基于dsp的指纹识别系统研究.doc

1、1 绪论1.1 选题研究背景1.1.1 生物识别 生物特征识别技术是指通过计算机利用人体固有的生理特征或行为特征之间的差异来进行个人身份鉴别和认证的一种技术。生物特征分为身体特征和行为特征两类。身体特征包括指纹、掌纹、手形、脸型、人体气味、虹膜、视网膜、耳廓、骨骼和DNA等先天特性；行为特征则包括笔迹、声音、步态、击键动作等习惯特性。生物识别技术最大的特点无非三个方面：高唯一性、高安全性和高便捷性。而这三个特点其实正是信息安全从业者不懈追求的目标。围绕这三个特点，生物识别技术出现两大应用前景最为广阔的区域：一是由其高安全性和唯一性，在有高机密防护需求的国家涉密系统等领域的发展；二是凭借其便捷性

2、和唯一性，在大众社会化领域的智能化应用。随着计算机技术的迅速发展以及不断提升的信息安全保障需求，生物特征识别技术在各类信息系统中得到越来越广泛的应用，并将为保障信息安全发挥越来越重要的作用。1.1.2 生物识别种类生物识别是依靠人体的身体特征来进行身份验证的一种解决方案。根据生物特征识别技术采用不同的生物特征，广泛应用的生物特征识别技术有：指纹识别、人脸识别、虹膜识别、语音识别、视网膜识别、掌形识别、基因识别和签名识别等。其各自的特征如下综述：（1）指纹识别12：指纹在我国古代就被用来代替签字画押，证明身份。指纹是人与生俱来的身体特征，大约在14岁以后，每个人的指纹就已经定型，指纹具有固定性，

3、不会因人的继续成长而改变。指纹也具有唯一性，不同的两个人不会具有相同的指纹。谈及指纹识别，我们接触最多的技术词汇就是拒真率与认假率，所谓拒真就是系统中有该枚指纹数据却被拒绝，所谓认假就是系统中没有该枚指纹数据却被接受。其实，在实际应用中，我们遇到的问题主要不是拒真率与认假率，而是拒登率(无法使用指纹识别的用户率)。在所有生物识别技术中，指纹识别是目前最成熟、最方便、可靠、无损伤、价格便宜和应用最广泛的生物识别技术。 （2）人脸识别: 人脸识别是根据人的面部特征来进行身份识别的技术，包括标准视频识别和热成像技术两种。标准视频识别是透过普通摄像头记录下被拍摄者眼睛、鼻子、嘴的形状及相对位置等面部特

4、征，然后将其转换成数字信号，再利用计算器进行身份识别。视频面部识别是一种常见的身份识别方式，现已被广泛用于公共安全领域。热成像技术主要透过分析面部血液产生的热辐射来产生面部图像。与视频识别不同的是，热成像技术不需要良好的光源，即使在黑暗情况下也能正常使用。到目前为止，面部识别在实际应用中还很少成功。但一旦克服了技术障碍，它将成为一种重要的生物识别方法。 （3）虹膜识别：虹膜识别是与眼睛有关的生物识别中对人产生较少干扰的技术。虹膜是瞳孔周围有颜色的肌肉组织。研究表明，人的眼虹膜上有很多微小的凹凸起伏和条状组织，其表面特征几乎是唯一的。虹膜识别的工作过程，与指纹识别有些类似。科学家先要将扫描的虹膜

5、图像转换为2048位的数字代码，存储到计算器数据库中。当进行身份识别时，只需将扫描的待检测者的虹膜图像，与事先储存的数字代码相对照，即可判明身份它使用相当普通的照相机元件，而且不需要用户与机器发生接触。另外，它有能力实现更高的模板匹配性能。因此，它吸引了各种人的注意。以前，虹膜扫描设备在操作的简便性和系统集成方面没有优势，我们希望新产品能在这些方面有所改进。（4）语音识别：语音识别主要包括了两个方面：语言和声音。声音识别就是通过分析使用者的声音的物理特性来进行识别的技术，是对基于生理学和行为特征的说话者嗓音和语言模式的运用，它与语言识别不同在于不对说出的词语本身进行辨识，而是通过分析语音的唯一

6、特性例如发音的频率来识别出说话的人。声音识别的优点在于它是一种非接触识别技术，容易为公众所接受。但声音会随音量、音速和音质的变化而影响。目前，虽然已经有一些声音识别产品进入市场，但使用起来还不太方便，这主要是因为传感器和人的声音可变性都很大。（5）视网膜识别：视网膜是眼睛底部的血液细胞层。视网膜扫描是采用低密度的红外线去捕捉视网膜的独特特征，血液细胞的唯一模式因此被捕捉下来。视网膜识别是使用光学设备发出的低强度光源扫描视网膜上独特的图案。视网膜识别的优点就在于它是一种及其固定的生物特征，因为它是“隐藏”的，故而不可能受到磨损、老化等影响；使用者也无需和设备进行直接的接触，同时它是一个最难欺骗的

7、系统，因为视网膜是不可见的，古而不会被伪造。有证据显示，视网膜扫描是十分精确的，但它要求使用者注视接收器并盯着一点，这对于戴眼镜的人来说很不方便，而且与接受器的距离很近，也让人不太舒服。所以尽管视网膜识别技术本身很好，但用户的接受程度很低。 （6）掌形识别：手掌几何学识别就是通过测量使用者的手掌和手指的物理特征来进行识别的技术，高级的产品还可以识别三维图像。掌形和指纹一样，也是很早就使用的生物特征识别技术之一，利用掌纹的线特征、点特征、纹理特征、几何特征完全可以确定一个人的身份。作为一种已经确立的方法，手掌几何学识别不仅性能好，而且使用比较方便。它适用的场合是用户人数比较多，或者用户虽然不经常

8、使用，但使用时很容易接受。这种生物识别技术识别速度快、掌形录入率高、需要的计算及存储空间小。但是，手掌的相似性不是很容易区分，不能完成一对多的识别，掌形识别技术的易用性差，手掌摆放麻烦，由于使用者必须与识别设备直接接触，可能会带来卫生方面的问题。（7）签名识别：签字是一种传统身份认证手段。现代签字识别技术，主要是透过测量签字者的字形及不同笔划间的速度、顺序和压力特征，对签字者的身份进行鉴别。在应用中具有其他生物识别所没有的优势，人们已经习惯将签名作为一种在交易中确认身份的方法，它的进一步的发展也不会让人们觉得有太大不同。实践证明，签名识别是相当准确的，因此签名很容易成为一种可以被接受的识别符。

9、但与其他生物识别产品相比，这类产品目前数量很少。（8）基因识别3：人体内的DNA在整个人类范围内具有惟一性(除了双胞胎可能具有同样结构的DNA外)和永久性。因此，除了对双胞胎个体的鉴别可能失去它应有的功能外，这种方法具有绝对的权威性和准确性。DNA鉴别方法主要根据人体细胞中DNA分子的结构因人而异的特点进行身份鉴别。这种方法的准确性优于其他任何身份鉴别方法，同时有较好的防伪性。然而，DNA的获取和鉴别方法(DNA鉴别必须在一定的化学环境下进行)限制DNA鉴别技术的实时性；另外，某些特殊疾病可能改变人体DNA的结构组成，系统无法正确地对这类人群进行鉴别。基因识别是一种高级的生物识别技术，但由于技

10、术上的原因，还不能做到实时取样和迅速鉴定，这在某种程度上限制了它的广泛应用。1.1.3 指纹识别的优势指纹识别的优点，具体体现在以下几个方面：（1）每个人的指纹都是相当固定的，不会随着人年龄的增长或身体健康程度的变化而变化，但是人的声音、面像等却存在较大变化的可能。指纹是人体独一无二的特征，并且它们的复杂度足以提供用于鉴别的所需特征。 （2）指纹样本便于获取，易于开发识别系统，实用性强。目前已有标准的指纹样本库，方便了识别系统的软件开发；另外，识别系统中完成指纹采样功能的硬件部分也较易实现。指纹采集头可以更加小型化，并且价格会更加的低廉。 （3）一个人的十指指纹皆不相同，这样可以方便地利用多个

11、指纹构成多重口令，提高系统的安全性。 （4）读取指纹时，用户必需将手指与指纹采集头相互接触，与指纹采集头直接接触是读取人体生物特征最可靠的方法。而且扫描指纹的速度很快，使用非常方便。（5）指纹识别中使用的模板并非最初的指纹图，而是由指纹图中提取的关键特征，这样使得系统对模板库的存储量缩小，也保护了使用者的个人隐私。另外，对输入的指纹图像提取关键特征后，可以大大减少网络传输的负担，便于实现异地确认，支持计算机的网络功能。综合以上比较，指纹识别技术是目前最方便、可靠、非侵害和价格便宜的生物识别技术解决方案，对于广大市场的应用有着很大的潜力。1.1.4 生物识别的应用到目前为止，在学术界已经对将近2

12、0种特征进行了研究。从DNA、脸像、虹膜、红外脸温谱、耳形、颅骨、牙形、声音、指纹、掌纹、静脉、签名、笔迹等。生物识别技术目前已经成为国内外研究和开发的一个热点，包括企业界和政府部门，每一年都会有一些计算学的新的突破。大家比较熟悉的一些生物特征识别技术，比如指纹、脸像等等，从大的方面看，已经基本成熟了，在限定的场景和用户配合的情况下，已经可以满足大部分应用需求。目前这些成熟的生物识别技术，例如指纹技术，其可应用领域的创新产品已经十分广泛，未来大的应用方向可分为两个：一是涉密系统，需要高度安全防护的地方；二是大众生活，人们在社会生活中越来越需要安全和更为方便快捷的身份认证服务。除开政府、军队等涉

13、密系统的行业企业级应用外，生物识别更大的应用是即将走入信息社会的方方面面。这是因为在信息化高度发达的商业社会，人们每天将有大量的进行身份验证的需要，除了网上虚拟世界的各种登录认证之外，现实世界也有很多的身份鉴别的需要，例如人们去银行、去会所、去单位登记等等。因此，随着密码越来越多挤满大脑，人们在呼唤一种更加便捷易用的身份认证模式，当黑客间谍手段越来越多，各种仿制手段越来越丰富，人们在呼唤一种更加安全不易被盗取的身份认证模式。生物识别技术的社会化普及应用的爆发就在即将到来的明天。1.2 选题研究目的及意义近年来，生物识别技术以其先进性和可靠性得到快速发展。指纹的唯一性、终身不变性和不易伪造性，使

14、其在许多领域中得到了广泛应用，尽管当前的指纹识别产品已经多种多样，但是指纹识别技术仍是科研人员研究的热点。随着计算机与信息技术的不断发展,身份验证对系统的安全来说越来越重要。自动指纹识别技术已经广泛地应用于公安、海关、银行、网络安全、金融、电子商务等需要进行身份识别领域。指纹技术被越来越多应用在市民的日常生活中，如指纹汽车启动装置、指纹保管箱等。加上每个人的指纹具有唯一性且终身不变，因此指纹识别是代替传统身份识别手段的最安全、最可靠、最方便的方法之一。尽管在此技术上已有多种成型产品，但是因为指纹图的噪声、皮肤弹性的非线性等因素，以及许多文献都因商业利益而未经公开，所以要在国内实现理想的指纹自动

15、识别系统依然是一个很艰难的研究任务。指纹识别作为个人身份验证的重要手段，对我们的社会来讲至关重要。而提供一种识别准确度高、识别速度快的指纹识别算法具有重要的意义。相比较而言，指纹识别具有准确性高，速度快、采集指纹方便、对指纹特征的认识较充分、获得法律认可、容易被人们接收、市场份额大等优点，因此，指纹识别的研究与应用是当前生物识别领域的热点问题。而当今全球信息化、网络化的到来，使社会对信息安全的要求也越来越高，迫切需要智能化、数字化的新一代保安产品。现代化的指纹识别系统顺应了这一历史潮流，具有登记、自动提取特征、保存数据、远程控制、自动查询、统计、打印报表等功能，并能科学管理已存数据。以其方便性

16、、快捷性、高度安全性和可靠性，达到其他系统所不能替代的作用。由于指纹识别技术的诸多优点，可以预料，一方面指纹识别系统将会在一切需要验证身份的场所发挥越来越多的重要作用，其应用领域将会进一步扩展；另一方面，由于市场的推动，指纹识别技术也会不断提高，在其识别可靠性、速度、成本等方面进一步朝现代化迈进。1.3 国内外指纹识别系统研究现状（1）国外指纹织别的发展4指纹识别的发展经历了一个长时间的发展过程，最早应用指纹破案的国家始于西欧。早在1823年西欧出现显微镜之后，德国的学者普克尼就把指纹划分成9 种类别，到了1858年英国驻印度总督威廉 . 赫青尔就要求当地居民不仅要在契约上签字，而且还要押上指

17、纹。1877年他首次提出要把指纹作为鉴定和识别作案分子的手段，后来逐步得到推广应用。1889 年英国“自然”科学杂志发表了一篇福尔茨的论文，文中指出“每一个人的指纹没有一个相同的，而且又是终生不变的”。这篇论文是世界最早提出的指纹理论学说。目前已成为各国保安和执法部门进行侦破案件的重要依据。1905年，英国伦敦警方侦破了一起凶杀案被称之为世界上第一个用指纹信息来确定犯人的案例。随着科学技术的飞速发展，计算机信息处理技术日趋成熟和普及，美、英、日、法等发达国家的警察局，已以用计算机管理了数千万少的指纹档案，并建立了以指纹自动识别系统为核心的指纹信息管理系统，使指纹信息的应用达到了一个新阶段。（2

18、）我国指纹识别的发展状况5指纹是我国古代就用以画押，证明身份的符号。但我国在研制指纹自动识别系统方面起步较晚，直到80年代初才开始进行，我国最早的指纹应用可追溯至秦朝。到唐朝，指纹捺印已经在文书、契约等民用场合被广泛采用。自宋朝起，指纹则开始被用做刑事诉讼的物证。新中国政权建立之后，各地公安机关积累了五万多份刑事指纹档案，后来又采用了计算机管理。使指纹档案工作在侦破案件和寻查无名尸体等方面，都发挥了很大作用。自改革开放以来，国家公安部在借鉴国外指纹信息自动识别系统管理经验的基础上，为建立自己的指纹信息自动识别系统，组织了全国各方面的技术力量进行攻关。并于1996年1月由公安部组织召开了一个由我

19、国自己研制的指纹信息自动识别系统的专题鉴定验收会。目前我国已经研制出6种型号的指纹自动识别系统，将装备全国各省、市和自治区的公安机关，以便加快破案速度，提高破案的准确率。1997年12 月中国科学院长春光机所的“方圆光电技术公司”研制成功5 种ZY 系列活体指纹采集仪，它可与多种指纹图像处理软件配套，组成指纹自动处理与识别系统。该仪器既可实现活体指纹实时采集，又可实现活体指纹的滚动采集和静止平面采集,还可获得高质量、高对比度与无畸变的指纹图像。以中国科学院和中国工程院两院院士王大晰为首的鉴定委员会认为长春光机所研制的活体指纹采集仪是一种先进的指纹信息系统，居国内领先水平,并具有创造性和先进性。

20、该指纹仪与指纹图像信息处理系统连用,可广泛应用于公安、保安、金融等领域,有着巨大的市场前景。长春光机所“方圆光电技术公司研制的活体指纹采集仪系列,由于采用精密光学成像系统和先进的512X512CCD 传感器，可以把活体指纹光学采集与计算机图像处理有机地融为一体，提供一种既不能伪造、又不可改变、更不能混淆的鉴别身份的先进方法。我国指纹管理工作经历了手工管理、计算机半自动管理和全自动管理三个发展阶段。清华大学与北京市局刑科所研制的“CAFIS”系统,北京大学与上海市局刑科所研制的“PU-AFIS”系统,以及公安部二所与南昌市公安局研制的“微机指纹自动识别系统”都通过了国家测试。20世纪90年代初，

21、北京邮电大学同清华大学合作开发了“全微机化指纹自动识别系统”，燕山大学与秦皇岛市公安局合作开发了“LYAFIS”微机指纹自动识别系统。以清华、北大为代表的指纹自动识别系统的科研成果，为我国在这一领域的发展奠定了雄厚的基础，缩短了与世界发达国家之间的差距。清华、北大研制的指纹自动识别系统，充分考虑了我国指纹捺印现状和实际工作要求，在自动纹型分类和自动定位技术等方面有创新算法,在确定纹型,抽取中心、三角和特征方面的准确率较高；在指纹图像的预处理算法,指纹图像压缩技术，人机交互功能，比对准确性,特别是无中心现场指纹的比对算法等方面都达到了国际先进水平。据不完全统计,全国已有三十个省、市、区公安厅局所

22、属的五十多个市、县（市）公安机关建立和使用了指纹自动识别系统。铁道部郑州公安管理干部学院刑科室和广州铁路公安局也使用了该系统。广东、上海等省市的公安机关正在引进日本的NES 公司，美国的EAST-SHORE、COGENT公司开发的指纹自动识别系统。日趋完善的指纹自动识别系统，具备了指纹管理、储存、查询、检验，包括以案找人、以人查案、前科查询、串并案件等功能，基本上实现了原来指纹档案的手工管理到计算机全自动管理的转变和指纹破案的规范，并且在实战中发挥了作用，破获了大量的对事案件，初步显示了指纹自动识别系统的生命力和广泛的应用前景。在识别技术方面，很多国家都有公司或专门机构在从事自动指纹识别技术的

23、研究，欧美国家凭借其强大的科技力量和经济实力，在该领域的研究和开发中处于领先位置。美国的Identicator公司、Secugen公司、法国的Segam公司都有成型产品面市，较早涉足该领域的Identicator公司的ID Safe生物识别技术已经得到了较为广泛的应用，被用于全世界上百万台个人计算机，有5 000多万人登记使用1D Safe系统。亚洲在这一领域研究水平最高的国家是朝鲜，1989年在中国成立Pefis公司，其指纹产品在国际上享有一定的声誉。我国台湾的Startek公司的指纹识别技术产品的性能也达到国际领先水平。中国科学院自动化所、清华大学、国防科技大学、吉林大学等高校和科研机构很

24、早就开始了这方面的研究工作。自九十年代初开始，我国的北大方正集团、长春鸿达集团、西安青松集团等机构分别以所在地高校为技术依托，陆续开始进行这方面的研究工作。目前我国已出现指纹身份证、指纹支付、指纹锁、指纹汽车启动装置、指纹保管箱、指纹“刷”银行POS机等指纹应用领域，利用指纹信息不仅安全可靠、方便快捷，而且是新潮时尚的象征。1.4 选题主要研究内容 本文就基于DSP芯片的指纹识别系统做初步研究，具体完成以下几项工作： （1）通过查找资料了解指纹识别的国内外研究现状，分析当前各种生物识别方法及其各自的优势领域，给出研究指纹识别的意义。 （2）查阅资料了解DSP芯片的相关理论知识，并熟悉DSP芯片

25、的原理与运用。对指纹图像进行预处理，主要包括：图像分割、滤波、增强、二值化、细化等。对指纹图像进行归一化处理，减少指纹图像的灰度等级，通过计算指纹图像的梯度值对指纹图像的分割，采用简化的Gabor滤波器对指纹图像进行增强，采用查表完成对指纹图像的细化。（3）掌握指纹识别算法的基本算法流程，在对指纹图像进行匹配时，本文首先采用改进的奇异点计算算法，快速得到奇异点，对指纹进行分类。最后利用一种改进的指纹匹配算法完成指纹图像的匹配。（4）利用MBF200完成指纹采集电路的设计，利用TMS320VC5402设计嵌入式DSP指纹识别系统，完成对指纹采集电路软件设计和BOOTLOADER程序设计。设计指纹

26、识别系统的硬件电路，得到指纹的采集图像特征信息，并对指纹图像进行预处理和指纹匹配，使得电路能够在较短时间完成指纹匹配。2 指纹识别系统的系统概述2.1 系统的主要功能指纹识别系统必须包括以下几个基本功能：（1）注册：将合法的用户的指纹特征(指纹模板)存放在指纹库中。（2）删除：剔除指纹库中的指定指纹模板。（3）验证：提取使用者的指纹特征与指纹库中的合法用户指纹模板比对，比对结果为匹配（接暖）或不匹配（拒绝）。系统功能的选择通过拨码开关来设定，通常：作在验证状态。当使用者将手指放置在指纹传感器后，DSP控制传感器将使用者指纹图像采入DSP，经过指纹特征提取算法得到指纹特征，将该特征与指纹库中的指

27、纹模板进行匹配，根据匹配结果输出控制量或信号量。采集到的指纹图像由于各种噪声的影响，经常包含许多噪声，致使指纹图像模糊，指纹粘连。低质量的灰度指纹图像经过预处理以后，消除了指纹图像的不确定性，得到的是一幅经过细化的清晰的指纹图像，再通过特征提取。可以得到细节点的相关信息。得到的指纹细节点信息与指纹库中已有的用户指纹模板进行匹配算法的验证，并输出结果，从而完成一个完整的识别过程。2.2 指纹识别系统的工作原理6指纹识别技术使用取像设备读取指纹图像，通过识别软件提取指纹图像中的特征数据，然后根据匹配算法得到的结果鉴别指纹所有人身份。指纹识别系统从整体上可分为指纹图像采集、图像处理和识别三大部分组成

28、。工作原理框图如图2.1所示。系统学习模块负责用指纹采集仪采集用户指纹数据，对指纹图像进行预处理，提取这些指纹特征，作为将来的对比模板存人数据库；指纹识别模块则负责采集和处理指纹图像，在提取特征后与数据库中的指纹模板进行对比，然后判断输入特征点与模板特征点是否来自同一个手指的指纹，得出结论。整个系统核心就是图像处理、特征提取以及指纹比对。指纹识别过程可以分为4个步骤：采集指纹图像、提取特征、保存数据和比对。通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像，取到指纹图像之后，要对原始图像进行初步的处理，使之更清晰。指纹辨识软件建立指纹的数字表示特征数据，软件从指纹上找到被称为“节点”（minutiae）的特

29、征点，这些数据(通常称为模板)，保存为1K大小的记录。最后，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。系统学习模块指纹采集 图像处理 特征提取 数据库指纹采集 图像处理 特征提取 特征匹配指纹识别模块 输出匹配结果图2.1 指纹识别系统工作原理框图2.2.1 指纹图像采集参数7 指纹具有惟一性（随身携带、难以复制、人人不同、指指相异）。根据指纹学理论，将两人指纹分别匹配上12个特征时的相同几率仅为1/1050。指纹还具有终身基本不变的相对稳定性。指纹在胎儿六个月时已完全形成，随着年龄的增长，尽管人的指纹在外形大小、纹线粗细上会有变化，

30、局部纹线之间也可能出现新细线特征，但从总体上看，同一手指的指纹纹线类型、细节特征的总体布局等无明显变化。指纹的这些特点为身份鉴定提供了客观依据。（1）图像的尺寸：图像的尺寸通常用长度(mm)宽度(mm)来表示，如18mm12.7mm,或者用垂直方向上的像素点数水平方向上的像素点数来表示，如360256点阵。图像尺寸和点阵数越大，则表示指纹传感器的采集区域越宽。用于民用领域的指纹传感器，大多采用平面采集方式，因而不要求较大的采集区域，一般不小于12.7mm12.7mm或256*156点阵。（2）图像分辨率：图像分辨率体现了对图像细纹之处的描述精度，通常用每英寸多少点像素（dpi）来表示。为了保障

31、提取指纹特征的精确度，指纹图像应有较高的图像分辨率。一般不低于256dpi，要求较高的场合通常不低于500dpi。（3）图像的灰度：采集设备与方法不同，所采集到的指纹图像也不同。绝大多数指纹图像是单色图像，我们把没有色调变化的单色图像称为二值图或黑白图，具有色调变化的单色图像称灰度图。灰度图含有更加丰富的图像信息，有利于指纹识别与对比。依照对色调变化的表现力，灰度图分为2bit、4 bit、6 bit、8 bit几个不同等级，一般较多采用的是8 bit (256级)灰度。2.2.2 指纹图像的采集指纹图像的采集是自动指纹识别系统8(Automatic Fingerprint Identific

32、ation System，AFIS)的重要组成部分。早期的指纹采集都是通过油墨按压在纸上产生的，如NIST4、NIST9、NISTl4这些标准指纹数据库就属于这一类。那时候AFIS系统的应用范围也比较窄，主要用于大规模指纹数据库的管理和检索，属于离线处理类型。20世纪80年代，随着光学技术和计算机技术的发展，开始出现光学的指纹采集仪。这个时期的光学指纹采集仪体积庞大，价格也极其昂贵只能在特殊的行业部门应用。到了20世纪90年代中期，随着半导体技术的进步，陆续出现了CMOS指纹传感器、热敏传感器、超声波传感器等新型传感器。和光学传感器相比，它们具有体积小巧、价格低的优点。由于半导体传感器具有明显

33、的综合优势，所以迅速成为指纹识别市场的主流产品，市场占有率也越来越高。传统的光学传感器也在向小型化发展，价格也在不断降低，采集性能不断提高。 （1）光学指纹图像传感器：光学取像设备是最早出现的指纹传感器，它的历史可以追溯到20世纪70年代。依据的是光的全反射原理(Fruslrated Total Internal ReflectionFTIR)。近几年又出现了很多新的光学传感器技术，例如使用纤维光来捕捉指纹图像。当纤维光束垂直射到指纹的表面时，它照亮指纹并探测反射光。其他的新型光学指纹传感器是基于全内反射，类似于传统CCD光学技术，但在结构上采用了波导板、弹性膜等器件装置，克服了传统CCD成像

34、技术的不足，并具备了一些新的特点。（2）CMOS压感传感器：半导体传感器是20世纪90年代发展起来的新型指纹图像采集设备。半导体传感器的最大优势就是成本低、体积小。所以在各种手持设备、便携设备中相对于其他传感器有很大的优势。它的缺点是采集的区域小，对湿和脏的指纹采集效果不理想。但是这些都随着技术进步正在逐步克服。市场上已经开始出现了真皮指纹传感器，它采集的不是表面的指纹信息，而是指纹表皮下的真皮信息，可以有效地克服指纹图像采集较差的问题。（3）热敏传感器：热敏感应传感器的原理是根据皮肤纹理与传感器接触部分的温度差异来检测指纹。由于这种感应系统检测的是采集仪晶片上温度的变化，所以传感器要与手指存

35、在温差才能发挥作用。在实际应用中，为了避免出现这种情况，在阵列里包含有发热元件，在炎热的地区，当手指在传感器上直扫时，手指表面使传感器降温，不是受热，所以影像是反向的，这可以由检验软件作自动修正。但在寒冷的地区，则不需用(除非太冷或出现有结冰)。这种概念对信噪比是有帮助的。（4）超声波传感器： 超声扫描技术的原理是基于皮肤、指纹面和空气对超声波产生的不同声反射阻抗来检测指纹的。这种传感器有其独特的优点：由于超声波能穿透许多物质，因此超声指纹传感器几乎不受手指和取像平台表面状况及周围环境的影响，即使手指再脏、再干也能读取，能工作在强烈的光照环境下。此外，它还能处理不规则的纹路结构，也不存在老化的

36、问题。另外，它能实现指纹的非接触采集，在一些特殊的场合，如卫生行业中许多人必须在穿戴橡胶手套的情况下，实现对指纹的提取。但是，超声系统并非完美无缺。由于成像的极限受到波长的制约，所以超声波的最大分辨率不如光学系统的最大分辨率高。另外，其造价较高，大约是光学系统的23倍。（5）红外传感器： 红外传感器的工作原理是利用手指辐射红外线的物理性质来进行测量并获取指纹图像。红外线又称红外光，它具有反射、折射、散射、干涉、吸收等性质。任何物质，只要它本身具有一定的温度(高于绝对零度)，都能辐射红外线。红外线传感器测量有灵敏度高、响应快等优点。（6）其他传感器：除了上述种类的传感器外，还有电感式传感器和压感

37、式传感器等。电感式传感器的原理是在传感器内形成电磁场，在接触过程中感应电磁场的变化从而形成指纹图像，利用了手指皮肤表皮和真皮特性来得到更加稳定的图像；压感式传感器的原理是通过测量手指每个像素的压力值计算得到指纹图像。指纹采集模式主要分为“离线式”和“在线式”两种。所谓“离线式”就是指在指纹采集时，利用某些中间介质（如油墨和纸张）来获取指纹图像，在通过一定的技术手段将图像数字化输入计算机，它属于非实时采集。目前“离线式”采集方式在大多数场合已经消失。所谓“在线式”是通过与计算机联机的先进指纹传感器的专用指纹采集设备，将真实的人体指纹直接变成数字图像数据，实时传输给计算机。对指纹图像采集质量进行分

38、析，指纹图像质量问题主要包括以下几个方面。（1）指纹图像采集面积小：指纹图像采集过程中，手指按得轻或者太偏会造成采集的指纹面积太小，从指纹上提取的指纹信息就少，指纹信息较少很容易造成拒真的情况。（2）指纹图像采集太偏：采集指纹时手指放太偏会造成指纹采集面积小，特征点没有采集到，计算的误差较大，拒真率较高的情况。（3）指纹破损：有些指纹因纹线磨损或者伤疤，造成采集指纹图像上显示空洞或者断层。如果空洞或断层太大，图像处理的时候很难把它填补起来，造成特征点的丢失或者产生伪特征点。（4）指纹龟裂：由于季节的原因有时候指纹出现一些龟裂，在指纹采集的图像上会显示出纵横交错的裂痕，有时这些裂痕又会消失。这样

39、的龟裂如果太宽太多也会造成特征点的丢失或者产生伪特征点。（5）指纹太干燥：采集指纹时，手指干燥的指纹特点是图像整体太淡，纹路大多以独立的小黑点组成。所以手指干燥的指纹图像区域白点数较多，平均灰度值偏高。该指纹在计算纹线方向的时候误差较大。（6）指纹太湿：采集指纹时，手指太湿的指纹图像整体偏黑，并且有较大的模糊黑块，造成相邻的纹线连在一起，黑点较多，所以图像区域平均灰度值较低。该指纹图像常常造成伪叉点。（7）指纹纹路不清晰：采集指纹时，指纹不干净、潮湿或干燥都有可能造成部分区域纹线模糊不清，计算方向不准确，图像增强效果较差。2.2.3 指纹的总体特征总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征，

40、包括基本纹路图案：环型（loop），弓型（arch），螺旋型（whorl）。其他的指纹图案都基于这三种基本图案。指纹的脊纹形式是适应之间的球状表面和半圆形顶端以及横行的指间屈基线生长的，除少数弓形纹之外，绝大多数是箕、斗型纹（约占95%），（三种纹形的大致分布概率如表2.1）表2.1 纹形的大致分布概率基本纹型弓型箕型斗型分布概率5%60%35%纹型是指纹的基本分类，是按中心花纹和三角的基本形态划分的。纹形从属于型，以中心线的形状定名。按我国是指纹分析法，指纹分三大类型如图2.2，五大种形态。可见，型与形是类与种的关系。箕型 斗型 弓型图2.2 指纹的纹形（1）箕形纹（Loop）：有一条以上完

41、整的基性线组成中心花纹。箕形线的对侧有一个三角的上下之线包围着中心花纹。按箕技的流向分为桡侧箕形纹（反箕）和尺侧箕形纹（正箕）两种。按中心花纹的结构形态又可分为普通箕、闭口箕、叶形箕、横箕和类似斗的箕。箕形纹中心和三角之间的距离和纹线数量多少不一，有的只有12条线，多数为十条线左右，个别的可达30余条。（2）斗型纹(Whorl):中心花纹呈环、螺、曲状，由内向外扩展与上下包围线汇合形成两个以上的三角的纹线，称为斗型纹。分为环形、螺形、囊形、双箕形、杂形五种。斗型纹的中心花纹，在由一条环、螺、曲等纹线构成时，与两侧三角相对的弧形线凸面，必须是不折、不断的，并且不与来自从三角中的其它纹线相接。（3

42、）弓型纹(Arch): 由弓形线和横直线层叠而成，中心花纹与上下包围线无明显界限，因此也没有真正的三角区。分弧形和帐形纹两种。（4）弧形纹：是由平缓或略微突起的弧形线组成的一种结构简单的花纹形式。（5）帐形纹：由平行的和突起的弧形线组成。花纹中部有直立的或倾斜的纹线，将弧形线撑起呈帐蓬状。2.2.4 指纹的局部特征局部特征是指指纹上的节点的特征，这些具有某种特征的节点称为特征点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征特征点，却不可能完全相同。指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就称为“特征点”。就是这些特征点提供了指纹唯一性的确认

43、信息。特征点的分类有以下几种如图2.3 ,最典型的是端点和分叉点。图2.3 指纹特征示意图很多研究者试图解决指纹分类问题，但至今分类算法的误识率仍较高。如何提高指纹分类的准确率在自动指纹识别研究中是一个较关键的问题。2.2.5 指纹算法的具体性能评价指标就一个自动指纹识别系统来说，其指纹识别算法的精确度是整个系统性能指标中最为关键的指标。所谓指纹识别算法的精确度是指其识别与提取的特征数量与准确率及进行特征匹配时的准确率。下面线介绍一下有关指纹识别的基本概念。（1）拒识率和误识率：拒识率(False Rejection Rate，FRR)又称拒真率，指将相同的指纹误认为是不同的指纹，而加以拒绝的

44、出错概率。其定义为：FRR=拒识的指纹数目/考察的指纹总数目100%； 误识率(False Accept Rate,FAR)又称认假率，指将不同的指纹误认为相同的指纹，而加以接收的出错概率。其定义为：FRR=错判的指纹数目/考察的指纹总数目100%。（2）拒登率：拒登率(Error Registration Rate，ERR)是用来描述指纹设备的适应性。其定义为：ERR=出现不能登录及处理的指纹数目/考察的指纹总数目100%。ERR指的是指纹设备出现不能登录及处理的指纹的概率，拒登率ERR过高将会严重影响设备的使用范围。（3）速度：指纹识别系统的工作速度主要由采集时间、图像处理时间、比对时间和

45、平均识别速度几项指标构成。采集时间通常包含了采集的操作时间和图像的传输时间；图像处理时间，指的是从计算机处理指纹图像到提取出所有特征、输出特征模板所耗费的时间；比对时间，指计算机对两组指纹特征模板进行比对并给出结果所耗费的时间；平均识别速度，指计算机从指纹特征模板库中搜索出特定指纹特征模板的速度，通常是一个统计平均值，其速度的快慢与指纹特征模板库的分类方法有很大关系。（4）平衡点:即调整指纹识别门限,使拒真率和认假率相同，平衡点越低越好。（5）建档时间:即平均每一枚指纹进行指纹图像采集、图像处理、特征提取和特征建库的时间，建档时间越短越好。（6）比对效率:即在建档后,直接比对一对指纹特征(不进

46、行图像处理和特征提取)所用的时间,一般用每秒钟比对的次数来表示,当然越多越好。（7）特征文件字节数:即平均每一枚建档指纹所用的特征文件长短,用字节表示,越短越好。（8）算法通用性:即指纹识别算法对指纹传感器的敏感性。需要考虑当传感器图像尺寸、噪声水平、失真程度、手指按印角度等因素改变时,识别算法的适应性或程序修改的工作量，这一条暂时没有具体衡量指标。2.3 DSP芯片的选择DSP芯片9发展简况。自1982年美国TI公司推出第一个DSP芯片TMS32010以来，DSP芯片有了很大的发展。DSP芯片不仅在运算速度上有了很大的提高,而且在通用性和灵活性方面了极大地改进。此外,DSP芯片的成本、体积、

47、重量和功耗也都有了很大程度的下降。随着DSP芯片应用领域的不断扩大,DSP芯片已形成低、中、高三种档次:低端产品执行速度一般为2050MIPS,能维持适量存储和功耗,提供了较好的性能价格比,适用于仪器仪表和精密控制等，中端产品执行速度一般为100150MIPS,结构较为复杂，具有较高的处理速度和低的功耗，适用于无线电信设备和高速解调器等。高端产品执行速度一般为1000 MIPS以上，处理速度很高,产品结构多样化，适用于图像技术和智能通信基站等。对于种类繁多的DSP芯片，一般可按其工作的数据格式将其分为两大类定点DSP芯片和浮点DSP芯片。定点DSP品种最多，处理速度为202400 MIPS；浮

48、点DSP基本由TI公司和AD公司垄断，处理速度为40M1GFLOPS。指纹算法通常比较复杂，对硬件系统的要求比较高。传统的MCU难以满足要求，而数字信号处理器(DSP)由于具有特殊的硬件结构及编程指令，有很强的数字运算能力，所以特别适合类似指纹识别这一类需要大量的数字信号处理的场合。目前，德帅仪器公司(T1)，摩托罗拉公司等许多公司都有自己的DSP芯片，其中TI公司的TMS320C54X系列DSP非常适合需要大量数字运算，低功耗的嵌入式应用场合，该系列DSP具有以下特点：DSP内部采用改进的哈佛结构，即：程序空间和数据空间分开，允许同时取指令和取操作数，而且还允许在程序和数据空间之间相互传送数据；DSP芯片内部采用多总线结构，C54X内部有P、C、D和E等4条总线（每条总线包括地址总线和数据总线），可以在一个机器周期内从程序存储区取1条指令，从数据存储区读2个操作数并向数据存储区写1个操作数，大大提高了DSP的运行速度;在DSP中，采用流水线结构，将一条指令执行所需要的取指、译码、取操作数并执行等几个步骤同时完成，使指令周期降低到最小值；DSP内部有多个处理单元如算术逻辑运算单元(