基于ARM的光學指紋識別系統(tǒng)的設計方案

　　本方案采用ARM處理器作為控制核心，構建指紋識別算法的嵌入式系統(tǒng)的設計方法及過程。該系統(tǒng)采用光學指紋傳感器（內(nèi)建格科微電子有限公司的光學GC0307 CMOS圖像采集芯片）與ARM Cortex M3內(nèi)核的意法半導體公司32位高性能單片機STM32F205RE組成功能主體，采用Sobel邊緣檢測算子、Gabor濾波、圖像二值化等圖像采集與處理算法對指紋圖像進行識別。經(jīng)過反復實踐證明，該方案適合嵌入式組件開發(fā)中需要進行生物指紋特征提取、識別，指紋身份認證、比對等場合。系統(tǒng)具有高性價比且交互簡易、識別率高、擴展性強，便于嵌入式應用。

　　0 引言

　　隨著電子信息技術應用面日益拓展，不少場合需要對特定用戶群體進行身份識別或身份記錄，如門禁系統(tǒng)、考勤系統(tǒng)、安全認證系統(tǒng)等，在各種系統(tǒng)中運用的技術形式多樣，如視網(wǎng)膜識別、面相識別、指紋識別、RFID 射頻識別應用等。其中，生物特征識別方式以其方便性強、安全性高等特點得到了越來越多人的認可和接受，特別是指紋識別技術方式，現(xiàn)已發(fā)展成為應用最廣泛的生物識別技術之一。因此，研究基于嵌入式架構的指紋識別系統(tǒng)具有現(xiàn)實意義和廣闊的應用前景。

　　1 系統(tǒng)整體結構

　　系統(tǒng)采用光學指紋傳感器（內(nèi)建格科微電子有限公司的光學GC0307 CMOS 圖像采集芯片）與ARM Cortex M3 內(nèi)核意法半導體公司的32 位高性能單片機STM32F205RE 組成功能主體，采用Sobel 邊緣檢測算子、Gabor 濾波、圖像二值化等圖像采集與處理算法對指紋圖像進行識別，構建了小體積的嵌入式指紋識別模塊，具有積木式嵌入、微功耗、程序接口簡單易用、便于二次開發(fā)、識別準確度高、高性價比等特點。

　　2 系統(tǒng)硬件電路設計

　　整個系統(tǒng)設計構成了一體化光學指紋識別模塊。模塊設計采用光學暗背景成像原理，加入特有活體檢測芯片，在解決干手指效應的同時解決殘留指紋誤識別、橡膠假指紋等問題。

　　圖1 所示為格科微電子有限公司的光學GC0307 CMOS 圖像采集芯片應用電路原理圖。該款CMOS 圖像采集芯片是高精度、低功耗、微體積的高性能相機的內(nèi)置式組件，它把實現(xiàn)優(yōu)質VGA 影像的CMOS 影像傳感器與高度集成的影像處理器、嵌入式電源和高質量的透鏡組結合在一起，輸出JPEG 圖像或圖像視頻流，支持8/10 位數(shù)字傳輸JPEG 圖像和YCbCr 接口，提供了完整的影像解決方案。

　　CMOS 圖像采集芯功能輸出串行數(shù)據(jù)引腳、時鐘信號引腳、復位引腳、串行總線引腳等都接入到STM32F205RE的GPIO 口， 通過GPIO 口模擬時序讀取CMOS 芯片采集到的圖像信息。由于STM32F205RE 的GPIO 口工作頻率可達120 MHz，因而可以非常準確高效地模擬時序，實測640×480 的原始圖像能以10 幀/s 的速度采集到主處理器STM32F205RE 中進行圖像處理。

　　3 系統(tǒng)軟件功能設計

　　本系統(tǒng)的指紋圖像采集過程如圖2 所示。系統(tǒng)軟件設計部分則針對畸變糾正采用了四點轉正算法。

　　通過公式（1）和公式（2）可以得到從（x，y） 到（u，v） 的變換，其中，A ~ H 由光路決定，可以由具體測定數(shù)據(jù)最終確定，通過實測可以獲得原始數(shù)據(jù)。圖3 所示展示了原始圖像和畸變糾正前后圖像的效果差異。通過變換可見，畸變糾正后的圖像通過變換可達500 DPI分辨率，為后續(xù)獲得高質量圖像處理數(shù)據(jù)奠定了基礎條件。