、显示输出：能够将识别结果通过显示屏输出给用户。
5、通信接口：具备与其他设备进行通信的接口，如USB、蓝牙等。
（二）系统总体结构系统主要由指纹采集模块、单片机控制模块、指纹处理模块、存储模块、显示模块和通信模块等组成。
指纹采集模块负责采集用户的指纹图像，并将其传输给单片机控制模块。
单片机控制模块对采集到的指纹图像进行控制和处理，将处理结果传输给指纹处理模块进行进一步的分析和处理。
指纹处理模块完成指纹的特征提取和匹配等操作，并将结果返回给单片机控制模块。
存储模块用于存储用户的指纹模板和相关数据。
显示模块用于显示识别结果和系统状态等信息。
通信模块用于实现系统与其他设备之间的数据传输和通信。
三、硬件设计（一）指纹采集模块指纹采集模块是整个系统的关键部分，其性能直接影响到系统的识别准确率和速度。
目前，常用的指纹采集技术主要有光学式、电容式和超声波式等。
本系统采用电容式指纹采集模块，其具有体积小、分辨率高、采集速度快等优点。
（二）单片机控制模块单片机控制模块是整个系统的核心部分，负责对系统的各个模块进行控制和协调。
本系统采用 STM32 系列单片机，其具有高性能、低功耗、丰富的外设接口等特点，能够满足系统的控制需求。
指纹锁系统组成方案设计
指纹锁系统组成方案设计指纹锁系统是一种先进的电子锁，使用指纹识别技术来确定用户的身份并授权其进入。
这种系统由多个组成部分组成，包括指纹传感器、处理器、数据库和控制器。
本文将详细介绍指纹锁系统的每个组成部分，并讨论各个组件之间的交互。
一、指纹传感器指纹传感器是指纹锁系统的核心组件，用于捕捉用户的指纹图像。
它通常由光学或电容技术构成。
光学传感器使用光线照射指纹并捕获反射光的图像。
电容传感器通过测量指纹图像上的细微电荷变化来获得指纹图像。
传感器可以是单一的，也可以是多个，取决于系统的要求。
指纹传感器还需要具备防伪造和防水功能，以提高系统的安全性和可靠性。
二、处理器处理器是指纹锁系统的核心控制单元，负责指纹识别算法的执行和指纹模板的创建和存储。
它接收来自传感器的指纹图像，并将其与数据库中的已存储指纹模板进行比对。
处理器还控制系统的其他功能，如用户管理和权限控制等。
处理器应具备较高的计算能力和存储容量，以确保系统的响应速度和容错性。
三、数据库四、控制器控制器是指纹锁系统的执行单元，负责驱动锁的机械部件以控制门的开关。
它通过与处理器和传感器交互来实现指纹识别和授权验证。
控制器还可以与其他系统集成，如报警系统和安全摄像头等。
它应具备稳定的电源和通信接口，以保证系统的正常运行。
五、用户接口用户接口是指纹锁系统提供给用户与系统交互的手段，通常包括显示器和按键。
显示器用于展示系统的状态、用户信息和操作指导等。
按键可以用于用户的身份验证和系统的配置等。
用户接口还可以包括声音和光提示等，以增加系统的可用性和友好性。
六、系统架构指纹锁系统的整体架构包括硬件和软件两部分。
硬件包括指纹传感器、处理器、数据库和控制器等组件。
软件包括指纹识别算法、用户管理系统和权限控制系统等。
指纹识别算法是系统的核心，它将用户的指纹图像转化为指纹模板，并与数据库中的模板进行比对。
用户管理系统用于注册、删除和更新用户信息。
权限控制系统用于配置每个用户的门禁权限。
基于机器学习的智能指纹识别系统设计
基于机器学习的智能指纹识别系统设计智能指纹识别系统是一种基于机器学习的先进技术，旨在通过分析和比对指纹图像来实现快速、准确的指纹识别。
本文章将探讨基于机器学习的智能指纹识别系统的设计原理、方法以及实际应用。
1. 引言指纹识别是一种非常有效的生物特征识别技术，因为每个人的指纹图案都是独一无二的。
传统的指纹识别方法主要依赖于专业人员的目视判断和标准化比对，但这种方法不仅费时费力，还容易出现判断的主观性误差。
而基于机器学习的智能指纹识别系统能够通过建立模型并进行训练，从而实现自动化、准确性更高的指纹识别。
2. 设计原理基于机器学习的智能指纹识别系统，主要依赖于以下两个关键原理：2.1 特征提取在指纹图像处理过程中，首先需要从图像中提取出有效的特征信息。
特征提取是智能指纹识别系统设计的核心。
传统的特征提取方法如Ridgelet、Gabor等依赖于人工设计，但这些方法需要耗费大量的时间和经验。
而基于机器学习的特征提取方法，如卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM），能够自动从数据中提取有用的特征信息，大大缩短了特征提取的时间，并提高了特征的表达能力。
2.2 分类模型训练在特征提取之后，需要通过建立分类模型对指纹进行分类。
分类模型是基于机器学习的智能指纹识别系统的关键组成部分。
常见的分类模型包括朴素贝叶斯分类器、决策树分类器、支持向量机等。
这些模型根据已经提取的特征和对应的标签进行训练，建立了模型的分类规则。
在实际应用中，可以通过交叉验证等方法来评估分类模型的性能，并进行调整和优化。
3. 算法流程基于机器学习的智能指纹识别系统的算法流程一般包括以下几个步骤：3.1 数据收集首先，需要收集大量的指纹数据集。
这些数据集应包含正常指纹、湿指纹、模糊指纹、变形指纹等常见的指纹图像，以模拟不同情况下的指纹识别场景。
3.2 数据预处理收集到指纹数据后，需要对数据进行预处理，包括图像去噪、图像增强、边缘检测等。
预处理能够有效提高指纹图像的质量，减少噪声对识别准确性的影响。
指纹识别系统毕业设计
指纹识别系统毕业设计指纹识别系统毕业设计随着科技的不断发展，指纹识别系统在各个领域得到了广泛的应用。
无论是手机解锁、银行身份验证还是门禁系统，指纹识别系统都成为了一种方便、高效且安全的身份验证方式。
因此，设计一个高精度、可靠性强的指纹识别系统成为了许多毕业生的选择。
一、背景介绍指纹识别系统是一种生物识别技术，通过对指纹图像进行特征提取和匹配，实现对个体身份的验证和识别。
其原理是基于每个人指纹的独特性，即使是同卵双胞胎的指纹也有所不同。
这种独特性使得指纹识别系统成为了一种安全性较高的身份验证方式。
二、设计目标在设计指纹识别系统的毕业设计中，我们需要确定明确的设计目标。
首先，系统应具有高精度的识别率，以确保用户的身份验证准确无误。
其次，系统应具备较快的响应速度，以提高用户体验。
最后，系统应具备较高的可靠性和安全性，以防止非法侵入。
三、系统设计指纹识别系统的设计可以分为硬件设计和软件设计两个部分。
硬件设计方面，我们需要选择合适的指纹传感器，以获取高质量的指纹图像。
传感器的选择应考虑到图像分辨率、噪声抑制能力和耐久性等因素。
此外，我们还需要设计合适的指纹采集装置，以确保用户方便快捷地进行指纹录入。
软件设计方面，我们需要进行指纹图像的预处理、特征提取和匹配算法的设计。
预处理包括图像增强、降噪和图像分割等步骤，以提高图像质量。
特征提取是指从指纹图像中提取出独特的特征，常用的方法包括细节方向频率、Gabor滤波和小波变换等。
匹配算法是指将采集到的指纹特征与数据库中的指纹特征进行比对，常用的算法有最小二乘法、相似性度量和支持向量机等。
四、系统实现在系统实现过程中，我们需要进行系统的编程和调试。
编程语言的选择应根据实际情况来确定，常用的编程语言有C++、Python和Java等。
编程过程中，我们需要根据设计目标和系统需求来编写相应的代码，包括图像处理、特征提取和匹配算法等。
在系统调试过程中，我们需要对系统进行全面的测试和优化。
一款指纹识别式打卡系统硬件电路设计
科技资讯2015 NO.30SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION工 业 技 术99科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 公司对员工考核有多种方式,包括年终考核,季度考核,日常考核等。
目前已经和某公司合作,对研发部员工进行了打卡考核,但这种方式由于费用等问题,不太适合对其他员工。
而其他员工的日常考核,目前采用的是人工检查方法,工作量大,效果不佳,执行难度大,因此,急需引进或开发一种智能化,且易于考核的系统。
该系统应该具有以下基本功能:每个员工具有唯一识别代码或者唯一识别符号;每天上班之后,无法打卡,下班之前,无法打卡;未打卡员工名单可被记录下;系统能够记录足够量的员工数,可增加或删除员工数目。
指纹指手指末端正面皮肤上凸凹不平产生纹线,指纹细节特征点是指纹线的起点、结合点、分叉点和终点指纹是人体独一无二,有终身不变的特征,扫描速度快,使用方便,指纹采集头今后更加小型化,价格会更加低廉。
指纹识别技术过去应用于刑侦系统,逐渐走向民用市场[1-2]。
常用的指纹采集器有光学式、硅芯片式、超声波式。
光学指纹采集器是最早的,也是最为普遍的。
硅芯片式出现于20世纪90年代末[3]。
1 系统功能及框图设计公司除研发部员工外,主要需要日常考核的员工包括工程部、测试部等,不考虑车间工人,日常考核员工人数在100人以内,常见的指纹识别模块都能满足基本要求,考虑可扩展性及单位考核人数需求,需选取指纹识别模块的内存存储大于200,最好能达到500个存储值以上。
(见图1)打卡系统功能应包括存储指纹、读取指纹、打卡关闭、打卡打开以及指纹的添加和删除等基本功能,除此之外,还应该包含显示打卡人的姓名、部门、语音提示打卡成功、键盘输入等。
键盘部分负责信息的输入,控制指纹模块信息输入和输出,供电部分主要提供系统的不同电源需求。
2 电路模块选择和设计2.1 指纹识别模块选择指纹识别模块是系统的输入部分,其精度和识别速率影响到使用时的快速和准确性,此设计中选择一款性能较高的指纹模块,而不进行单独设计。
指纹识别门禁系统的设计
件主要 由计算机 、 指纹采集仪 、 门控 制器及 电锁 、３ ／ ８ ２ ２４ ５转换 器等部分组成 。门控制器主要接 收微机发 出的开 门信号以及发 送 开锁信号， 且对非法开 门进行报 警。该 系统的软件设计主要完成 了人员信 息管理 、 出入 记录查询 、 通讯功能。 【 关键词】指纹识别 门禁系统 串行接 口 报警 电路
ｐｐ ｒ ｔｅ ｆ ｇｒｒ ｔａｃｓ ｃ ｎｒｌｓ ｔ ｃｎｉｓｏ ￣ ｗａ ｄ ｓｆ ａｅｐｒ ． ｈ ａｄ ｒ ａ ｓｃｍｐ ｓｄ ｏ ｅｍａ ｒ ａｅ， ｈ ｎ ｅ ｉ ｃｅ ｏ ｔ ｙ ｅ ｏｓｔ ｆｈ ｄ ｒ ａ ｏｔ ｒ ａｓ Ｔ ｅｈｒｗａ ｐｒ ｉ ｏ ｏｅ ｆｔ ｊ ｉ ｐｎ ｓ ｏ ｓ ｍ ｓ ｅｎ ｗ ｔ ｅ ｔ ｈ ｏ
２指 纹 识 别 的基 本 流 程
１引 言
２１指 纹 识 别 系统 ．
现 今 的 门禁 技 术 主 要 有指 纹 技 术 、Ｃ 卡技 术 、磁 卡 技 术 、 Ｉ 非接 触 智 能 感 应 Ｉ ｃ卡 技 术 等 ， 于 射 频 卡 、 份 号和 口令 的 基 身
完成 指 纹 识 别 一 般 分 为 ４个 过 程 ， 图 １ 示 ： 指 纹 图 如 所 ①
ＺＨ ＡＮ Ｇ —Ｌ ＣＡ Ｏ Ａｉ ｉ Ｙ
（ Ｃ ｌ ｇ ｆ ｍｐ ｔｒ ｎ ｆｒ ａ ｏ ｅ ｈ ｏｏ ｙ Ｈｅｎｎ Ｎｏ ｍａ Ｕｎｖ ｒ ｔ， ｉｘａ ｇ Ｈｅ ａ ５ ０ ３ Ｃ ｉ ａ １ ｏ ｅｅ ｌ ｏ Ｃｏ ｕ ｅ ａ ｄ Ｉ ｏ ｍ ｔ ｎＴ ｃ ｎ ｌｇ ， ａ ｒ ｌ ｉｅｓ ｙ Ｘ ｎ ｉ ， Ｎ ４ ３ ０ ， ｈｎ ） ｎ ｉ ｉ ｎ Ｎ （ Ｄｅ ａｔ ｎ ｆ ｄ ｃｔ ｎＳ ｉ ｃｓ Ｘｉ ｉ ｇＵｎｖ ｒ ｔ， ｉｘａ ｇ Ｈｅ ａ ５ ０ ３ Ｃｈ ａ ２ ｐｒ ． ｍｅ ｔ ｕ ａ ｏ ｃ ｎ ｅ ｏＥ ｉ ｅ ， ｎ ａ ｉ ｓｙ Ｘ ｍ ｉ ， ｉ ４ ３ ０ ， ｉ ） 络 创 新 生 活
智慧锁系统设计方案
智慧锁系统设计方案智能锁系统是一种具备智能化技术功能的门锁产品。
它不仅具备传统锁具的基本功能，如开关门和保护安全，还通过集成电子技术、互联网技术和物联网技术，实现了远程控制、高安全性和多样化的开锁方式。
下面是一份智能锁系统设计方案：1.系统整体架构设计：智能锁系统的整体架构分为硬件和软件两部分。
硬件部分主要包括电子锁芯、触摸屏、人体感应器、指纹识别模块、密码键盘、网络模块等。
软件部分主要包括手机APP、远程服务器和门禁控制中心等。
2.硬件设计：（1）电子锁芯：采用先进的电子锁芯技术，具备高安全性和稳定性，可以实现远程解锁、多种开锁方式等功能。
（2）触摸屏：用于用户操作和显示相关信息，提供友好的用户界面。
（3）人体感应器：通过红外线或微波技术检测门口是否有人，自动开启或关闭门锁。
（4）指纹识别模块：采用高精度的指纹识别算法，实现指纹解锁功能，并能存储多个指纹信息。
（5）密码键盘：提供数字密码输入功能，可实现密码解锁和修改密码等操作。
（6）网络模块：通过无线或有线网络连接到服务器，实现与手机APP和门禁控制中心的通信。
3.软件设计：（1）手机APP：用户通过手机APP可以实现远程解锁、查询开锁记录、设置开锁权限等功能。
（2）服务器：接收来自手机APP的指令，并将开锁指令发送给智能锁，同时存储开锁记录等信息。
（3）门禁控制中心：负责与智能锁进行通信，管理用户权限、记录开锁记录等。
4.系统功能设计：（1）远程开锁：用户可以通过手机APP随时随地远程开启或关闭门锁，方便快捷。
（2）多种开锁方式：支持指纹解锁、密码解锁、手机APP开锁等多种开锁方式，满足不同用户的需求。
（3）高安全性：通过指纹识别和密码输入等技术，确保只有授权的人员才能开启门锁，提高安全性。
（4）权限管理：用户可以设置不同的开锁权限，比如限定某个时间段内的开锁权限，实现对门锁的有效管理。
（5）开锁记录查询：用户可以通过手机APP查询开锁记录，方便监控和管理。
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指纹识别系统系统硬件设计
人的指纹具备的唯一性、终身不变性、易获取和难以复制等特点,使得指纹识别很早就成为身份识别中的一种技术手段。
随着科学技术的发展,指纹识别已经成为目前最为实用、应用最为广泛的生物识别技术,尤其在民用生物识别技术中。
指纹识别技术已经在金融、医疗、公安、门禁系统等领域得到了广泛的应用。
传统的指纹识别系统都是基于PC机的,这种系统具有识别速度快、样本存储量大、软件设计技术成熟等优点。
但是,基于PC机的指纹识别系统由于价格昂贵、移动性能差、功耗高等缺点限制了其应用的进一步扩大。
自二十世纪末以来,半导体技术和嵌入式技术的快速发展,为人们设计廉价的便携式指纹识别系统提供了一个技术上的实现平台。
本文介绍了一种基于ALTERA公司推出的
SOPC(System on a Programmable Chip,片上可编程系统)技术的指纹识别系统的设计方案。
该系统以ALTERA公司的Cyclone II系列FPGA和NIOSII软核处理器为核心,并采用富士通公司的MBF200指纹采集芯片设计,是一种简单实用的嵌入式指纹识别系统。
1 指纹识别系统原理
指纹识别系统一般由指纹图像采集、指纹图像预处理、指纹特征提取、指纹特征匹配、特征数据库等几部分组成。
指纹识别系统的原理框图如图1所示。
该系统首先由指纹采集设备采集到指纹图像并将其转化为数字图像;然后对指纹数字图像进行预处理,再通过图像增强、分割、平滑、细化等处理过程得到便于指纹特征提取的数字图像：接着提取细化后的图像细节特征点;最后将提取到的特征与特征数据库中的特征数据进行匹配,并输出识别结果。
2 系统硬件设计
2.1 SOPC技术与NIOS II软核处理器
SOPC (System on a Programmable Chip,片上可编程系统)是ALTERA公司提出来的一种灵活、高效的SOC解决平台。
它将处理器、存储器、I／O口、LVDS、CDR等系统设计所需要的功能模块集成到一个PLD器件上,从而构建成一个可编程的片上系统。
基于SOPC技术的系统设计十分灵活,用户可以根据自己的实际要求,并利用IPCore资源组合构建出不同的应用系统,从而实现软硬件协同设计。
NIOS II软核处理器是ALTERA公司于2004年推出的通用32位RISC CPU,
它能满足任何应用32位嵌入式微处理器的需要．用户可以获得超过200 DMIPS 的性能。
NIOS II软核处理器具有32位处理器的基本结构单元(32位指令大小,32位数据和地址路径,32位通用寄存器和32个外部中断源),设计者可以根据系统需求的变化来调整嵌入式系统的特性,以选择满足性能和成本的最佳方案。
Nios II系列可支持用户自定义指令,而NIOS II ALU则直接与用户自定义的指令逻辑相连。
由于设计者能为系统中使用的每个Nios II处理器创建多达256个专用指令,因此,设计者能够调整系统硬件以增强对实时软件算法的处理能力。
ALTERA
公司同时还推出了Nios II集成开发环境(IDE)和一些常用的免费IP核,以方便设计者的软件开发。
另外,设计者使用Altera公司Quartus II开发软件中的SOPC Builder系统开发工具还能够很容易地创建专用的处理器系统,并能够根据系统的需求添加Nios II处理器核的数量。
2.2 系统硬件结构
一般的指纹识别系统主要由指纹采集模块、系统核心模块、数据存储模块和输出显示模块等几部分组成。
其系统硬件结构框图如图2所示。
本系统中的采集模块采用富士通公司的MBF200指纹传感器芯片,该芯片的分辩率高达500dpi(dots per inch),并带有8bit数据接口,可以采集300×256大小的指纹数字图像。
MBF200芯片提供有三种接口(SPI、USB和MCU)方式,本系统中采用MCU方式,其内置的标准8位微处理器总线使其性能大大加强。
MBF200的工作流程分为两部分：首先是初始化参数的设置,即使MBF200设置相应的参数,然后选择其工作方式;其次是采用查询等待方式采集指纹数据。
由于系统每次采集的指纹图像数据量达几十KB,故在系统核心模块中集成
了一个硬逻辑协处理器。
这个协处理器负责查询指纹芯片的状态和指纹图像数据
采集存储任务。
该协处理器是用硬件描述语言设计的一个有限状态机,其状态机模型如图3所示。
系统复位后,协处理器将进入空闲状态并等待主处理器的复位信号;当正确接收到主处理器的复位信号后,协处理器进入查询状态;查询状态主要查询指纹芯片的中断状态位,当查询到有效中断状态位后,系统将进人数据采
集存储状态;在数据采集存储状态,协处理器从指纹芯片读出数据并保存在系统
的存储区SRAM中,读完整个指纹图像后即向NIOS II处理器发出中断信号并重新进入空闲状态,以等待主处理器复位。
本系统的核心模块是在ALTERA公司的Cy-clone II 2C35上实现的,相应的软件开发套件包括Quartus II 5.0和NIOS II 5.0集成开发环境(IDE)。
Cyclone II系列FPGA是ALTERA公司最新推出的低成本、高性价比的通刚FPGA,CycloneII 2C35具有32,216个LE单元、105个M4K RAM块、35个嵌入式乘法器,完全可以满足系统的性能要求。
通过QuartusII中的软件工具SOPC Builder可实现NIOS II处理器的创建和各种IP模块的管理和配置,以构建系统的核心模块。
图2中,根据系统的实际要求由SOPC Builder配置的处理器核心包括NIOS II处理器、指纹卡PIO、协处理器PIO、Avalon Tri-Atate Bridge、UART模块和LCD PIO
等模块。
配置好这些模块后,便可进行系统生成。
SOPC Builder在系统生成过程中可生成HDL源文件和BDF文件。
SOPC Builder为定制的NIOS II核心模块创建的一个符号(Symbol)就存放在BDF文件中,用户可以在Quartus软件中使用该符号。
本系统核心模块是使用Quartus的符号表文件编译生成的。
数据存储模块包括512 KB的SRAM和4 MB的FLASH。
SRAM用来存放采集到的指纹图象数据和程序运行时的临时数据。
4 MB的FLASH则用于存放系统应用程序和特征数据库。
系统的识别结果可以通过LCD输出。
3 系统软件的设计
系统软件可利用C语言在NIOS II集成开发境下开发。
Nios II集成开发环境(IDE)是Nios II软核处理器的主要开发工具,包括编辑、编译和程序调试。
Nios II IDE为软件开发提供了一个集成的设计开发环境。
它有一个包括工程管理、源代码开发和基于JTAG调试功能的图形界面(GUI),故可大大简化复杂的Nios II处理器设计。
指纹识别算法流程主要包括背景分割、方向图计算及方向滤波、二值化、细化、特征提取和特征匹配等。
采集的指纹图像容易受到各种因素的影响而使图像质量变差,比如手指按压的方向和力度、皮肤的干湿程度、传感器的特征差异等。
因此,指纹识别算法首先要对指纹图象进行处理,以把有用的前景信息和背景区
分开。
本系统算法采用方差法进行图像分割。
然后采用基于块方向图计算的方向滤波。
接着利用动态阀值法进行二值化处理,以把指纹灰度图像转化为仅用0、1表示的二值图像。
对二值化后的二值图像进行细化可得到骨架图象。
接下来的特征提取阶段是用模板匹配的方法获取细节特征点(端点、分叉点)的位置、方向和类型信息。
最后和特征匹配则采用基于细节特征点匹配的算法。
4 结束语
本文给出了一种基于SOPC的指纹识别系统的设计方案。
使用SOPC技术进行系统设计具有开发周期短、设计灵活、可把若干外部模块综合设计到一片高密度FPGA中等优点,同时设计更小巧、成本更低、更便于系统升级。
虽然目前SOPC
技术还处于推广阶段,但国内外已经有很多高校和公司进行了实际应用方面的研究。
因此,我们有理由相信,SOPC技术在不久的将来一定会有更广阔的应用空间！。