基于ARM9的指纹识别系统的设计和实现
本系统参考了指纹图像纹理频率信息,以GABOR变换这个能够同时对图像局部结构的方向和空域频率进行解析的最优滤波器作为滤波器的模板,因而极大改善了增强算法的效果。提取脊线方向方法为:
1)将指纹图像分割成足够小的子块,以满足块中纹理近似平行的条件;
2)对每个子块的每一个点p(s,t)(s,t=O,I…w-1)利用Sobel算子分别计算其x方向梯度gx和y方向梯度gy;
3)每个子块方向θ(m,n)的计算公式:
式中,。。
GABOR变换由于具有最佳时域和频域连接分辨率的特点,能够同时对图像局部结构的方向和空域频率进行解析,可以很好地兼顾指纹图像的脊线方向和脊线频率信息。以与子块纹线方向垂直的方向作为滤波器方向,以脊线频率作为滤波器频率来构建滤波器。本系统中指纹匹配采用基于特征点集合匹配的校准算法,该算法多为简单的比较逻辑和加减运算,不需要用到DSP处理单元。运用本设计中的arm7器件能够较好的工作。由于指纹识别有一定的拒识率,所以如果要使辨识结果拒绝此人的话,要连续3次都是拒绝才成立。
3 结束语
此分布式指纹识别系统可应用在基于ARM7核心多节点的的大型企业监控、门禁管理的场合。本系统可以实现指纹数据采集的现场总线和以太网互联通信问题,使各分节点能够连接到主干以太网络,方便指纹数据库的管理和更新,可以进行远程的特征匹配查询。该设计的创新点在于:1)采用高集成度高性能的arm7处理器AT91SAM7X256解决方案,充分利用AT91SAM7X256提供的全双工的Ethemet控制器,CAN控制器,结构简单,成本低廉,具有商业价值;2)设计了具体的系统以太网,CAN总线及电源实现硬件电路图;3)移植μC/0S-Ⅱ,给出具体指纹识别算法及处理方案,实现稳定性和低成本的结合。
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