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基于ARM的指纹识别门禁系统设计方案【官方网站】
时间:2020-12-31 来源:s10世界总决赛押注平台 浏览量 88436 次

官方网站_现代社会高速发展,往往要出示身份证,传统的身份证技术已经不符合社会的排斥。 由于人的身体特征具有不可复制性,人们开始研究生物识别技术,但指纹具有唯一性、终身不变性、不易伪造等特征,由于安全性低,因此被广泛应用。

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有些机械部门例如银行、酒店、机房等一般追加了门禁系统,门禁系统是为了确保人们的生活、工作及财产安全性,开展最重要的地下通道出入口管理和管理的系统,基于指纹认证技术ARM作为嵌入式系统处理器,具有高性能、低功耗、低成本等特点,因此广泛应用于工业管理领域、光学和安全性产品方面。 介绍了基于嵌入式ARM9架构的指纹认证原理和处理方法,以及指纹认证门禁系统的硬件和软件设计方法。 1指纹识别原理和处理方法通过分析指纹识别技术指纹的局部特征,提取详细的特征点,切实证明个人身份。 指纹识别技术主要涉及指纹图像加载、特征提取、数据保存、比对四个功能。

首先从提供的指纹图像中寻找特征点,然后根据特征点的特性制作用户的生物指纹的指纹特征数据(可以从指纹图像转换为特征数据,但不能从特征数据转换为指纹图像的一个方向的切换)。 为了使两张不同的指纹生成完全相同的特征数据,通过将收集到的指纹图像的特征数据与数据库中保存的指纹特征数据的展开模式匹配,计算它们的类似度,最后得到两个指纹的规定结果,根据规定的结果进行用户1.1指纹图像的收集光学像有着悠久的历史,可以追溯到1970年代,基于光的全反射原理。 现在,一般使用光学指纹传感器收集指纹,得到指纹具有图像清晰、功耗低、稳定性高等特点。

本系统使用TFS-D0303光学指纹传感器。 1.2指纹认证算法指纹认证算法的有效性直接影响了指纹认证的精度和指纹认证门禁系统的安全性和稳定性对整体形式和虚拟的安全性和可靠性起着决定性的作用。

指纹识别算法的处理过程主要包括图像处理、纹理细分、特征提取、特征赋予等(温图1 )。 图1指纹认证流程图的预处理是指纹认证不可缺少的步骤。 其目的是消除提供图像时引入的噪声,避免低质量图像的影响,使其在前一阶段正确展开特征提取和分类鉴定。

预处理过程主要包括图像分割、平滑度、图像增强、二值化和细分等步骤,每经过一个步骤就能提高图像质量,不利于以后的工作。 如果环境温度的影响或手指潮湿,指纹图像中条纹线可能不会成为倒数。 对于指纹的格线不是倒数的指纹图像,一般实施平滑的滤波处理,这也是模糊图像,模糊脱落的格线边界进行连接。

本算法采用低通滤波器对各块指纹图像的方向信息展开块级平滑度,修正不正确的计算结果。 具体的方法是固定计算(x,y )在x轴和y轴上的投影成分:低通滤波器响应是式中,H(u,v )是二维低通滤波器,式中,H(u,v )是二维低通滤波器,式中,H(u,v )是wlwl是55滤波器大小。

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w是图像子块大小(在本算法中w=10像素大小)。 通过纹理的细分,二值化图像的纹理被细分为只有1像素长的连接线段。

显示了完全指纹图像、增强的二值化图像以及细分后的二值化图像。 指纹的特征点信息是从细分化的二值化图像中提取的。 从微细化的二值化图像中寻找末端点或端点,从这些点中寻找纹理轨迹。

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通过这些点计算纹路的形状。 这些形状数据、点的类型和点的方向被记录为该指纹图像的特征点。

特征的赋予方法是通过两个图像特征点中仅次于给定点的反对数来确认的。 假设有甲和乙两个图像,首先以甲图各特征点为基准,依次计算乙图像的各特征点和甲图的基准特征点类型完全相同的特征点和乙图的各特征点的距离和方向,基于该距离和方向,以甲图的基准点为原点计算有甲图的一点,然后指出仅次于规定的反对点数,小于规定值,两张图像匹配。 否则,我不会决定。

2基于系统硬件设计RISC架构的ARM微处理器因其小型、功耗低、持续执行速度快等优点而被广泛应用于许多领域。 本系统使用三星s10世界总决赛押注平台公司的嵌入式微处理器S3C2440AL,是高性能、低功耗的强大嵌入式应用处理器产品,使用IntelX-Scale微结构体系框架,许多常用的外围模块S3C2440AL的主频率为400MHz,最低为533MHz。 TFS-D0303指纹传感器由256300个电容传感器阵列组成,分辨率高达500dpi,工作电压范围为3.3~5V,传感器内部有8位ADC,具备两组采样保持电路。

硬件系统整体的框图如图2右图所示。【官方网站】。

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