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基于ARM9的指紋識別門禁系統

發布時間:2010-11-5 19:21    發布者:techshare
關鍵詞: ARM9 , 門禁 , 識別 , 指紋
指紋門禁系統是基于生物特征識別技術的一項高科技安全設施,近年來在國內外得到了廣泛的應用,并已成為現代化建筑智能化的標志之一。對于一些核心機密部門,如重要機關、科研實驗室、檔案館、民航機場等場所,指紋門禁系統可以提供高效、智能、便捷的授權控制。由于指紋具有攜帶方便、人人各異、終生不變的特點,因此利用指紋識別作為身份認證的手段,與傳統的鑰匙、密碼相比,大大提高了安全性與可信性。

該系統基于ARM9芯片Samsung S3C2440AL,以Veridicom公司指紋采集芯片FPS200作為硬件平臺,以嵌入式Linux為軟件平臺。在該研究領域中,基于PC平臺的識別系統一直是研究的重點,本文實現的基于ARM平臺的系統具有輕便,易安裝,成本低的優點,具有良好的發展前景。

1 系統硬件設計

S3C2440AL主頻為400 MHz,最高為533 MHz;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2組采樣保持電路。整個系統的框圖如圖1所示。





2 操作系統

由于嵌入式Linux具有內核小、效率高、開放源碼、平臺工具多等優點,該系統采用嵌入式Linux作為操作系統平臺。構建該平臺的主要步驟如:

(1)通過JTAG下載U-boot;
(2)配置Linux Kernel并通過串口下載;
(3)開發FPS200驅動并進行動態加載。

3 指紋識別的算法流程

指紋識別系統按識別過程中的主要功能,可劃分為指紋圖像采集算法、圖像預處理算法、特征提取算法、特征匹配算法。

(1)指紋圖像采集算法流程如圖2所示。





(2)指紋圖像預處理算法流程如圖3所示。





(3)指紋特征提取算法流程

提取之前首先需要進行偽指紋特征點的去除,然后提取指紋的拓撲數據結構。

(4)指紋特征匹配算法流程如圖4所示。





4 指紋分割算法原理

設一幅指紋圖像的像素點數為N,其有L個灰度級(0,1,2,…,L-1),灰度級為i的像素點數為ni,那么

,對圖像直方圖歸一化,且有概率密度分布:



假設閾值t將圖像分成C0和C1兩類(即物體和背景),C0和C1分別對應具有灰度級{0,1,2,…,t)和{t+1,t+2,…,L-1}的像素。C0類和C1類的發生概率分別為:





由圖5可以看到利用該方法得到的效果圖,其分割結果良好。




5 結語

本文以ARM9處理器為平臺,系統地實現了一個識別結果良好的嵌入式門禁系統。給出了系統設計的整個算法流程,并重點介紹了圖像分割算法,較前人的研究成果,該系統具有平臺簡單,識別率高,識別快速的優點。但該系統對畸變圖像的處理效果并不十分理想,需要在以后的研究中進一步加強。
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