基于ARM和滑動指紋傳感器的采集系統
滑動時指紋傳感器獲得的每一個像素,由一個16進制數表示,對應著4個時鐘周期。當傳感器通過SPI端口傳輸獲取到一幀數據時,先傳輸一個幀同步信號F0F00200,然后再傳輸232×8像素指紋數據。因此,每傳輸一幀數據,需要n=(232×8+8)×4=7496個時鐘周期。當FingerChip以6Mbps工作時,每秒中可獲取804幀指紋數據。獲取到的指紋數據存儲在SDRAM中,通過指紋拼接程序將紋幀序列拼接成完整的指紋圖像,然后通過USB傳輸回PC主機中顯示。
4、 系統定制和驅動程序加載
4.1系統定制
為了增加系統的可維護性,采用Linux系統,Linux內核可根據需要裁減。系統定制過程為:(1) 首先將RomBoot.bin下載到AT91RM9200的SDRAM里;當超級終端顯示RomBoot程序界面之后,分別將RomBoot.bin和U-Boot.bin程序下載存儲到DataFlash的0xc0000000和0xc0008000地址。復位開發板,進入U-Boot命令行。(2)在超級終端中,通過tftp將裁減過的Linux內核鏡像文件和文件系統下載到Dataflash中運行。
4.2 加載驅動程序
設備驅動程序在Linux內核中,使某個特定的硬件響應一個定義良好的內部編程接口,同時完全隱藏了設備的工作細節。用戶通過一組標準化的調用完成對硬件的操作,而這些調用是和特定的驅動程序無關的。將這些調用映射到作用了實際硬件的設備特定的操作上,就是設備驅動程序的任務。另一方面,這種編程接口使得驅動程序獨立于內核的其他部分而建立,在需要的時候,可以在運行時“插入”內核(調入內存),也即Linux中的模塊化實現,這也是Linux中設備驅動程序的一大特點。
將FingerChip驅動程序加載到Linux文件系統中,當系統運行時,使用insmod命令,即可實現指紋傳感器設備的裝載。通過標準化的調用,實現對傳感器的控制。
當手指滑過時,滑動指紋傳感器采集到是一系列指紋幀序列,因此在嵌入式系統中,需要對獲取的指紋幀序列進行拼接。與PC機中的CPU相比,ARM芯片速度較低。為了減少刮取指紋后的等待時間,對指紋拼接速度的要求很高。
從大量的指紋序列中發現,當采集速度足夠快時,指紋幀序列相鄰兩幀之間是連續的,而且會有部分重疊。同時,相鄰指紋幀之間的旋轉和形變微乎其微,幾乎可以被忽略,所以在相鄰指紋幀配準的時候,只需要計算出兩幀之間的偏移量就可以。
本文運用基于塊匹配指紋拼接算法[5],能夠快速有效的尋找到相鄰指紋幀之間的偏移量。塊匹配算法是:(1)在圖像A中選取M×N大小的X區域;(2)在圖像B中選取所有可能的M×N大小的Y區域;(3)計算X區域和Y區域對應象素差值的平均值MAE;MAE越小,兩區域相似度越高;(4)MAE最小值對應的Y區域即為與X區域匹配。計算公式為:
(1)
其中0≤i≤M-1,0≤j≤N-1,p(i,j)為X區域的點p的象素值,q(i,j)為Y區域對應點q的象素值。MAE越小,兩區域相似度越高。理想情況下,MAE最小值為0。
具體實現步驟:(1)FingerChip AT77104A獲取到的指紋幀數據大小為232×8,設x方向為232,y方向為8。為了有效的拼接相鄰兩幀指紋,設置獲取每一幀數據的頻率,使得y方向的偏移量dy不大于8,即保證相鄰兩幀一定有重疊。(2)理想情況下,手指在y方向滑動,在x方向上偏移量為0。因此,只考慮dx不大于dy的情況。當dx超過dy時,滑動無效。(3)由(1)(2)可得,|dx|8。同時可得,最后一行,中間的(232-8×2)個象素與下一幀必有重疊。(4)取前一幀最后一行(232-8×2)個象素,即(232-8×2)×1的模板,與新獲取的一幀指紋匹配。(5)匹配方法:在新的指紋幀里面尋找所有可能的(232-8×2)×1的模板,計算求得MAE。選取MAE的最小值對應的模板,此模板與上一幀的最后一行的(232-8×2)×1的模板相匹配。即得dx,dy。(6)重復執行以上步驟,直到得到一幅完整的指紋圖像。圖3-a為拼接前的指紋幀,圖3-b為拼接后的指紋圖像。
圖3 a.拼接前的指紋幀 b.拼接后的指紋圖像
6、 總結
本文實現了基于ARM9芯片AT91RM9200和滑動指紋傳感器AT77C104B FingerChip的指紋采集系統,具有低功耗,采集便捷,通信系統簡單等優點,具有很大的實用價值。開發的指紋拼接算法通過了AT77C104B FingerChip獲取的100幅指紋幀序列的測試,均能達到較好的效果。該系統獲取到的指紋幀序列和拼接后的指紋圖像,均可通過USB接口導出,可用于指紋拼接算法有效性的測試和指紋識別算法的測試。因為AT91RM9200支持以太網的接入,因此可以聯網集控。下一步的工作是,在此指紋采集和指紋拼接算法的基礎上,開發指紋識別系統。
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