指纹识别系统的设计与实现
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。
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。
指纹识别考勤管理系统设计与实现
指纹识别考勤管理系统设计与实现指纹识别考勤管理系统是一种采用指纹识别技术实现考勤管理的系统。
本文将讨论这种系统的设计与实现。
一、需求分析考勤管理是企业中不可缺少的一项基本管理工作，其主要包括员工的考勤记录、请假审批、加班记录、考勤统计等多个方面。
以往的考勤管理往往存在很多问题，例如考勤数据的准确性不高、考勤信息的处理速度慢、考勤监督的难度大等。
因此，需要一种系统使考勤管理更加规范化、科学化和自动化，并且能够有效提高考勤工作的效率和准确性。
二、系统设计指纹识别考勤管理系统的设计涉及到多个方面，如指纹采集、指纹识别、考勤数据的存储和处理等。
以下是系统的主要设计要点：1.指纹采集指纹采集是指纹识别系统的第一步，需要设计一个指纹采集器来采集员工的指纹信息。
该硬件设备需要具有稳定的性能和高精度的采集能力，能够快速采集到员工指纹信息。
2.指纹识别指纹识别是该系统的核心部分，也是最关键的部分。
设计一个高效可靠的指纹识别算法非常重要，以确保能够正确地识别员工的指纹信息。
3.考勤数据的存储和处理考勤数据需要存储到数据库中，并通过一定的算法来进行处理，以便计算员工的考勤情况。
同时，该系统还需要实现考勤数据的统计和分析功能，使管理人员可以直观地了解员工的考勤情况。
三、系统实现指纹识别考勤管理系统的实现需要进行软硬件的配合。
以下是该系统的主要实现步骤：1.硬件设备的选择需要选择合适的指纹采集器和服务器。
指纹采集器通常通过USB接口连接到计算机上，服务器是安装在办公室电脑或是数据中心的一台或多台服务器。
2.指纹采集安装指纹采集器驱动程序，并使用开发包编写采集程序对员工的指纹信息进行采集。
采集程序需要对指纹信息进行处理，并将采集到的指纹信息保存到数据库中。
3.指纹识别采用指纹识别算法对员工的指纹信息进行识别，将识别结果存储到数据库中。
4.考勤数据的处理设计考勤数据处理程序，对数据库中的数据进行分析和处理，以生成考勤报告和分析。
指纹识别系统的设计与实现
指纹识别系统的设计与实现作者：许欢庆金力钱源吴静孙大勇来源：《电脑知识与技术》2022年第28期摘要：文章利用嵌入式技術结合指纹芯片开发出了一套高性能、低成本、低功耗的指纹识别系统，具有良好的实用性和市场前景。
与此同时，该文探究了指纹识别的原理，给出了嵌入式指纹识别系统的硬件设计及软件实现方案，旨在为人工智能的普及化起到抛砖引玉的效果。
关键词：生物特征识别技术；指纹识别；特征提取；嵌入式技术中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2022）28-0086-04当今时代，信息技术的进步极大程度地改变了人们的生活方式，提高了人们的生活质量。
与此同时，个人信息和隐私安全的保护也显得尤为重要。
传统的加密方式和身份识别技术（例如密码、口令、手势等）因易被伪造和盗用，已经难以满足当前网络安全的需求，生物特征识别技术开始逐步走进大众的视野，受到了前所未有的关注。
生物特征识别技术[1]是指通过采集每个人独特的生理特性（指纹、虹膜、面相、DNA 等）和行为特征（步态、按键习惯等）来进行个人身份的鉴别和确认。
而其中，指纹识别技术因为采集方便快捷，传感器设备相对价廉，且采集和运算技术相对成熟，存储和处理的特征模板的数据量少，读取、识别速度快，可靠性和稳定性也高，所以被广泛应用于各个领域，图1给出了生物识别技术的市场结构图。
1 系统总体设计本文以STM32F103ZET6嵌入式开发板作为核心控制器件，指纹传感器采用AS608光学指纹模块，同时外接TFT电容触摸式彩屏方便显示和控制。
整个识别系统大致可分为录入、匹配两大过程。
在录入时，用户将指头腹部按压在光学采集模块外置的透明玻璃片上，传感器利用光学成像原理，采集到用户的指纹图像，获取图像后，核心板根据指纹识别算法提取出指纹纹理中的特征数据存入内置Flash的特征数据库中作为指纹模板，为后续的比对做准备。
在录好指纹信息后，便可以开始匹配的工作。
试析指纹档案计算机模式识别系统的设计与实现
公 式中 ，Ｉ 代表傅里叶变换 ，ｆ ） （代表 以调用信号 ， ｔ
本的确定是实现模式识别的基础 ，只有先对识别对象 的
样 本 进 行 确 定 ，才 能 够 根 据 识 别 对 象 的样 本 对 识 别 对 象 进 行 比较 ，进 而 得 出 识 别 对 象 与识 别 对 象 的样 本 是
技 ， ０． ２ ８ ０
【】 Ｔ Ｉ Ｓ１ ２６３Ｖ７３ 【】 ４ Ｅ Ｓ ０ １ ．． Ｓ． Ｔ Ｏ
看出未来Ｎ ｃ Ｆ 功能将成为手机的基本功能 。 现阶段将支持 １． ＭＨ 频率 的射频模块集成到ＳＭ ３６ ｚ ５ Ｉ
卡或Ｓ 卡中，也将是一个不错的过渡方案 。 Ｄ
（ 作者 单位 ：天 津 国芯 科技 有 限公 司 ）
部分通 常 由图像 采集 、压缩 、处理 、数据 库管理 等组
成， 该软件系统的作用是对指纹 图像 和信 息进行获取和 存盘 。指纹图像 的采集系统 ，通过指纹图像 的输入和处 理 ，使用统一 的格式进行存储 ，建立指纹 图像数据库。 在进 行指 纹 图像 数据建 立 时 ，指纹 的信 号强度 使 用Ｅ 表示 ，时长使用ｔ 表示 ，形成一种矩 阵信号作为指纹
４ ０
信 鼠系统 工程 Ｉ２ １．．０ ０ ４２ １
有发 生 重迭 的 可 能性 ，这 些 情 况都 会 影 响到 指 纹 匹配 的
准确性 ，因此 ，可以采用合成识别法 ，也可 以称 为指纹 拼接法 。合成识别法的具体做法是 ：将采集的几组指纹 图像拼接为一幅较大的指纹 ，并且对其 中的细节和纹理 进行分析和提取 ，然后把提取 的细节和问题进行集合 ，
综上所述 ，目前我 国对于移动支付还没有 出台国家
标 准 ，所 以各 种方案都有成为 国标 的可能。１ ．６ ３５ Ｍ标 准 目前仍没有形成主流的完善解决方案 ：刷卡灵敏度不 高 ，成功率低 ，短期 内难以解决。１ ． ＭＨ 和２ Ｇ ３ ６ ｚ ． Ｈｚ ５ ４ 也许会长期并存 ，不一定只是两者取其一 ，因为移动支 付在很多领域都有应用的空问，不同行业会有不 同的解 决方案。
基于指纹识别的智能门禁系统设计和实现
基于指纹识别的智能门禁系统设计和实现概述随着科技的发展，智能家居、智能办公已经成为我们生活的一部分。
而一款高效的智能门禁系统，对于我们的生活和工作来说，是必不可少的。
相比于传统门禁系统，基于指纹识别的智能门禁系统更加安全、便捷。
本文将探讨基于指纹识别的智能门禁系统设计与实现。
一、指纹识别技术介绍指纹识别技术是现在门禁系统中应用最为广泛的技术之一，它是通过对指纹生物特征进行采集、提取、匹配等处理方法来实现人体身份认证的技术。
指纹识别技术的优点在于识别准确度高、速度快、易于使用等，但是也有缺陷，比如不适用于指纹受损或变形的人群。
二、门禁系统设计和实现基于指纹识别的智能门禁系统主要由指纹采集、指纹识别、控制器四个部分组成，下面我们将详细介绍它们的设计和实现。
1.指纹采集指纹识别的第一步是采集指纹的图像。
在采集的过程中，需要考虑到指纹颜色、湿度、光线等各种因素对于采集的影响。
一种常见的指纹采集方式是采用指纹传感器来采集。
指纹传感器的原理是通过感光电阻或者光电二极管等光电元器件，在不同的脊线形态下，探头检测到的电阻、电容或者电流的值会有所不同，然后将这些数据采集下来。
2.指纹识别指纹识别的主要工作是将采集到的指纹数据与已存储的数据进行比对，来判断这个人是否为合法用户。
将采集到的指纹信息存储在数据库中，与输入的指纹信息进行比对。
指纹识别系统采用的指纹匹配方法可以分为基于特征的方法和基于图像的方法。
基于特征的方法通过对指纹图像的特征进行提取来获得指纹信息，然后将其与数据库中的指纹特征进行匹配。
基于图像的方法则是将采集到的指纹图像直接与数据库中的指纹图像进行比对。
3.控制器控制器是智能门禁系统的核心，作为指纹采集和指纹识别的中转站，它需要接收从指纹传感器传来的指纹数据，并将其与存储在数据库中的信息进行比对，然后向电机控制模块传递开关门的信号。
控制器需要具有快速响应的能力，确保指纹识别的速度和准确度。
4.电机控制模块电机控制模块可以通过电磁锁、电子锁等方式控制门的开关。
指纹识别系统的实现与优化
指纹识别系统的实现与优化指纹识别系统是一种安全识别技术，广泛应用于物理保护、金融安全等领域。
指纹识别系统可以通过采集人体指纹，进行图像分析等步骤，最终确定用户身份。
指纹识别系统的实现与优化是很关键的，因此本文将探讨指纹识别系统的实现与优化。
一、指纹识别系统的实现指纹识别系统的实现主要包括图像采集、特征提取、匹配判定等环节。
指纹图像采集是指从指纹图像采样设备采集指纹图像，并对图像做一些预处理，如增强、去噪等。
特征提取是指将指纹图像中区分度高的特征提取出来，如细纹、岔支、孪生等。
匹配判定是指将采集到的特征与存储在指纹库中的指纹特征进行比对，并进行判断是否为同一用户。
在指纹识别系统的实现中，算法的选择十分关键。
常用的指纹识别算法有：Minutiae特征识别法、基于小波变换的指纹识别法、局部方向统计特征识别法等。
其中，Minutiae特征识别法是应用最为广泛的一种指纹识别技术，其将指纹图像中细节作为特征，采用匹配和判断的方法进行识别。
实现指纹识别系统还需要考虑到识别精度的问题。
指纹识别精度同样是指纹识别系统设计和优化中至关重要的一点。
提高指纹识别精度可以通过不同的方法，如改善图像质量、改进算法、提高硬件性能等。
其中，图像质量的优化与硬件性能的提高会更直接地影响到系统的识别精度。
二、指纹识别系统的优化优化指纹识别系统可以从多个角度入手。
首先，需要考虑算法优化。
优化算法可以通过增强Minutiae 特征检测、提高去除噪声、增强图像的对比度等方式实现。
其次，需要提高图像采集设备的质量和性能。
较高的分辨率和灵敏度可以带来更好的图像质量，从而提高系统的识别精度。
此外，为了实现更高的识别精度，指纹库中存储的指纹特征数量也应该随之提高。
网络也是优化指纹识别系统的重要方面。
利用云计算和分布式系统技术，可以快速访问指纹库，提高识别效率。
此外，使用更为先进的存储技术，如基于SSD的存储设备，可以提高系统读写速度，并弥补传统磁盘存储的一些不足之处。
基于ARM的指纹识别门禁系统的设计与实现的开题报告
基于ARM的指纹识别门禁系统的设计与实现的开题报告一、选题背景和意义随着人们对安全的要求越来越高，门禁系统在各种场合越来越普及。
传统的门禁系统主要采用IC卡、密码等方式进行身份认证，但是这些方式都有着各种弊端，例如IC卡可能丢失或者被人冒用，密码易被猜测等。
而指纹识别技术具有独特的优点，如不可复制、高精度、高速度等，因此越来越受到人们的关注。
本项目将基于ARM开发板和指纹识别模块，设计并实现一款基于ARM的指纹识别门禁系统。
该门禁系统实现了对用户指纹的采集和匹配，同时还可以通过网络连接上位机进行远程控制，实现了对门禁系统的管理和控制，具有良好的安全性和便利性。
二、主要内容和技术路线本项目的主要内容包括：- 指纹采集模块：通过指纹识别模块采集用户的指纹信息，并将指纹信息存储到ARM开发板中。
- 指纹匹配模块：通过指纹识别模块对用户进行身份认证，判断是否有门禁权限。
- 门禁控制模块：通过驱动开发板上的继电器模块进行门禁的开关控制。
- 网络连接模块：通过硬件连接以太网模块，通过网络连接上位机进行远程控制。
技术路线如下：- 系统硬件设计：选用ARM开发板和指纹识别模块、继电器模块、以太网模块等相关硬件。
- 系统软件设计：采用ARM的裸机开发方式进行开发，对指纹采集、指纹匹配、门禁控制、网络连接等模块进行开发。
- 系统调试测试：进行系统测试和功能验证，调试系统软硬件问题。
三、预期成果本项目的预期成果包括：- 完成指纹识别门禁系统的设计和实现，实现了指纹采集、指纹匹配、门禁控制、网络连接等功能。
- 展示门禁系统的实际应用效果，验证系统的可靠性和实用性。
- 发表论文或报告，介绍整个设计过程和技术路线，分享经验和感悟。
四、项目计划本项目的计划如下：- 第一周：确定选题，阅读相关文献，了解市面上的各种指纹识别门禁系统和技术方案，熟悉相关的硬件和软件开发工具。
- 第二周：进行系统硬件选型和设计，绘制电路图和PCB布局图。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
谢健阳： 博士研究生 国家自然科学基金资助： 编号： ６０３３２０１０
１ 所示。
指纹 图像 归一
化
计算方 向图
计算指 纹频率
计算图 像有效 区域
指纹 图像 增强
二值 化
指纹图 像细化 以及细 化后处
理
录入 模式？
ＹＥＳ 模版库
ＮＯ 匹配
图 １ 指纹识别算法流程
指纹图像归一化主要是将读取到的指纹图像数 据进行预处理， 以便于后续的处理。计算方向图用于 实现指纹图像增强， 所以计算方向图是一个重要步 骤， 它直接影响到图像增强的效果， 错误的方向图最 终会导致错误的图像增强。目前， 计算指纹方向图主 要分为两类： 预先规定若干离散方向的方法与使用连 续方向的方法。指纹图像的采集必然包含许多无效的 区域， 计算图像有效区域就是去除这些无效的区域， 以免影响最终的识别效果。指纹图像的增强需要指纹 的频率信息， 所以在进行指纹图像增强以前， 必须要 先计算指纹图像的频率。由于指纹采集设备的光照不 均 匀 、采 集 设 备 的 精 度 的 限 制 、指 纹 的 干 湿 程 度 的 不 同等实际情况的普遍存在， 采集的原始图像绝大部分 都是质量较差的图像， 所以， 在对图像进行进一步的 处理之前， 必须要对指纹图像进行图像增 强的方法主要有方向加权中值滤波、各项异性滤波、 基 于 规 则 的 图 像 增 强 、 基 于 模 糊 逻 辑 的 图 像 增 强 、Ｇａ－ ｂｏｒ 图像增强等。通过比较与实践， 用 Ｇａｂｏｒ 滤波器进
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《 现场总线技术应用 ２００ 例》
您的论文得到两院院士关注
ＤＳ Ｐ 开 发 与 应 用
行指纹图像增强的方法， 其性能较为优良， 故本文采 用基于 Ｇａｂｏｒ 滤波器的方法来进行指纹增强算法的设 计。二值化是将灰度图像转化为二值图像的过程。常 用的二值化的方法包括固定阈值的二值化和动态阈 值的二值化。本文采用了动态阈值的二值化方法。指 纹图像的细化以及细化后处理都是为了便于提取指 纹特征点而必须进行的步骤。
ＤＳＰ 的启动模式选择从片外 Ｆｌａｓｈ 启动， 这样的话， 系 统一上电， ＤＳＰ 便执行片外启动模式， 首先将系统控制 软件下载到片上并开始执行。系统控制软件主要执行 初始化配置与常用的系统功能， 初始化配置完毕后， 便等待用户的要求， 此时为节省功耗， 可将系统置于 低 功 耗 运 行 状 态 ， 如 将 ＤＳＰ 置 于 深 睡 眠 状 态 ， 关 闭 ＣＭＯＳ 图像传感器等等。一旦用户有了输入， 系统便退 出低功耗状态， 进入正常执行状态， 控制软件判断用 户的需求， 执行相应的功能。如果用户有了指纹注册 或是比对的 需求， 则启动 Ｆｌａｓｈ， 将指纹识别 软 件 与 指 纹模版写入比对软件上载到片上并执行， 并将结果写 入到 Ｆｌａｓｈ 中。
了指纹识别的嵌入式系统设计， 并且针对指纹识别算法对系统运行速度的影响进行了研究， 给出了实验结果， 证实了该方
法能够较好的构造嵌入式指纹识别系统。
关键词： 指纹识别； ＤＳＰ； 嵌入式系统
中图分类号： ＴＰ３９１．４
文献标识码： Ａ
Ａｂｓｔｒ ａｃｔ： Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｆｏｃｕｓｅｓ ｏｎ ｄｅｓｉｇｎ ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｏｆ ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ． Ｔｈｅ ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｈａｒｄ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｏｆ ＡＤＩ ＡＤＳＰ－ ＢＦ５３３ ＤＳＰ． Ａｎｄ ｗｅ ｓｔｕｄｙ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｒｕｎｎｉｎｇ ｓｐｅｅｄ． Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｃａｎ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ
（投稿日期：２００５．８．２０） （修稿日期：２００５．９．１）
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结果显示改进后的指纹增强部分运行时间减少了
５３％。
６ 小结
嵌入式指纹识别系统设计的一个关键因素是运
行的时间， 采用了基于 ＡＤＩ ＡＤＳＰ ＢＦ５３３ ＤＳＰ 的硬件 平台， 可以较大地降低系统的运行时间， 并且其成本也 较低。对于实际构造指纹识别系统具有很大的意义。
参考文献 ［１］Ａｎａｌｏｇ Ｄｅｖｉｃｅｓ， Ｉｎｃ．， Ｂｌａｃｋｆｉｎ ＤＳＰ Ｆａｍｉｌｙ Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ， ２００２． ［２］冯国飞，宋蕴兴． 基于 ＵＳＢ 数据采集卡的设计与实现 ［Ｊ］，微 计算机信息，２００５，１：７５－ ７７
算法， 便提出了越来越高的要求， 尤其是安全性、速
度， 这两个方面是评价指纹产品实用性的两个重要的
标准。安全性可以通过不断地改进软件识别算法来实
现， 但随着软件识别算法的不断完善、复杂， 其处理速
度也在下降， 对于用户来说， 长时间的等待是无法忍
受的， 所以， 在安全性不断提高的同时， 提高速度同样
技 ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ．
Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄｓ： ｆｉｎｇｅｒ ｐｒ ｉｎｔ ｒ ｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ； ＤＳＰ； ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｓｙｓｔｅｍ
术
创 １ 引言
新
嵌入式指纹识别系统已经广泛地应用在了各种
领域， 随着社会需求的不断增加， 同时对于指纹产品
安 全 度 、速 度 等 方 面 要 求 的 不 断 提 高 ， 对 于 指 纹 识 别
５ 实验结果与研究
通过对指纹识别系统的测试， 表 １ 列出了指纹识 别中各部分所占用的时间。
表 １ 指纹识别各部分运行所需时间（ 单位： 秒）
0.04
0.103 0.176 0.064 0.732 0.07 0.213
技 术
创 从 表 １ 中 可 以 看 出 指 纹 图 像 增 强 部 分 运 行 时 消
（哈尔滨工业大学）谢健阳 李铁才 唐降龙 佟喜峰
Ｘｉｅ，Ｊｉａｎｙａｎｇ Ｌｉ，Ｔｉｅｃａｉ Ｔａｎｇ，Ｘｉａｎｇｌｏｎｇ Ｔｏｎｇ，Ｘｉｆｅｎｇ
摘要： 本 文 研 究 了 嵌 入 式 指 纹 识 别 系 统 的 设 计 方 法 与 实 现 技 术 。通 过 构 造 以 ＡＤＩ ＡＤＳＰ－ ＢＦ５３３ ＤＳＰ 为 平 台 的 硬 件 环 境 ， 实 现
程序存储器
１
０ ａ１ Ｖｃｃ１ ｂ１
５
２ ａ２
ｂ２ ６
３ ａ３
ｂ３ ７
４ ａ４ ＧＮＤ ｂ４ ８
０
数据存储器
用户
ＣＭＯＳ图 像传感器
０ １ ａ１ Ｖｃｃ１ ｂ１ ５
ＤＳＰ
２ ａ２
ｂ２ ６
３ ａ３
ｂ３ ７
４ ａ４ ＧＮＤ ｂ４ ８
０ 图 ２ 指纹识别系统硬件电路
图像传感器用来读取指纹图像， 本文采用了
用了基于 ＡＤＳＰ－ ＢＦ５３３ ＤＳＰ 平台的硬件环境， 构造 出
了嵌入式指纹识别系统。
２ 指纹识别算法
大多数指纹识别系统都是依靠提取指纹的细节 特征点来实现指纹的识别， 其特征提取过程主要分为 指纹图像归一化、计算方向图、计算图像有效区域 、计 算指纹频率、指纹图像增强、二值化、指纹图像细 化以 及细化后处理等步骤组成。整个的算法运行流程如图
Ｈｙｎｉｘ 公司的 ＨＶ７１３１Ｒ 型 ＣＭＯＳ 图像传感器， 指纹图
像 大 小 为 ２４０＊２４０。 ＤＳＰ 采 用 了 ＡＤＩ 公 司 的 ＡＤＳＰ
ＢＦ５３３ Ｂｌａｃｋｆｉｎ 数字信号处理器。程序存储器采用了
Ａｔｍｅｌ 公司的 ＡＴ９１ＬＶ１０２４ 型号的 Ｆｌａｓｈ 存储器。数据
存储器则采用了 ＳＲＡＭ 来实现。ＣＭＯＳ 图像传感器读
作者简介： 谢健阳， １９７７ 年生， 男， 博士研究生， 主要研 究 方 向 ： 基 于 人 体 生 物 特 征 的 鉴 别 。 Ｅｍａｉｌ： ｘｉｅｊｉａｎｙａｎｇ＠ｈｉｔ．ｅｄｕ．ｃｎ ； 李铁 才 ， 男 ， １９５０ 年 生 ， 教 授 ， 博导， 主要研究方向： 智能电器与智能系统； 唐降龙， 男， １９６０ 年生， 教授， 博导， 主要研究方向： 人工智能与图像 处理。佟喜峰， 男， 博士研究生， 研究方向： 指纹识别。 （ １５０００１ 哈尔滨工业大 学 计算机科 学与技术学 院 模 式识别研究中心） 谢健阳 李铁才 唐降龙 佟喜峰
耗的时间在整个指纹识别系统运行时消耗的时间中
占 ５２％， 所以这个部分需要进行优化。
新
根据 ＡＤＳＰ ＢＦ５３３ ＤＳＰ 的特点， 用汇编语言重写
了指纹增强部分， 采用了 Ｓｃｒａｔｃｈ ｐａｄ 技术以及指令并
行执行技术， 对于指纹增强算法中大量多重循环的特
点， 采用了硬件循环以及动态分支预测的方法， 试验
经过以上的一系列步骤后， 便可以提取出指纹的 特征点， 可以进行下一步的录入或是匹配的工作了。
３ 指纹识别系统硬件平台
指纹识别软件需要在特定的硬件平台上运行， 这
个 硬 件平台是 软件运行的 载体。指纹识 别系统的硬 件平
台有以下几个部分组成： 图像传感器， ＤＳＰ， 程序存储
器， 数据存储器以及控制电路。系统框图如图 ２ 所示。
是一个很重要的方面。
ＡＤＩ ＡＤＳＰ－ ＢＦ５３３ Ｂｌａｃｋｆｉｎ ＤＳＰ 是 ＡＤＩ 公司主推
的 一 款 高 性 能 、低 价 格 的 定 点 数 字 信 号 处 理 器 ， 具 有
很高的处理速度， 可以满足指纹识别算法运行所需的
速度以及时间， 而且又具有较低的价格， 可以构造出