指紋自動識別作為一個有較大難度的模式識別研究分支，其研究難點主要集中在如何對采集進來的各種有噪聲圖像進行濾波和增強、如何抽取指紋的全局和局部特征以及如何進行在圖像不能完全定位和圖像可能發(fā)生扭曲變形情況下的特征匹配上。一般可以分為以下幾個步驟，如圖3所示，指紋識別算法流程主要包括灰度濾波、二值化、二值濾波、細化、細化后的去噪等步驟，最后進行特征提取和匹配。

4 指紋識別系統

指紋識別系統一般由指紋傳感器、DSP處理器和外圍電路組成，為增加系統的處理能力，系統中往往還包括另外的處理器管理諸如通信、人機接口、指紋數據庫等。本系統結構如圖4所示，電容式的指紋傳感器FPSll0采集指紋圖像并交由AT75C220內部的DSP協處理器進行指紋識別，完成圖像的預處理、提取指紋特征碼，并同指紋庫中的指紋特征進行匹配，給出判別結果。ARM核運行于LINUX操作系統之上，實現了TCP／IP協議棧，由于指紋識別器的網絡系統對實時性和吞吐率要求并不高，但是要求可靠性和保密性比較高，所以傳輸層協議選擇TCP協議，并且傳輸的數據經過了加密。ARM處理器上還包括了人機接口和控制輸出，控制輸出用于對電子門鎖進行控制。另外，ARM軟件還包括門禁系統、考勤系統中的一些專有控制模塊，比如門禁權限管理、考勤數據庫管理等。

5 算法的移植

指紋識別算法開始時在PC機上實現，需要移植到AT75C220的DSP子系統中。如果直接用C語言移植，難以發(fā)揮DSP的實際處理能力，執(zhí)行效率相當低。關鍵的算法模塊用匯編語言實現后，指紋的采集、圖像預處理和匹配可以在1s中完成，算法效率和識別率與PC機上計算相當，達到了實際應用要求。

6 結 語

由于硬件采用集成多功能的AT75C220構成系統，系統硬件設計簡單，使整個系統達到了小型化、網絡化、智能化的要求。實踐證明，采用這種結構的設備處理能力得到了提高，代表了未來門禁系統發(fā)展的方向。

硬件功能的集成使主要的設計工作集中在軟件設計上，如何進一步提高識別率，分布式數據庫系統的完善，數據的保密性傳輸是今后設計的要點。