基于dsp的指纹识别系统ppt课件.ppt

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1、基于DSP的指纹识别系统,课题演示,组长： 小组成员： 2014,目录 CONTENTS,一、概述二、硬件电路设计 1、需求分析 2、硬件整体结构 3、硬件选择 4、电路原理图三、软件设计 1、指纹识别算法流程 2、指纹识别程序框图 3、指纹识别算法实现 4、指纹识别调试 四、总结,一、概述 （）,科学技术的发展日新月异，但信息安全问题却一直没有改善，甚至于愈演愈烈。 总所周知，每个人的指纹具有唯一性，不可复制性，并且更重要的是可以随身携带，所以指纹识别技术的发展可以有效的保护个人隐私。 但是，由于一些技术难题、使得指纹识别技术并不能走向寻常百姓家，所以在这里来和大家讨论一下该技术就显得尤为必

2、要。,1.课题背景,当今社会，电子设备和保密机构对更安全、更方便的身份认证和访问控制的需求变得越来越紧迫。 传统的机械钥匙、“口令密码”以及智能卡等的保护措施存在着丢失、遗忘、复制及被盗用的隐患 以电子商务、电子银行的安全认证为例，他人假冒当事人上网采购所造成的欺诈案越来越多，并有孩子冒充家长上网采购的案例。,？,2.方案优势,方便,唯一,可靠,指纹特征是“随身携带”的，可以不必携带大串的钥匙。,具有惟一性和不可复制性，不用担心会丢失，也不用费心去记或更换密码。,以全球60亿人口计算，300年内都不会有两个相同的指纹出现。指纹被称为“物证之首”，安全可靠。,3.基本流程,读取指纹,提取特征,保

3、存数据,进行对比,通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像，对原始图像进行预处理，使之更清晰。,验证端采集指纹，提取指纹特征，建立指纹的数字表示特征数据 。,通过加密算法进行安全传输，将采集到的指纹特征保存至数据库中。,通过云计算将采集指纹与数据库指纹匹配，计算相似度，给出匹配结果。,二、系统硬件设计,1、需求分析(） 2、系统整体结构（） 3、硬件选择（） 4、电路原理图（）,需求分析 (）,一个优秀的指纹识别系统： (1)应具有快速便捷的实时图像输入设备 为了满足该条件，硬件电路中应该具有处理指纹采集与识别的部分，设计时可以考虑按压式和滑动式这两种常见的实现方式。(2)因识别算法复杂度大, 应

4、具有处理复杂运算的能力; 同时，因识别过程运算量大, 应具有快速运算的能力以满足实时性的要求。 为了满足该条件，硬件电路设计时主芯片应该选择专用的数字信号处理芯片，结合所学，TI公司的一系列数字信号处理器（DSP）芯片可供考虑。,硬件电路设计分析,(3)因指纹图像数据量大,应具有处理大数据量的能力且具有较大的数据存储空间。(4)系统的功耗、稳定性、价格都有严格的要求。 为满足该需求，应加入复位电路、时钟电路、调试与接口电路以及相应驱动电路。在满足高效、快速的前提下，应优先选择低功耗的CMOS的DSP芯片。,为满足该需求，硬件电路中必然要存在内存扩展电路，例如数据存储器的扩展。同时还应该考虑内存

5、的读写性能。,硬件整体结构 （）,主硬件选择及方案 （）,1、MCU 2、指纹采集传感器 3、电源 4、复位电路 5、存储器扩展 6、LCD显示模块,MCU的选择,由于考虑到以下因素： 1、指纹识别算法复杂度大，系统必须具备复杂运算的能力。 2、识别过程运算量大，系统需具备快速运算能力，以满足实时性的要求。 3、系统必须低功耗、稳定性高、性价比高等因素。 4、 芯片量产情况以及相关技术的成熟度。 综合考虑，选择该芯片：TMS320VC5402芯片,TMS320VC5402芯片简介,TMS320VC5402芯片是一款超低功耗、高性能的16位定点DSP芯片。能够完全满足指纹识别运算量大、运算复杂、

6、快速的要求。 芯片特性： 1、具有三条16位独立的数据总线和一条程序总线 的增强型 多总线结构。 2、4K*16片上ROM，可配置成程序/数据空间 3、16K*16片上双存取的RAM 4、具有符合IEEE1149.1标准的在片仿真接口JTAG 5、在3.3V电源(1.8V的核)下，单周期定点指令执行时间为10ns,相应的CPU运行速度100MIPS,指纹识别传感器的选择,指纹识别包括滑动式指纹识别以及按压式指纹识别。滑动式指纹识别是指滑动过程中手指移动的速度和力度会影响图像采集。滑动一次，图像仅被采集一次，而按压式指纹识别只需轻轻放置手指，按压（置放）一次手指，传感器就会采集多次图像，可见理论

7、上按压式指纹识别率会更高，同时考虑到人的使用习惯和指纹识别系统的正确识别率，滑动式指纹识别无疑是最好的选择，当然其所需要的成本也会高些。 富士通公司推出的新一代MBF200固态指纹传感器是一个理想的接触式指纹认证的设备。它是一款专为嵌入式系统设计的高性能、低功耗、低价格指纹传感器，自带简单的微处理器接口，可方便集成到各种应用中去专利性的表面处理工艺可防止芯片化伤、抗腐蚀、抗磨损500DPI的高分辨率可兼容决大多数指纹应用标准可输出低噪声的清晰图象满足精确识别的需要提供开发包帮助用户迅速完成应用系统设计内置8位A/D，可直接输出数字化图象信号。,高分辨率 硬度大 256300阵列 坚固耐用的表面

8、工艺1.28cm1.50cm传感面积 异常坚固的表面涂层500DPI分辨率 方便集成 低功耗电容感应固态传感器 工作模式：35mA 标准CMOS工艺 待命模式：20uAUSB、MCU、SPI三个总线,MBF200固态传感器特点,CPLD可编程逻辑控制器,该芯片在DSP的控制下直接从指纹传感器中读取指纹数据并存放到SRAM中。该芯片的作用：解决了DSP与各种低速外设速度不协调的问题。 CPLD特点： 编程灵活、集成度高、设计开发周期短、适用范围宽、开发工具先进、设计制造成本低、对设计者的硬件经验要求低、标准产品无需测试、保密性强、价格大众化。 可通过VHDL语言对其进行初始化编程。,电源模块,我

9、们已经得知：C54x采用双电源供电方式。 内核电压:采用1.8V。 主要为芯片的内部逻辑提供电压。 包括CPU、时钟电路和所有的外设逻辑。 I/O电源：采用3.3V。 主要供I/O接口使用。 可直接与外部低压器件接口，而无需额外的电平变换电路。,产生电源的芯片选择： 可以采用TI公司出品的TPS73HD318芯片。 TPS73HD318芯片介绍： 该TPS73HD3xx系列双电压调节器提供了非常低的压差电压和双输出的紧凑的封装，可同时输出1.8V、3.3V主，完全满足为DSP芯片供电需求。要设计用于DSP应用,这些设备可以在任何混合输出可用于每个稳压器支持高达750 mA电压的应用.输出电流可

10、被分配为理想两个监管机构之间以及用于电力许多今天的DSP.低静态电流和极低漏失电压保证在电池供电应用的最大用电量.：,TPS73HD318芯片特性： 1、双输出电压为分体式电源应用。 2、3.3-V/Adjustable输出，3.3V/1.8V和3.3V/2.5V. 3、漏失电压80mV（最大值）。 4、低静态电流，独立负载340uA。 5、超低电流睡眠状态。 6、用200ms双低电平有效复位信号脉冲状态。 7、输出为0mA电流范围为750mA每稳压器。 8、28引脚将Power PAD TSSOP封装包装。,复位电路芯片选择,由于微控制器在上电时状态并不确定（某些寄器可能是上次关机是的状态）

11、，因此必须设计一个上电复位电路，上电复位电路一般有两种方式：RC延时电路和专用的复位芯片，对于高速的TMSVC5402DSP芯片来说使用RC电路可能不太稳定，因此我们选用了具有看门狗输入和手动复位功能的能够监控电源电压、电池故障和微处理器或微控制器的工作状态的芯片MAX706。 该芯片将常用的多项功能集成到一片8脚封装的小芯片内，与采用分立元件或单一功能芯片组合的电路相比，大大减小了系统电路的复杂性和元器件的数量，显著提高了系统可靠性和精确度。,存储器扩展,因为DSP芯片中的存储空间很小，该程序要求有较大的存储空间，所以有必要扩展SRAM和FLASH.一、SRAM的扩展 芯片选择：IS61LV

12、6416-10T 芯片介绍： IS61LV6416具有以下性能： 1、内存大小：64k*16 2、高速存取访问，存取时间为8ns。 3、CMOS低电工作方式。 4、兼容TTL电平接口。,二、FLASH扩展 芯片选择：AT29LV1024 芯片特性： 1、内存大小：64k*16 2、3V只读取和写入操作 3、软件保护程序 4、快速读写访问时间-150ns 5、低功耗,LCD液晶显示模块,为了能够显示采集到的指纹信息，所以有必要加入显示模块芯片选择：TCM A0902芯片介绍：由EPSON公司出品的单色、320*200LCD显示模块。可以通过编程控制相应的寄存器组，来控制其显示。,电路原理图（）,

13、电路原理图,TMS320VC5402电源模块电路,TPS73HD318 双路输出低压降 (LDO) 稳压器,TMS320VC5402的复位电路,TMS320VC5402的时钟电路,JTAG仿真电路,指纹采集电路,BMF200 容式固体指纹采集器,存储器扩展、LCD液晶显示模块电路及附加电路,SRAM，FLASH,主体电路图,系统软件设计（）,1、指纹识别算法流程图2、指纹识别程序框图3、指纹识别算法具体实现4、指纹识别调试,系统处理流程 （）,整个系统的处理的过程分为四个步骤:(1)从图像传感器输出的指纹图像首先CPLD在DSP的控制下完成指纹采集，同时运用设计好的预处理模块对数据进行处理、得

14、到各像素点的梯度值以及子块中极大值点的坐标，所有这些数据连同原始数以突发模式存入SRAM中。(2) DSP通过CPLD从 SRAM中读取所有相关数据，计算出脊线方向和脊线频率，然后利用dsp中的滤波算法对原始数据进行滤波处理，处理后的图像数据再通过CPLD存入SRAM中，因此在SRAM的输入输出端都需要进行缓冲(3)根据DSP处理的指令要求，从SRAM中读出滤波后的数据.由CPLD内部的比较逻辑提取出指纹图像中每行每列)中的极大值点，送到DSP进行进一步处理，完成指纹图像脊线提取。(4)由DSP完成匹配识别算法，并输出处理结果。,指纹识别程序框图,开始,指纹录入？,特征提取,质量检测,注册模块

15、,存入指纹数据,储存成功,指纹提取,指纹处理,指纹比对,结果输出,结束,Y,（）,N,算法流程 （）,二、指纹识别算法具体实现 1、指纹获取 利用指纹取像设备MBF200来获取目标指纹。 2、图像预处理标准化 由于受采集设备工作环境及参数的影响，采集到的指纹图像总体对比度较差，所以用图像规格化将指纹图像的灰度调整到一个统一的范围，使不同的图像具有相同的灰度均值和方差从而是后续处理具有相同的基准。令I表示原始指纹图像，起大小为M8,I（i,j）表示图像中像素点（i,j）的灰度值，令G表示灰度规格化的指纹图像G(i,j)规格化后图像中像素点（i,j）的灰度值。 Mean和Var是原始图像的灰度均值

16、和方差，而Mean和Var0是期望图像的灰度值和方差。根据实际经验发现Mean0=180和Var0=3600时原始指纹图像显示较好。,3、图像滤波处理,根据Gabor滤波良好的方向性和频率选择特性能较好的获取局部或者全局的特征。例如非指定方向的噪声，实现对图像的增强处理其空间表达式如下：其中由公式可以看出Garbo滤波实际上是有二维高斯函数和余弦的乘积构成。对于Garbo滤波的算法实际上是确定上面四个参数，这四个参数的准确性直接关系到Garbo的滤波效果,4、指纹图像的二值法处理,二值化处理是将指纹的图像转化成有其仅有黑白两色的图像，这样不仅可以大大减少储存量，而且可使得后面的判断过程少受干扰

17、，大大简化其后的处理方法。二值化的难点就是对阈值的选择，阈值选择的好坏直接关系到二值化的好坏。灰度图像的二值化就是选定一个阈值T，如果大于这个阈值则灰度设为255，如果小于这个阈值则灰度值设置为0；根据阈值的选取情况，可以分为全局阈值、局部阈值和动态阈值三种方法，全局阈值是最简单的一种方法，它根据图像的直方图或者灰度空间分布可以确定一个阈值，以此实现灰度图像到二值图像的转换。,5、指纹图像细化,1-特征提取 指纹图像的质量较差为指纹特征的可靠提取带来很大的难度，尽管经过指纹图像增强处理可以改善图像的质量，但是指纹增强很难完全恢复指纹纹线的清晰度，另外指纹增强方法本身也可能产生新的误差。 由指纹

18、自动识别系统可知，提取精确、稳定的特征点是至关重要的，它是指纹识别的前提，为了匹配的快速、准确、指纹特征提取应具备以下特征：（1）、提取简单、容易计算（2）、稳定随噪声干扰变化不大（3）、保证指纹特征点的唯一性（4）、适于实现自动匹配,2-常见几种伪特征点类型,（1）毛刺：毛刺的出现是由于随机噪声的影响形成的，其特点是一对端点与分叉点之间相连且两点间距离较近。（2）短线：当指纹比较脏时，采集到的指纹图像容易出现比较多的短线，其特征是两点间距离很小，且存在一条纹线相连。（3）断线：往往由于手指头比较干，采集到的指纹图像存在大量纹线间断。其特征是两点间距离很小，沿局部纹线方向之间的区域没有纹线存在

19、。（4）小孔：主要是由于随机噪声的影响造成的，其特征是两点之间距离非常近，且两点之间连线近似与局部纹线方向平行。（5）小桥：当指头比较湿的时候，采集到的指纹图像往往会出现较多纹线交叉的现象。其特征是，两点之间的距离恰好等于平均间距，且两点间连线近似垂直于其局部领域的纹线方向。,3-特征值的提取 1）找出所有特征点和脊线：这里特征点是指分叉点和端点。 2）验证细节特征点：上述步骤中找到的端点和分叉点并不全是真实有效的，因此要分别根据分叉点和端点特征来验证，去伪存真。 .验证分叉点 .验证端点,3）确定细节特征点的相对位置 目的：由于按压指纹是的压力不同，角度不同等诸多因素的影响，输出的指纹图会有

20、不同程度的扭曲变形。如果用特征点的绝对位置来进行比对，会产生不小的误差，因此一般都用奇异点作为参照点来确定细节特征点的相对位置作为比对的依据。 在以指纹指纹图像中心点为极点，指纹图像的方向为极轴的坐标系下，对每一个细节点记录如下信息： .细节点的类型（端点或分叉点） .细节点与中心点之间的纹线数 .细节点与中心点之间的连线与指纹图像方向的夹角 4）指纹特征点匹配 通过对两枚指纹的比较来确定它们是否同源的过程，即两枚指纹是否来源于通一个手指。 依据：比较两枚指纹的局部脊线特征和相互关系来决定指纹的唯一性。,7）指纹匹配算法 基于校准的匹配算法理论： ：特征点集校准：定位输入点集和模板点集的匹配原

21、点对，以之为极点分别在输入点集和模板点集中建立极坐标系，计算两特征点集间的旋转参数并校准输入点集。 ：特征点匹配：在校准后的极坐标系中使用点匹配算法，对两特征点集尝试匹配，统计匹配的特征点。 匹配过程如图所示：,定位匹配原点对,转移到极坐标系,特征点集校准,匹配,模板点集,输入点集,匹配点数,在硬件搭建完成，在编写程序时，我们编写了下面一款上位机，用于观察收集到的指纹图像，可以以二值化之后的数据显示，也可以选择字符模式，将1化为黑，将0化为白，即可直观观察图像，利于程序的调试。,程序调试 （）,总结 （）,在短短的不到两周时间能搞出这样的成果是非常不容易的，这是我们组全体成员团结努力的结果。 在开始阶段，由于大家踊跃发言，各抒己见，所以意见不是很同意，有想搞MP3的，也又想搞智能家居的，当然，也有想搞指纹识别系统的。但最终大家考虑到在DSP所学的课程，每一个想法的难度以及每个人的爱好，所以才最终决定搞指纹识别系统。由于我们刚学习DSP这门课，不可能把每一个细节都学得很精、很透，我们刚开始搞这个项目时确实遇到了前所未有的困难。我们翻阅了很多的资料，并且阅读了许许多多的论文，才搞出了这样的成果。虽然里面还有很多需要改进的地方，但我们能做出这样的成果，已实属不易。我们会继续努力的。 在此，感谢我们组全部成员！,