摘    要： 本文在指紋自動識別技術(shù)的基礎(chǔ)上對指紋處理算法做了較大改進，并給出了用Motorola DSP56311和MCS-51構(gòu)建主從式指紋自動識別系統(tǒng)的設(shè)計方案。
關(guān)鍵詞： 指紋自動識別系統(tǒng)；特征碼；MCS-51；DSP56311

引言
目前生物識別技術(shù)發(fā)展迅速，特別是被譽為三大生物識別技術(shù)之一的指紋識別技術(shù)越來越先進，將指紋自動識別技術(shù)應(yīng)用到各種需要身份驗證的系統(tǒng)或者嵌入到現(xiàn)有的大量安保系統(tǒng)，將會大大提高系統(tǒng)的安全性。本文對目前的指紋自動識別算法做了大量的研究和改進，不僅使得指紋識別的誤識率和拒識率降到很低(大約0.005%)，而且大大提高了指紋特征匹配速度。本文論述了使用Motorola DSP56311和MCS-51設(shè)計主從式結(jié)構(gòu)的嵌入式指紋自動識別系統(tǒng)的技術(shù)原理和方案要點。
系統(tǒng)框圖
嵌入式指紋自動識別系統(tǒng)有兩種運行模式：主控模式和從控模式。在主控模式下，系統(tǒng)獨立運行，用戶指紋識別算法采用1：N的匹配方式，指紋數(shù)據(jù)和操作記錄數(shù)據(jù)都存放在Flash中。MCS-51中實現(xiàn)了一個簡單的嵌入式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，提供添加、刪除、修改用戶指紋、查詢、導(dǎo)入導(dǎo)出操作記錄以及清空數(shù)據(jù)庫等操作。在從控模式下，該系統(tǒng)可作為其他系統(tǒng)的外設(shè)，系統(tǒng)不使用本地指紋庫，指紋自動識別算法采用1：1的匹配方式，參考指紋數(shù)據(jù)來源于外部系統(tǒng)。其硬件組成框圖如圖1所示。
設(shè)計該系統(tǒng)有兩個關(guān)鍵點：一是DSP56311與MCS-51單片機通信接口的軟硬件設(shè)計，這部分必須保證系統(tǒng)在做指紋特征碼搜索匹配時，能高效快速地交換數(shù)據(jù)；二是DSP56311中的指紋自動識別算法的選取和軟件實現(xiàn)，直接影響系統(tǒng)的匹配速度和匹配效果。

DSP56311與MCS-51接口的HI08模塊配置
HI08(host interface)接口分為兩個部分：與主處理器接口部分和與DSP接口部分。與DSP內(nèi)核的接口部分的8個寄存器被直接映射到內(nèi)部的X數(shù)據(jù)存儲器中，可以使用軟件查詢，中斷驅(qū)動或者DMA方式與DSP內(nèi)核握手通信；與主處理器接口的寄存器則被映射到外部的主機總線地址空間的8個連續(xù)位置上，充當(dāng)主處理器的一個I/O映射外設(shè)。
HI08接口模塊的工作模式、端口屬性，以及與DSP內(nèi)核和MCS-51之間的數(shù)據(jù)傳輸方式等的配置信息，是在引導(dǎo)程序中，根據(jù)HPCR寄存器的設(shè)置實現(xiàn)，HPCR定義如表1所示。其中，高字節(jié)主要設(shè)置HI08接口信號極性和外接總線類型，低字節(jié)則主要設(shè)置與端口信號有關(guān)的使能標(biāo)志。
系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸采用中斷方式， 故首先要分別將HI08與DSP內(nèi)核和MCS-51兩邊的中斷允許標(biāo)志位HCR[HTIE]、HCR[HRIE]和ICR[TREQ]、ICR[RREQ]置1。本系統(tǒng)中，MCS-51向DSP56311發(fā)送各種命令或者指紋匹配所需要的特征模板數(shù)據(jù)；DSP56311則向MCS-51單片機返回各種命令的處理結(jié)果或者指紋特征碼數(shù)據(jù)。
從MCS-51向DSP56311發(fā)送數(shù)據(jù)的過程是：首先開中斷，設(shè)置ICR[TREQ]= 1,HCR[HRIE]=1；然后將數(shù)據(jù)寫入HI08接口的寄存器TXH:TXM:TXL中，且ISR[TXDE]自動清零；當(dāng)HSR[HRDF]=0時，寄存器TXH:TXM:TXL中的數(shù)據(jù)將被傳送到數(shù)據(jù)接收寄存器HRX中，并自動將ISR[TXDE]和HSR[HRDF]置1；ISR[TXDE]和HSR[HRDF]都為1將會產(chǎn)生兩個中斷信號，即DSP接收數(shù)據(jù)的中斷請求信號和單片機繼續(xù)傳送數(shù)據(jù)的中斷信號(對應(yīng)HRRQ引腳信號)。
同理，DSP56311向MCS-51發(fā)送數(shù)據(jù)的過程是：內(nèi)核首先開中斷，HCR[HTIE]= 1,ICR[RREQ]=1;然后將數(shù)據(jù)寫入HTX寄存器，并自動將HSR[HTDE]清零；當(dāng)ISR[RXDF]=0時，HRX中的數(shù)據(jù)將自動被寫入RXH:RXM:RXL中，并自動將HSR[HTDE]位和ISR[RXDF]位都置1；HSR[HTDE]和ISR[RXDF]都為1將會產(chǎn)生兩個中斷信號，即內(nèi)核傳送數(shù)據(jù)的中斷信號和MCS-51接收數(shù)據(jù)的中斷信號(對應(yīng)HTRQ引腳信號)；單片機檢測到該中斷信號將會從HI08接口的寄存器RXH:RXM: RXL中讀取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)讀出后將自動的將ISR[RXDF]清零。
DSP56311通過HI08接口與MCS-51的連線示意圖如圖2所示。
 
算法選取和改進
在兩種工作模式下，系統(tǒng)采用的指紋自動識別算法側(cè)重點有所不同。主控方式下，指紋庫容量小，往往要求快速準(zhǔn)確的匹配，算法的側(cè)重點主要是計算指紋圖像的細(xì)節(jié)特征點數(shù)據(jù)；而從控方式下，指紋庫容量通常很大，這時用于指紋分類檢索的全局特征數(shù)據(jù)的計算非常重要。兩種工作模式下的指紋處理算法的流程基本相同，如圖3所示。
指紋圖像增強算法利用Gabor濾波器具有最佳時域和頻域連接分辨率的特點及其良好的帶通性，能夠處理質(zhì)量很差的指紋圖像，使系統(tǒng)的拒識率很低。二值化處理算法采用了基于方向圖的動態(tài)閥值二值化算法，能夠有效減少偽特征點的產(chǎn)生和真實特征點的退化和丟失。
指紋圖像的細(xì)化算法則采用了經(jīng)典的Hildtch圖像細(xì)化算法，該算法滿足收斂性、連接性、拓?fù)湫浴⒈３中?、?xì)化性、中軸性、快速性等要求。特征碼提取算法有兩種：全局特征點的提取算法和細(xì)節(jié)特征點提取算法。全局特征點是指指紋圖像的奇異點,也即中心點和三角點；細(xì)節(jié)特征點提取算法為了減少計算量，僅僅提取脊線末梢(端點)與脊線分支點這兩種關(guān)鍵點。通常在嵌入式應(yīng)用場合利用這兩種特征點可以很好地識別指紋。指紋特征碼的匹配就是要計算這兩種特征點的匹配程度。全局特征點的計算方法采用了一種改進的利用Poincare Index值求取算法，具有較好的抗干擾性；細(xì)節(jié)點的計算采用了基于脊線跟蹤的指紋圖細(xì)節(jié)提取算法。指紋特征碼匹配則是在D.K.Isenor等人提出的一種用圖匹配來對兩幅指紋圖像進行匹配的方法和Andrew K.Hrechak等人用結(jié)構(gòu)匹配來做指紋識別的算法基礎(chǔ)上，提出了一種基于動態(tài)全局特征的結(jié)構(gòu)匹配算法，該算法已經(jīng)在Matlab中驗證通過，匹配效果非常好。
該匹配算法思想是綜合利用全局特征點和細(xì)節(jié)特征點，利用某種準(zhǔn)則，將指紋特征點分布圖劃分為互相獨立的若干個三角形(圖元)。每個三角頂點為端點或者分支點，分別求取端點處的切線方向(指紋線延伸方向)和分支點的三個分支方向，由這些方向相對值可以確定該圖元的形狀，再求取圖元(三角形)中心相對于奇異點的距離和方向。利用這些數(shù)據(jù)構(gòu)造匹配變量：
Vi={圖元基本信息，圖元位置信息}; i=0,1,2,3……
其中圖元基本信息A={端點1類型，以端點1為頂點的夾角，端點2類型，以端點2為頂點的夾角，端點3類型，以端點3為頂點的夾角};圖元位置信息B={圖元中心點到奇異點的距離，圖元中心點相對于奇異點的方向}。注意：圖元基本信息中，端點的先后次序和它們與中心點的遠(yuǎn)近相對應(yīng)，即最近的端點放在最前面，最遠(yuǎn)的端點放在最后面。
從匹配變量可以看出，圖元基本信息只與圖元本身形狀有關(guān)，而與位置和圖元大小無關(guān)；圖元位置信息則與圖元位置相關(guān)而與圖元形狀無關(guān)。這樣做的理由是：在指紋圖像面積有限情況下，兩個相似但不相同的圖元(極端情況下形狀完全相同，但大小不同)，其相鄰的圖元形狀將會有很大的差別，這樣在其他的圖元匹配時這個圖元將會被剔除。
這種圖元結(jié)構(gòu)匹配算法至少可以在三個方面提高和改善匹配的效果。首先，各特征點的匹配轉(zhuǎn)化為圖元的匹配，計算量將大大的縮減。其次，能明顯的降低指紋匹配的拒識率和誤識率。再次，只要奇異點(只與指紋特征有關(guān))計算比較準(zhǔn)確，則對指紋圖像的畸變、平移和旋轉(zhuǎn)具有很好的魯棒性。

結(jié)語
嵌入式指紋自動識別系統(tǒng)采用了目前較先進的指紋自動識別算法，并在自動匹配技術(shù)上做了一些重大的改進，特別是使用基于圖元匹配的思想，使指紋識別的拒識率和誤識率很低，匹配速度非?？?，特別適合大容量指紋庫的應(yīng)用。系統(tǒng)設(shè)計完成后經(jīng)實際的應(yīng)用測試，該系統(tǒng)的指紋自動識別既快又準(zhǔn)，完全可以實用?！?/P>

參考文獻
1 李群芳.單片微型計算機與接口技術(shù).華中理工大學(xué)出版社，1998年10月：10~53
2 尹義龍,詹小四,譚臺哲,寧新寶.基于加博函數(shù)的指紋增強算法及其應(yīng)用.2003,14(3):484~489
3 簡兵，莊鎮(zhèn)泉，李海鷹，王睿斌.基于脊線跟蹤的指紋圖細(xì)節(jié)提取算法. 電路與系統(tǒng)學(xué)報, 2001年9月第6卷第3期