彭寿星[1]2006年在《基于USB接口的指纹采集与识别系统的设计》文中指出生物识别技术代表了未来身份验证技术的发展方向，而指纹识别技术又是最可靠、最有效的生物识别技术之一，跟传统的身份验证技术相比更为安全、可靠。基于USB接口的指纹采集提出了一种更方便、更快捷的指纹采集方式。 本文简要地介绍了指纹识别技术、自动指纹识别系统及其应用。本文的重点是基于USB接口的指纹采集系统的设计和自动指纹识别算法的研究。针对本课题所采用的指纹传感器FPS200，介绍了其USB接口电路的实现；接着着重介绍了FPS200 USB设备的WDM驱动程序的设计，以及指纹采集应用程序的实现；通过对采集的指纹图像进行预处理，经过滤波、锐化、二值化和细化后，提取指纹特征，存入指纹特征数据库或以此特征进行模板匹配。经过设计与研究，本系统实现了基于USB的指纹数据传输，显示指纹图像，提取指纹特征，并对指纹匹配算法作了一定的研究，从流程上基本实现了自动指纹识别系统的功能。
谷忠言[2]2006年在《指纹识别算法研究与应用系统开发》文中认为指纹识别技术作为最古老、最流行的生物识别方式之一,目前已在众多领域如个人身份认证、电子商务、网络安全等方面得到广泛应用。虽然在指纹识别领域已积累了大量的研究成果,然而仍然有很多问题没有解决,如识别算法的准确性、实用性的改进,系统应用的可靠性、安全性的加强。指纹识别技术现在是,未来几年仍将是一个重要且极具挑战性的模式识别研究课题。进行指纹识别技术方面的研究,具有较高的理论和现实意义。本文对指纹识别所涉及的常见算法进行了研究和探讨,包括预处理、指纹特征提取和指纹匹配的算法等,实现了一套完整的基于方向特性的指纹识别算法。在预处理部分,本文提出一种基于方向图的模糊二值化算法,该算法能够在保持特征点不丢失的基础上完成一般指纹图像处理中的滤波、二值化的过程。在匹配算法中,本文对基于矢量叁角形的匹配算法作了改进,引入两个临近细节点的纹理结构信息定位参考点,并将信息综合到匹配度的计算中。实验结果表明,算法不依赖指纹的中心点,具有旋转不变性等优点,但是对图像质量要求较高。在指纹识别系统应用方面,本文首次提出并实现了基于BIOS的指纹识别应用系统。该系统将指纹身份认证模块嵌入至PC的BIOS中,实现计算机的开机指纹身份验证。针对图像采集设备开发了基于USB接口的底层驱动程序,阐述了主机控制器驱动开发的实现过程,实现了可移植的USB底层协议栈。基于BIOS的指纹识别应用系统硬件上实现了系统的无缝集成,软件上不依附任何高级操作系统,实现了真正意义上的安全PC。具有快速的、可持续的开发、无限的扩展等特点,代表了当今基于BIOS层面安全产品开发的前沿技术水平。
万立[3]2012年在《基于OMAP5912指纹采集及识别关键技术研究》文中研究说明随着嵌入式技术的不断进步和发展,作为生物识别领域中非常重要的基于嵌入式的指纹识别系统也越来越广泛的应用在社会的各个领域中。在各类指纹识别系统应用过程中,对其硬件响应时间、工作效率的需求不断提升,同时对于指纹识别算法的要求也是越来越高。因此,高质量的指纹采集及识别技术已经成为当前一个重要的研究课题。本文将嵌入式关键技术,生物识别技术和图像处理技术相结合,研究并完成了基于嵌入式指纹采集及识别系统的设计。该系统以TI公司生产的双核处理器OMAP5912以及刮擦式指纹传感器AES2510为核心硬件平台对指纹图像进行采集及存储,以嵌入式Linux作为操作系统,采用改进后的Gabor滤波器对指纹图像进行滤波及预处理,以基于细节特征点的方法标记指纹特征点,并通过计算基于特征点之间相关性的方法来进行指纹匹配,最终达到指纹识别的目的。本论文首先分析了指纹识别系统的现状和发展趋势,并在此基础上完成系统的整体方案设计,详细分析了系统各个关键模块的功能和工作原理,给出了基于OMAP59127芯片的外围核心电路、各种接口的硬件电路。在分析了刮擦式指纹采集模块AES2510、及其工作模式和复位设置等方面的基础上,完成了指纹采集电路的设计。随后完成了基于OMAP5912的系统软件平台的搭建。其中包括Linux操作系统的移植、串口和USB接口的驱动设计,及DSP/BIOS在双核之间通信的应用。最后,给出了系统应用型软件的设计,分析了指纹识别及处理的工作流程和原理,给出了指纹图像的基本特征,并在此基础上,设计了基于改进型Gabor算法的图像滤波器、图像预处理算法、基于细节特征点的提取算法和基于细节特征点之间相关性的指纹图像匹配算法。整个算法部分在嵌入式CCS环境下进行Linux C代码编写,经过交叉编译工具编译后生成可执行文件下载到目标板中运行。调试及仿真运行表明,系统工作稳定、匹配算法可靠、整个系统的错误拒读率(FRR)以及错误接受率(FAR)都控制在有效范围内,系统鲁棒性强。
柯院兵[4]2006年在《基于DSP的指纹采集系统的研究》文中指出出于对国家安全和经济安全的需要,基于生物特征的身份鉴别是国家重点鼓励和发展的关键技术之一。指纹识别技术以其独有的优越性从生物特征识别技术中脱颖而出,指纹识别系统越来越广泛的应用在电信、邮政、汽车、网络安全、医疗、保险、身份证、电子政务、银行金融和门禁门锁等各个领域。指纹采集作为指纹识别系统中的一个重要环节也越来越受到人们的重视,高质量的指纹采集技术己成为一个重要的研究课题。 本文在结合当今先进的DSP、CPLD技术的基础上采用美国Verdicom公司最新开发的FPS200固态指纹传感器,设计并实现了一种高效低功耗的嵌入式高质量指纹采集系统,该系统采用USB技术实现了采集系统与计算机的通讯,大大提高了系统的数据传输速度和方便性。 本系统的设计采用了DSP+CPLD的架构。DSP采用的是TMS320VC5402,CPLD采用MAX7000S系列的EPM7128SLC84,这种设计大大简化了系统的硬件构成,提高了可靠性。论文的主要工作有:深入分析了指纹采集领域的国内外现状及发展状况,并给出了系统的总体设计、器件选型;深入研究了DSP/CPLD/FPS200芯片及其外围器件结构特性,设计出了系统的硬件原理图并制作硬件电路板;完成了基于VHDL语言的CPLD软件设计;开发了CCS2.0开发环境下的TMS320VC5402DSP的软件(包括系统初始化程序、指纹采集程序、数据传输程序);设计了系统的USB通讯程序和上位机人机交互软件;最后进行了联机调试,得到了预期的实验结果。 本系统将DSP、CPLD、USB技术引入指纹采集领域,这些器件比传统的单片机、分立元件不仅在可靠性、处理速度、稳定性上大大提高,而且使得设计的板卡体积大大减小,功耗大大降低,为指纹技术进入民用领域创造了有利条件。本系统的指纹采集效率高、处理速度快且准确可靠,具有很强的实用价值。
韩光[5]2011年在《基于PCNN的图像细化算法研究与实践》文中提出基于哺乳动物的视觉模型提出的第叁代人工神经网络模型——脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network——PCNN),已经广泛应用在图像处理中。该人工神经网络非常接近人类大脑的生物神经网络模型,是一种重要的信息处理工具。图像细化是将图像中具有一定宽度的纹线变为单一像素宽的纹线,抽取纹线的“骨架”,“骨架”是描述图像几何及拓扑性质的重要特征之一。PCNN固有的脉冲耦合和自动波特性,使其适用于图形细化方面。本文提出了基于PCNN的二值图像细化算法,并将其应用于光驱物镜导线检测和自动指纹识别系统中。基于DSP技术,设计一共用的核心硬件系统,依不同需求配以不同的外围模块,本文完成了两套系统的构建。前者可完成导线在线自动检测,有效地分辨出次品；后者可完成指纹采集、预处理、细化及匹配功能,可用于门禁等多种应用场合,此外嵌入式指纹信息管理系统使得该识别系统功能更丰富,操作更方便。本文的主要工作如下：1、在分析PCNN网络模型、参数作用及工作机理的基础上,提出了基于该模型的细化算法。本文研究了PCNN的自动波传播特性,并将该特性用于图像细化处理。2、提出并实现了光驱物镜导线在线检测算法。主要内容包括：基于PCNN的导线图像分割、图像细化算法,建立导线质量检验的判别模型,依据该模型进行判断,在文中第五章对这些内容进行了详细描述。3、将PCNN算法用于指纹图像的细化。本文在常规的指纹细化算法研究、分析的基础上,采用PCNN细化算法,保留指纹的基本图像形状和连接性,消除边缘毛刺,去除伪细节点。实验结果表明,该算法克服了常规细化算法存在的不足,细化效果更好。4、设计了基于DSP的系统硬件平台。该平台包括：以TMS320VC5509A(简称5509A)为核心的算法处理模块、数据传输接口、人机交互模块、电源管理模块以及外扩存储器等,此外还包括用于导线检测的摄像头模块和用于指纹识别系统的指纹传感器模块。5、完成了嵌入式指纹管理系统的设计。指纹管理系统主要用来管理用户的指纹模板、用户信息。在该管理系统中实现的功能包括注册、登录、查询、修改、删除、下载和清空操作。通过该管理系统,用户可方便的实现对指纹特征库的操作。此外,通过USB接口将指纹数据传输到主机中,便于直观观察和调试。实验证明,各系统模块工作稳定,均可较好地满足实际需求。
杨小青[6]2007年在《便携式指纹采集仪图像获取与处理的研究》文中认为本文首先介绍了指纹识别技术的发展概况和自动指纹识别系统(AFIS),主要阐述了与自动指纹识别系统相关的技术发展状况,各种类型的指纹采集传感器、指纹识别算法、自动识别系统的应用等。针对本课题使用的电容式指纹传感器MBF200,详细介绍了它的性能以及它的开发应用,利用MBF200提供的USB总线接口,设计了指纹采集模块,并完成了硬件电路的设计、制作和调试工作。最后,利用指纹图像自身的特点,对基于方向图的滤波器设计和指纹图像预处理进行了研究,详细给出了方向图的计算和方向虑波器的设计。论文主要做了以下几方面的工作:①研究系统的整体设计方案;②完成了硬件电路的设计、制作和调试工作;③完成了MBF200的USB驱动程序设计及部分调试工作;④研究了指纹图像的预处理及方向图的滤波器设计;⑤分析并实现了指纹图像的平滑处理;⑥详细给出方向图计算方法及方向虑波器设计并使之实现;⑦分析并实现了指纹灰质图的二值化处理。以上各项工作进展基本顺利,初步完成了上述工作,基本上达到了设计要求,为以后的嵌入式指纹识别模块的研究打下了基础。
耿国庆[7]2004年在《基于USB接口的指纹图像采集与处理的研究》文中提出本文的主要工作是通过研究PC机与外围设备的USB接口驱动方式，实现了PC机与指纹传感器之间的控制和数据传输，完成了指纹图像的采集工作，并对采集到的数据进行了处理。为以后的嵌入式指纹识别模块的研究打下了基础。 本文首先介绍了指纹识别技术的发展概况和自动指纹识别系统(AFIS)，主要阐述了与自动指纹识别系统相关的技术发展状况，各种类型的指纹采集传感器、指纹识别算法、自动识别系统的应用等。 针对本课题使用的电容式指纹传感器FPS200，详细介绍了它的性能以及它的开发应用，利用FPS200提供的USB总线接口，设计了指纹采集模块，并完成了硬件电路的设计、制版和调试工作。 本文的重点是实现指纹采集模块与主机的连接和数据传输，详细剖析了USB总线协议和Windows WDM驱动程序模型，分析了USB驱动程序的结构，完成了FPS200指纹传感器在Windows2000系统中USB驱动程序的设计编写和调试。 最后，利用指纹图像自身的特点，对基于方向图的滤波器设计和指纹图像滤波处理进行了研究，详细给出了方向图的计算和方向滤波器的设计。
颜浩洋[8]2007年在《嵌入式指纹识别系统的硬件设计》文中研究表明人类社会进入信息时代以来,在人们享受着信息化所带来的好处的同时,也带来了更多的信息安全方面的隐患。以前的那种基于身份标识物品和身份标识知识的个人身份识别方法已越来越受到了局限,因此基于人体生物特征的身份识别技术,特别是人体指纹识别技术的应用得到了极大的发展。在过去的十几年中自动指纹识别受到了大量的关注,并在指纹的结构模型、指纹的采集技术及商业化自动指纹识别系统的开发等方面都取得了进展。指纹识别技术应用的一个具体体现是自动指纹识别系统。本文构建了一个由算法模块(包括核心DSP芯片TMS320VC5416和存储器)、控制模块(包括单片机P89C52和人机接口)、采集模块(指纹图像采集部分)、通信接口(USB接口)等综合而成的嵌入式自动指纹识别系统。本文首先描述了系统设计的整体思路,然后分章节讲解了各个模块设计中的技术细节,主要包括以下几部分:1.系统整体工作流程。2.算法模块中双电源的设计和存储器扩展。3.控制模块的结构以及数据总线时分复用的实现。4.控制模块与算法模块之间通信接口的设计。5.采用擦刮式指纹传感器AES2510和DSP构成的采集模块的硬件设计,采集程序以及指纹重组的原理及实现。6.以单片机和USB芯片PDIUSBD12构成的USB设备接口的硬件实现和固件程序开发,以及PC机上的驱动程序和应用程序的开发。最后为系统的进一步优化提出了建议。实验证明本系统设计比较合理、方案可行性高、有较强的实用价值和广阔的应用前景,并对采用DSP和单片机双处理器为核心来构建嵌入式系统的方案,以及嵌入式系统中USB接口的实现提供了一些有价值的参考。
张颖[9]2006年在《指纹识别算法研究与实现》文中研究表明近年来,生物识别技术得到广泛的关注,被认为是自动身份识别的最终技术。其中自动指纹识别技术是目前最成熟的生物识别技术,指纹的唯一性和稳定性被人们用来当作鉴别个人身份的主要依据,具有广阔的发展前景。自动指纹识别系统是基于计算机来进行指纹识别的技术,可以方便、高效、可靠地应用在金融安全、数据加密、电子商务等各个领域,并将在我们的生产和生活中发挥越来越重要的作用。本文在综合分析近年来国内外有关自动指纹识别技术研究成果的基础上,对自动指纹识别系统的关键技术进行了研究。主要工作有以下几个方面: 指纹采集系统的研究。以DSP处理器作为指纹处理的核心芯片,并采用一种硅晶体传感器实现指纹的现场采集,选取CPLD作为全局逻辑控制器件,并设计了一个主从模式的USB接口,不仅实现DSP与PC机的数据传输,而且可以脱离PC机,将大量指纹数据保存在U盘中。各个部分协调工作,构成了一个完整的硬件体系。 指纹图像的预处理研究。主要是去除原始图像中的各种噪声,增加图像的清晰度,恢复指纹固有的脊线结构,将图像变成只有单象素宽的点线图,以便于下一步的细节特征提取。具体包括指纹图像归一化、方向图计算、频率图计算、Gabor滤波增强、二值化及后处理、细化等几个部分。 指纹图像的特征提取及匹配研究。特征提取主要是提取指纹的细节特征及其位置,先采用8-邻域判断法将指纹图中的细节特征全部找出来,再对每个细节特征进行验证,主要采用纹线跟踪法对存在的伪特征点进行滤除;指纹图像的特征匹配是判断两幅指纹图像是否来自同一手指,本文采用点模式匹配算法,将特征点的匹配转换为两个特征点所构成的矢量间的匹配。 本文对提出的预处理、特征提取等算法进行了实验研究,实验结果表明以上指纹识别算法可有效的增强指纹图像,能准确地提取指纹特征点。
赵应丁[10]2005年在《基于嵌入式应用的指纹识别技术研究》文中提出由于人体指纹的长期不变性与唯一性,指纹识别技术已经成为生物识别技术领域应用最广泛的技术,通过指纹特征来鉴别人身份的技术正得到越来越广泛应用。但由于指纹识别算法大多较为复杂,需要较高主频的处理器运行该算法,使得该项技术应用成本很高,阻碍了指纹检测与识别技术的应用开发和普及。本课题主要是对指纹识别算法进行优化研究,使得该算法能在较低主频的处理器上运行,课题研究内容还包括设计一个通用型基于嵌入式应用的指纹检测与处理模块板,在模块板上可以运行优化后的指纹识别算法。本论文主要内容分为如下五部分。第一,论文对指纹识别技术研究的目的意义进行了说明,对指纹识别技术的研究现状进行了简要概述,并提出了本课题研究内容。第二,论文中对指纹检测技术和指纹识别算法等进行了综述,在指纹检测技术中,重点介绍了光学指纹传感器、半导体指纹传感器和超声波指纹传感器等;在指纹识别算法中主要介绍了基于图像匹配的的指纹识别算法、基于Gabor函数的指纹图像增强算法和基于方向图滤波指纹特征提取算法等;最后还介绍了有关指纹特征分类方法以及本课题使用的指纹特征定义。第叁,提出了一套全新的直接从灰度指纹图像中提取指纹特征点的算法,该算法不需要传统指纹特征点提取算法中所必须且耗时非常大的图像滤波和图像细化处理操作,该算法分为以下两个步骤,首先,使用了一种比较简单的指纹图像规格化操作,在该过程中,主要实现了叁方面的操作,一是利用方向图滤波器对指纹图像进行平滑化操作,二是使用矩形二值化方法对指纹图像进行二值化处理,叁是估算指纹图像中脊线平均宽度;其次是采用脊线跟随算法,对指纹图像中的每一条脊线从指纹图像中心逐步向外对每一条脊线进行跟随操作,测检出每一条脊线上所存在的候选特征点,在每一次跟随操作过程中,通过定位到离指纹图像中心最近的未处理过的脊线,定义像素点跟随集合,连通标记等算法,循环操作直至搜索到该条脊线上的所有分叉点或端点为止,再根据给出的判断条件判别特征点的真伪;依此方法,再处理其他脊线。经算法实现验证,该算法明显比传统算法运算速度快。第四,介绍两个指纹特征匹配算法,即利用遗传算法在指纹细节特征匹配应用研究和基于叁角形全等的指纹细节特征匹配的研究。在遗传算法在指纹细节特征匹配应用研究中,首先对遗传算法进行了综述,其次说明了在特征匹配过程中,对染色体编码、染色体初始化、适应度函数、选择算子、交叉算子、变异算子、进化和终止条件等进行了详细说明;在基于叁角形全等的指纹特征匹配的算法中,将整个匹配过程分为叁步,一是在采集到的指纹特征和待匹配的指纹特征模板中,以每一个特征点为叁角形的一个顶点,通过指定方法查找在误差允许的范围之内全等的两个叁角形;二是根据两个叁角形
参考文献：
[1]. 基于USB接口的指纹采集与识别系统的设计[D]. 彭寿星. 南京理工大学. 2006
[2]. 指纹识别算法研究与应用系统开发[D]. 谷忠言. 天津大学. 2006
[3]. 基于OMAP5912指纹采集及识别关键技术研究[D]. 万立. 武汉理工大学. 2012
[4]. 基于DSP的指纹采集系统的研究[D]. 柯院兵. 武汉理工大学. 2006
[5]. 基于PCNN的图像细化算法研究与实践[D]. 韩光. 广东工业大学. 2011
[6]. 便携式指纹采集仪图像获取与处理的研究[D]. 杨小青. 重庆大学. 2007
[7]. 基于USB接口的指纹图像采集与处理的研究[D]. 耿国庆. 首都师范大学. 2004
[8]. 嵌入式指纹识别系统的硬件设计[D]. 颜浩洋. 重庆大学. 2007
[9]. 指纹识别算法研究与实现[D]. 张颖. 武汉理工大学. 2006
[10]. 基于嵌入式应用的指纹识别技术研究[D]. 赵应丁. 中国科学院研究生院（计算技术研究所）. 2005
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