基于ARM的指紋識別門禁系統設計方案

　　現代社會高速發展，很多場合需要身份確認，傳統的身份識別技術已經不能滿足社會要求。人的身體特征具有不可復制性，因此人們開始研究生物識別技術，而指紋具有唯一性、終生不變性、難于偽造等特點，安全性高，因而得到了廣泛應用。在一些機要部門，如銀行、賓館、機房等一般都安裝有門禁系統，門禁系統是為保障人們生活、工作及財產安全， 對重要通道的出入口進行管理與控制的系統，基于指紋識別技術的門禁系統是一項高科技安全設施，提高了系統的安全性。ARM作為一種嵌入式系統處理器，具有高性能、低功耗、低成本等特點，因而在工業控制領域、成像和安全產品方面得到了廣泛應用。本文介紹了基于嵌入式ARM9體系結構的指紋識別原理與處理方法，以及指紋識別門禁系統的軟硬件設計方法。

　　1 指紋識別原理及處理方法

　　指紋識別技術通過分析指紋的局部特征，從中抽取詳盡的特征點，從而可靠地確認個人身份。指紋識別技術主要涉及四個功能：讀取指紋圖象、提取特征、保存數據和比對。首先從獲取的指紋圖像上找到“特征點”，然后根據特征點的特性建立用戶活體指紋的指紋特征數據（一種單向的轉換，可以從指紋圖像轉換成特征數據但不能從特征數據轉換成為指紋圖像）。由于兩枚不同的指紋不會產生相同的特征數據，所以通過對所采集到的指紋圖像的特征數據和存放在數據庫中的指紋特征數據進行模式匹配，從而計算出它們的相似程度，最終得到兩個指紋的匹配結果，根據匹配結果來鑒別用戶身份。

　　1.1 指紋圖像的采集

　　光學取像有著悠久的歷史，它可以追溯到上世紀70年代，依據的是光的全反射原理?，F在一般采用光學指紋傳感器來采集指紋，取得指紋具有圖像清晰、功耗低、穩定性高等特點。本系統采用的是TFS-D0303光學指紋傳感器。

　　1.2 指紋識別的算法實現

　　指紋識別算法的有效性直接影響著指紋識別的精確度和指紋識別門禁系統的安全性和穩定性，對整個門禁的安全性和可靠性起著決定性的作用。指紋識別算法的處理過程主要包括： 圖像處理、紋路細化、特征提取和特征匹配等（見圖1）。

圖1 指紋識別流程圖

　　預處理在指紋識別中是不可缺少的步驟。其目的是去除圖像獲取時所引入的噪聲，消除低質量圖像的影響，以便后續環節能夠正確地進行特征提取和分類識別。預處理過程主要包括圖像分割、平滑、圖像增強、二值化和細化等步驟，每經過一個步驟都可以改善圖像的質量，有利于后面的工作。

　　環境溫度的影響或手指干燥可能會使指紋圖像產生紋線不連續。對于指紋紋線不連續的指紋圖像，一般要經過平滑濾波處理，這也是對圖像進行模糊化，使斷裂的紋線邊界經過模糊后連接起來。在本算法中采用低通濾波器對各塊指紋圖像的方向信息進行塊水平的平滑，修正不準確的計算結果。