基于FPGA的指纹识别系统

项目名称：基于FPGA的指纹识别系统         
英文名称：Fingerprint Identification System based on FPGA        
关键词：指纹识别        
关键词英文：fingerprint identification        
项目信息：
应用领域：消费类电子
设计摘要：
本系统计划采用xilinx公司Spartan 3E系列FPGA作为核心控制芯片，通过SPI接口使用FPC1011C指纹传感器实现对指纹图象的采集，利用FPGA芯片资源对指纹图像进行中心点求取、图像修剪、可视化扇形、归一化、Gabor滤波、特征编码等处理，之后执行指纹模板建档或者指纹匹配。使用MicroBlaze软核实现系统的管理，在数据处理方面尽可能多的使用纯硬件实现，保证功能实现的准确性和速度。该识别系统可用于门禁、考勤、证件管理等很多方面，具有很广泛的应用前景。
设计摘要(英文)：
The Xilinx FPGA of family Spartan-3E will be used as the central control device in this Fingerprint Identification System, which can collect the fingerprint image by a fingerprint sensor named FPC1011C via the SPI interface, then figure out the central point of the fingerprint, thirdly shave the picture, fourthly transform it into a visual sector, then deal with it for generalization , Gabor filter and characteristic code, finally establish the fingerprint model file or execute operation of fingerprint matching. In this system, MicroBlaze Core is used for system management, and the module for data processing will be realized with hardware as much as possible in order to ensure the precision of function of the system and improve the speed of processing. The application of this system is versatile such as door guard, work attendance checking, certificate supervision and so on.
系统原理和技术特点：

系统采用xilinx公司Spartan－3E 系列FPGA作为核心的控制和运算芯片，数据采集模块由FPC1011C电容式指纹传感器来完成，FPC1011C指纹传感器可以完成指纹图像的采集并用其自带的A/D转换器将指纹图像转换成数字信号，利用SPI接口传送至FPGA进行处理。当处理图像数据时，FPGA将通过其逻辑单元执行指纹中心点求取、图像修剪、可视化扇形、归一化、Gabor滤波、特征编码等一系列操作，从而获得重要的指纹图像信息。
处理之后的图像会根据当前的操作模式被存入FLASH中作为建档模板，或者与当前模板进行匹配。工作前可用键盘对工作模式进行选择，另附带有LCD显示器用来显示模式选择和识别结果。
我们所采用的算法主要有两大优点：
1.         快速性：依据算法是否依赖中心点，指纹细节匹配算法可分为两类：基于中心点的匹配算法和非中心点匹配算法。由于大多数非中心点匹配算法都非常耗时，因此不适合大规模在线应用。故本次算法采用基于中心点的匹配算法，能够极大的提高匹配速度，但是，这类算法极度依赖于中心点的定位精度，中心点的求取成为该算法的关键，而本文的第二大优点采用了新的中心点定位方法，中心点定位精度远远高于传统的定位方法。
2.        稳定性：本次算法，根据指纹图像的特点，分别在空间与和频域增强图像，并采用了一种复合滤波器对增强后的图像进行滤波处理，把指纹图像的局部信息和全局信息有机的结合起来，是一种非常高效而准确的中心点提取算法。最重要的一点，在实际应用中，同一个指纹两次采集到的图像必然会有一定的平移和旋转，传统的方法对这两种的情况所求出的中心位置均有一定的偏差，而中心点的偏差将导致整个指纹识别的失败。另外，传统的方法，如Poincar index算法及类似的方向场的算法对于一些低质量的图像，如有裂纹和创伤的图像，干燥的皮肤取得的图像，脊线和谷线对比度小的图像效果甚差，而本次算法对于平移旋转以及低质量的图像依然可以求得准确而稳定的中心，这对于整个算法的稳定性起到了核心作用。

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