引言

指紋以其唯一性、穩定性及非遺失性而成為個人身份識別的有效手段。計算機圖像處理和模式識別技術的發展使指紋自動識別技術更加成熟。指紋識別技術主要是通過分析指紋的局部特征，從中抽取詳盡的特征點，從而可靠地確認個人身份。目前的多數指紋識別系統是將指紋圖像采集到計算機中，然后利用計算機進行識別。但該方法不但占用了主機系統的資源，同時也限制了指紋圖像處理的速度。而本文介紹的基于DSP的指紋識別系統不但可脫機工作，也可通過接口進行二次開發，并可快捷地整合到其它系統中。該系統采用TI公司生產的DSP芯片TMS320VC5416（以下簡稱：C5416）作為核心處理器，同時選擇Veridicom公司的固態指紋傳感器件FPS200。

1 指紋識別原理

1.1 指紋識別系統的組成

指紋識別是用取像設備讀取指紋圖像，并通過識別軟件提取指紋圖像中的特征數據，然后根據匹配算法得到的結果來鑒別指紋所有人的身份，這種生物特征識別技術主要涉及指紋圖像采集、圖像預處理、特征提取、特征匹配等過程。識別時，可由計算機對預存的模板與當前獲得的特征數據進行比較，以計算出它們的相似程度，從而得到兩幅指紋圖像的匹配結果。 指紋自動識別系統（AFIS）的簡單流程如圖1所示。

1.2 指紋采集的操作原理

FPS200指紋傳感器由256×300個電容傳感陣列組成，其分辨率高達500 dpi，工作電壓范圍為3.3～5 V，傳感器內部有8位ADC，并具有兩組采樣保持電路。 FPS200的結構框圖如圖2所示。

FPS200是一種基于電容充放電原理的觸摸式CMOS傳感器，其外面是絕緣表面，傳感器陣列的每一點都是一個金屬電極，手指則充當電容器的另一極，而兩者之間的傳感面形成電容兩極之間的介電層。由于指紋的脊和谷相對于另一極之間的距離不同，導致硅表面電容陣列的各個電容值不同，這樣，電容陣列值就描述了一幅指紋圖像。FPS200的每一列都有兩組采樣保持電路。紋采集按行實現，選定一行，對該行所有電容充電，并用采樣保持電路保存電壓值；然后放電，再用另一組采樣保持電路保存剩余電壓值。兩組電壓值通過內置的8位模數轉換器，便可以獲得具有灰度等級的指紋圖像。

2 系統硬件設計

本指紋識別系統中的特征匹配和數據庫模塊可在主機上通過軟件實現，指紋采集、圖像的預處理以及特征提取部分則可由DSP+CPLD完成。

該指紋自動識別系統由DSP、CPLD、FPS200指紋傳感器、SRAM、FLASH和USB接口等硬件組成。圖3中的CPLD可作為系統中的接口和邏輯控制器件，控制著整個系統的邏輯，同時負責協調取指器、DSP和USB三部分之間的工作；FPS200指紋傳感器負責現場采集用戶的指紋，CPLD則可將指紋圖像存儲到SRAM中，并在采集完一幅圖像后通知DSP數據已準備好。進行數據處理時，由DSP將SRAM中的數據分塊取到其內部的128 KB RAM中，以進行指紋圖像預處理及特征提取，再由DSP將指紋模板經USB接口上傳給PC，然后與指紋庫中的特征指紋進行匹配，最后顯示匹配結果。

2.1 系統存儲空間的分配

指紋圖像的數據量大（FPS200采集的指紋圖像為256×300象素），因此，運行指紋識別算法和存儲特征模板均需大量存儲空問。本系統對存儲資源進行了合理的分配管理。系統外部存儲器包括256 KB的FLASH和256 KB的SRAM。程序代碼放在FLASH中；算法運行過程中的臨時指紋圖像數據則存放于片外SRAM，最后的指紋特征模板則存儲于FLASHEEPROM中。

TMS320VC5416有23根地址線可以用來對程序空間進行尋址，并可直接對8 MB空間進行尋址，本系統只需512 KB的尋址空間，所以只需使用其中19根地址線。設計時可利用高位地址A19來區分FLASH和SRAM，可將DSP地址線中低15位直接與FLASH中的A0～A14相連，地址高3位通過CPLD來控制尋址。為了對存儲器進行統一的邏輯控制，本系統由CPLD并完成片選、中斷、復位、讀寫使能等功能。

2.2 CPLD電路的設計

CPLD作為接口和邏輯控制器件，其內部集成有地址發生器和與DSP的握手控制電路，可用于完成整個系統的片選、中斷、通用I／O的配置等功能，同時可將指紋圖像直接存儲到SRAM中，并在采集完一幅圖像后通知DSP數據已準備好。本設計中的CPLD選用美國Altera公司的MAX3000系列EPM3128ATC100-10。

2.3 鍵盤與LCD電路的設計

LCD模塊采用FM12864I作為指紋圖形和處理結果顯示的用戶界面。FM12864I是一種圖形點陣液晶顯示器，它主要由行驅動器／列驅動器及128×64全點陣液晶顯示器組成，可完成圖形顯示，也可以顯示8×4個（16×16點陣）漢字。本設計為了便于調試，將DSP輸出與LCD連接的控制引腳一起連人CPLD，便以靈活地調整時序。鍵盤上有12個按鍵，可用10 kΩ電阻拉高組成3×4鍵盤，輸出的邏輯電平與CPLD的I／O相連，并通過VHDL程序來控制鍵值的讀入。

2.4 USB接口電路

USB接口芯片選用Cypress公司EZ-USB FX2系列USB芯片CY7C68013。該芯片集USB2.0收發器、串行接口引擎SIE、增強的8051內核、I2C總線接口以及通用可編程接口GPIF于一體，該電路既能完成USB事務處理，又具備微處理器的控制功能，還可用作USB外設的主控制芯片，其最高傳輸速率可達480 Mbps。

3 軟件設計

指紋圖像預處理是指紋自動識別過程中的第一步，它的好壞直接影響著指紋自動識別系統的效果。圖像預處理包括濾波、銳化、二值化、細化和去噪。由于在局部范圍內，指紋圖中的紋線具有方向性一致、寬度基本相等、間距基本相同等特性，所以可采用方向圖濾波來對指紋圖像進行處理。

銳化就是指示強化指紋紋線間的界線，以便突出邊緣信息，增強脊和谷間的對比度，以利于二值化。設計時可采用拉普拉斯單一掩模算法來實現銳化。

二值化處理是指整幅圖像處理成僅黑（灰度值為0）和白（灰度值為1）的過程。二值化的方法很多，關鍵在于閾值T的選取。采用以邊緣強度為權值的灰度平均法可直接得到分割閾值，其具體實現步驟如下：

（1）將指紋圖像分為w×w子塊，然后根據圖像的邊沿強度算子公式分別計算每一子塊的邊緣強度；其圖像的邊緣強度算子可以定義為：

細化是將紋線粗細不均勻的指紋圖像轉化為線寬僅為1個像素的條紋中心線圖像的過程。細化可以減少冗余信息，突出紋線的主要特征，以便于后續處理。采用快速細化算法對二值化圖像進行處理，可得到一幅指紋圖像的骨架。

特征提取與匹配主要是選擇脊線端點和分歧點作為特征點，來記錄每一特征點的類別、位置和方向信息，從而得到特征點集（特征模板）。可采用8鄰域法來抽取二值化后的指紋圖像特征點，同時提取分叉點和端點，并去除偽特征點。可以指紋最內層弧的頂點作為中心點，也就是紋線上曲率最大之處。若最內層弧頂點處有分叉線存在，且此分叉線走向與兩旁紋線走向一致，則定義分叉點為中心點，并進一步確定各特征點相對于中心點的方向。本系統中就是用特征點的類型、特征點與中心點的方向、特征點與中心點的紋線數這三個參量來表征一個特征點的特征信息。兩個指紋圖像的匹配實際就是兩幅圖像特征點信息（3個參量）的比對。若兩幅指紋有12個以上的特征點匹配即可基本判定兩幅指紋屬同一個指紋。

本文選用的是TI公司的DSP集成開發工具CCS2.0集成開發環境，調試工具選用JTAG仿真器。指紋圖像的預處理和匹配程序先用軟件仿真，仿真環境為Simulator；應當說明的是通常應當在算法正確的情況下，再進行硬件仿真。

4 結束語

本文給出了DSP+FPS200指紋傳感器的指紋識別系統設計方案，實驗證明，該系統能實現快速的指紋采集，并可利用USB接口方便地與計算機進行通信。本系統既能脫機工作，又可以通過接口進行二次開發，因而可拓寬指紋識別系統的應用范圍。

責任編輯：gt