[发明专利]基于LINUX的嵌入式指纹识别系统在审

专利信息
申请号: 201410581322.X 申请日: 2014-10-28
公开(公告)号: CN105631388A 公开(公告)日: 2016-06-01
发明(设计)人: 不公告发明人 申请(专利权)人: 镇江华扬信息科技有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/54
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 212009 江苏省镇江市新*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 linux 嵌入式 指纹识别 系统
【说明书】:

技术领域

基于LINUX的嵌入式指纹识别系统主要涉及计算机应用系统方面领域。

背景技术

指纹识别技术(FingerprintVerificationTechnology)是利用人体指纹特征进行身份认证的‘种技术,是目前生物检测学·},研究最深入,应用最广泛,发展最成熟的技术。近年来,随着电子商务、嘲上贸易、嘲±:银行等飞速发展以及人们对个人信息的要求的不断提高,嵌入式指纹识别系统将大有用武之地。研究指纹识别系统,把握社会对指纹识别的需求,使嵌入式系统的开发应用能够紧紧把握住当前指纹识别的发展方向.足具有巨人应用价值的。

发明内容

通过国家专利检索没有发现关于此系统方面的申请资料。

本系统的指纹识别算法的目的足判决一个自动提取出的细节点在给定的位置和,J向上究竟足纹线端点、纹线分义点还是虚假细节点,为后续的指纹细节点匹配环节提供更可靠的依据。算法的主要内容包括细节点邻域的选取和顶处理。邻域特征分析等。

一.指纹图像的获取:

指纹图像的采集是自动指纹识别系统(AFIS)的重要组成部分。指纹传感器根据探测对象的小同可分为光学传感器、热敏传感器、压敏传感器和超声传感器等。根据器件的不同,又町分为CMOS器件传感器和CCD器件传感器。它们的工作原理都是将生物特征经过检验后转化为系统可以识别的图像信息。在指纹识别系统中,可靠的和廉价的图像采集设备是系统运行正常、可靠的关键。

本文采用电容式指纹传感器技术。电容传感器是在单个晶片L集成了10多万个电容传感器,其外面是绝缘的表面,当用户的手指放在上面时,手指皮肤组成了电容阵列的另一极,电容器的电容值由于导体间的距离(指纹的脊和谷相对于另一极的距离)而不同。通过测量,审问中小同的电容值而得到完整的指纹图像。该类型较典型的产品为Veridicom公司的FPS200指纹传感器,在指纹采集过程中,根据反馈信息调节电容放电时间等参数以增强其灵敏度。它的面积只有1.5cm*1.5cm,集成90000个电容,且带有高速A/D转换器件。该产6&的分辨率为500dpi。系统提供USB接口、SPI接r]和8位总线接口。电容式指纹传感器具有难十欺骗、消除日常的指纹变化、体积小、高分辨率、消除周围灯光光线的影响、指纹图像质最高、感应区不易磨损、I:l的l生l像尺寸等特点。由于电容式指纹传感器的优点及其适中的价位.成为指纹识别系统中主流的传感器。

二.图像的预处理:

获得的图像有很多噪音,这主要由于平时的工作环境引起的,比如,手指被弄脏,手指有刀伤、疤、痕、干燥、湿润或撕破等。想得到比较清晰干净的并不容易,这需要对指纹图像进行预处理。首先要进行归一化、图像增强、图像分割、二值化、细化及细化后处理。细化后,一般还要对处理过的图像再进行细化后处理。因为,细化图像还有毛刺、短线、断点、小孔等四类噪声它们会形成假的特征点,因此必须去除。

三.特征点的提取:

特征提取把指纹图像的纹线走向,纹线断点、交叉点等能充分表示该指纹唯4性的特征用数值的形式表达出来。为了比对的准确性,要求特征提取算法尽可能多地提取有效特征。I司时滤除由各种原因造成的虚假特征。对细化后的指纹图像,一般可简单的通过3x3的模板检测出常用的特征点。有的则还需要寻找总体特征点如核心点和三角点等。

匹配时主要依据下述信息:细节点的位置、方向、指纹的纹型、脊线的趋势、细节特征点之间的脊线数目等。指纹是由脊线和谷线相间交错构成的,指纹图像二值化后我们可以很清楚地看到这种结构,经分析发现指纹脊线E的端点与指纹谷线上的分叉点对应同一个特征点,脊线卜的分叉点与谷线上的端点对应同一个特征点。因此我们只需对两幅细化图像提取端点即可将指纹的所有端点和分叉点都提取出来。

四.特征匹配:

特征匹配是将新输入指纹的特征值与指纹库中所存指纹的特征值进行比对。找出最相似的指纹作为识别的输出结果。也就是所说的指纹验证/辨识过程。由于各种凼索的影响。同一指纹两次输入所得的特征模板很町能不同。因此,只要有输入指纹的特征模扳与所存储的模扳相似时,就说这两个指纹是匹配的。于是产生有关的衡景标准的问题。

通常,匹配结果用“匹配度”来表示。当匹配度大于某一阐值时,认为两指纹匹配:相反,当小于该阐值时,认为不匹配。闭值大小通常根据经验、系统安全级别等因素人为设定。阐值较大时,系统安全性增加,但FRR将升高;反之,系统易用性好,但FAR要升高。

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