基于匯聚式處理器的生物認證系統設計

圖1：基于生物認證技術的大樓管理系統示意圖。

生物認證中使用的匯聚式處理器

在實際應用中，幾乎所有的生物認證技術均通過以下步驟實現：傳感器采集原始生物特征數據；處理采集數據，完成特征提取，形成代表目標對象的特征集；模式匹配，將提取的特征集與數據庫中保存的模板進行對比；判斷程序，根據對比結果判斷用戶聲明的身份是否能通過驗證。對于便攜式的生物認證終端來說，所有這些步驟都必須由處理器在很短的時間內完成，因而對處理器性能提出了較高的要求。

近年來，ADI公司推出的匯聚式處理器Blackfin系列已經在全球多家領先的生物認證系統中得到使用。Blackfin處理器是一類專為滿足當今嵌入式音頻、視頻和通信應用的計算要求和功耗約束條件而設計的新型16/32位嵌入式處理器。Blackfin處理器將一個32位RISC型指令集和雙16位乘法累加(MAC)信號處理功能，與通用型微控制器所具有的易用性組合在一起。這種處理特征的組合使得Blackfin處理器能夠在信號處理和控制處理應用中都具有突出優勢，在很多應用中避免了增設單獨的異類處理器，可以輕松實現各種生物認證方法所涉及的復雜數字信號處理運算。

Blackfin處理器已廣泛用于視頻及圖像處理應用，而圖像處理正是幾乎所有生物認證系統的基礎技術。以指紋識別為例，其預處理主要包括指紋圖像增強、指紋圖像二值化、指紋圖像細化和指紋圖像細化的后處理，這些都依賴于處理器的圖像處理能力。特別是，Blackfin處理器所具有的以下獨特特性對生物認證技術的實現提供了重要支持：Blackfin處理器支持8位數據以及許多像素處理算法所常用的字長，大大提高了虹膜識別、人臉識別等應用中常見的動態圖像處理、像素值處理；Blackfin具有L1和L2兩級高速緩存結構；由于具有快速的讀取速度，這種緩存結構可以有效提高生物特征參數處理速度；生物認證需要對圖像進行處理，大量涉及到內存數據存取，而Blackfin處理器所具有的DMA控制器可以自動完成數據傳輸，所需的處理器內核開銷極少，節約了處理器的寶貴運算能力。

圖2：Blackfin處理器內核架構。