[發明專利]基于LINUX的嵌入式指紋識別系統在審
| 申請號: | 201410581322.X | 申請日: | 2014-10-28 |
| 公開(公告)號: | CN105631388A | 公開(公告)日: | 2016-06-01 |
| 發明(設計)人: | 不公告發明人 | 申請(專利權)人: | 鎮江華揚信息科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/54 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 212009 江蘇省鎮江市新*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 linux 嵌入式 指紋識別 系統 | ||
技術領域
基于LINUX的嵌入式指紋識別系統主要涉及計算機應用系統方面領域。
背景技術
指紋識別技術(FingerprintVerificationTechnology)是利用人體指紋特征進行身份認證的‘種技術,是目前生物檢測學·},研究最深入,應用最廣泛,發展最成熟的技術。近年來,隨著電子商務、嘲上貿易、嘲±:銀行等飛速發展以及人們對個人信息的要求的不斷提高,嵌入式指紋識別系統將大有用武之地。研究指紋識別系統,把握社會對指紋識別的需求,使嵌入式系統的開發應用能夠緊緊把握住當前指紋識別的發展方向.足具有巨人應用價值的。
發明內容
通過國家專利檢索沒有發現關于此系統方面的申請資料。
本系統的指紋識別算法的目的足判決一個自動提取出的細節點在給定的位置和,J向上究竟足紋線端點、紋線分義點還是虛假細節點,為后續的指紋細節點匹配環節提供更可靠的依據。算法的主要內容包括細節點鄰域的選取和頂處理。鄰域特征分析等。
一.指紋圖像的獲取:
指紋圖像的采集是自動指紋識別系統(AFIS)的重要組成部分。指紋傳感器根據探測對象的小同可分為光學傳感器、熱敏傳感器、壓敏傳感器和超聲傳感器等。根據器件的不同,又町分為CMOS器件傳感器和CCD器件傳感器。它們的工作原理都是將生物特征經過檢驗后轉化為系統可以識別的圖像信息。在指紋識別系統中,可靠的和廉價的圖像采集設備是系統運行正常、可靠的關鍵。
本文采用電容式指紋傳感器技術。電容傳感器是在單個晶片L集成了10多萬個電容傳感器,其外面是絕緣的表面,當用戶的手指放在上面時,手指皮膚組成了電容陣列的另一極,電容器的電容值由于導體間的距離(指紋的脊和谷相對于另一極的距離)而不同。通過測量,審問中小同的電容值而得到完整的指紋圖像。該類型較典型的產品為Veridicom公司的FPS200指紋傳感器,在指紋采集過程中,根據反饋信息調節電容放電時間等參數以增強其靈敏度。它的面積只有1.5cm*1.5cm,集成90000個電容,且帶有高速A/D轉換器件。該產6&的分辨率為500dpi。系統提供USB接口、SPI接r]和8位總線接口。電容式指紋傳感器具有難十欺騙、消除日常的指紋變化、體積小、高分辨率、消除周圍燈光光線的影響、指紋圖像質最高、感應區不易磨損、I:l的l生l像尺寸等特點。由于電容式指紋傳感器的優點及其適中的價位.成為指紋識別系統中主流的傳感器。
二.圖像的預處理:
獲得的圖像有很多噪音,這主要由于平時的工作環境引起的,比如,手指被弄臟,手指有刀傷、疤、痕、干燥、濕潤或撕破等。想得到比較清晰干凈的并不容易,這需要對指紋圖像進行預處理。首先要進行歸一化、圖像增強、圖像分割、二值化、細化及細化后處理。細化后,一般還要對處理過的圖像再進行細化后處理。因為,細化圖像還有毛刺、短線、斷點、小孔等四類噪聲它們會形成假的特征點,因此必須去除。
三.特征點的提取:
特征提取把指紋圖像的紋線走向,紋線斷點、交叉點等能充分表示該指紋唯4性的特征用數值的形式表達出來。為了比對的準確性,要求特征提取算法盡可能多地提取有效特征。I司時濾除由各種原因造成的虛假特征。對細化后的指紋圖像,一般可簡單的通過3x3的模板檢測出常用的特征點。有的則還需要尋找總體特征點如核心點和三角點等。
匹配時主要依據下述信息:細節點的位置、方向、指紋的紋型、脊線的趨勢、細節特征點之間的脊線數目等。指紋是由脊線和谷線相間交錯構成的,指紋圖像二值化后我們可以很清楚地看到這種結構,經分析發現指紋脊線E的端點與指紋谷線上的分叉點對應同一個特征點,脊線卜的分叉點與谷線上的端點對應同一個特征點。因此我們只需對兩幅細化圖像提取端點即可將指紋的所有端點和分叉點都提取出來。
四.特征匹配:
特征匹配是將新輸入指紋的特征值與指紋庫中所存指紋的特征值進行比對。找出最相似的指紋作為識別的輸出結果。也就是所說的指紋驗證/辨識過程。由于各種凼索的影響。同一指紋兩次輸入所得的特征模板很町能不同。因此,只要有輸入指紋的特征模扳與所存儲的模扳相似時,就說這兩個指紋是匹配的。于是產生有關的衡景標準的問題。
通常,匹配結果用“匹配度”來表示。當匹配度大于某一闡值時,認為兩指紋匹配:相反,當小于該闡值時,認為不匹配。閉值大小通常根據經驗、系統安全級別等因素人為設定。闡值較大時,系統安全性增加,但FRR將升高;反之,系統易用性好,但FAR要升高。
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