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基于DM642 DSP的虹膜識別系統設計

2017-03-27 21:53:10盧春雨
電子技術與軟件工程 2017年4期
關鍵詞:特征提取

盧春雨

摘 要 虹膜識別技術被認為是目前最具有發展前途的生物識別技術之一,以其獨特的優勢廣泛應用于身份認證、電子商務、金融等各個領域。本文基于TI公司的TSM320DM642設計一種以DM642 DSP芯片為核心處理器的虹膜識別系統,充分利用其處理速度快、精度高的特點,實現系統的硬件和軟件設計過程,為虹膜識別系統的實現提供了前提條件。

【關鍵詞】DSP TMS320DM642 虹膜識別 特征提取

1 引言

如何準確鑒定一個人的身份,保護信息安全是當今信息化時代必須解決的一個關鍵社會問題。虹膜識別以其精確度高、穩定性好、高獨特性、非接觸等特點作為一種新興的生物識別技術被人們所接受并廣泛地應用和研究,是身份識別領域中最具有發展前景的生物識別技術之一。目前,虹膜識別系統可廣泛應用于身份認證、授權支付、電子商務、金融交易和門禁系統等領域。本文提出一種基于DM642 DSP的虹膜識別系統設計方案,研究了該系統的硬件和軟件設計過程。

2 系統硬件設計

本文通過分析德州儀器公司的C6000系列,最終采用TSM320DM642作為系統的核心處理器,充分利用了DM642 DSP的處理速度快、精度高的特點。該核心處理器完全能夠滿足這套識別系統的功能,使系統達到低功耗、高可靠性、低成本、實用性強的目的。系統的硬件平臺由五部分組成,包括虹膜圖像采集、虹膜圖像處理、存儲器、圖像顯示和電源部分。

2.1 圖像采集部分

圖像采集模塊主要包括對數據的采集、放大和A/D轉換三部分。本文采用TI公司的TVP5150模數轉換芯片,選取CCDICX618ALA作為圖像傳感器,CCD圖像傳感器的輸出經由TVP5150模數轉換芯片進行A/D轉換,將轉換后得到的數字虹膜圖像結果發送至DSP芯片中, 通過虹膜圖像預處理、二值化、虹膜內外邊緣定位等算法過程,最終完成對虹膜圖像特征的提取與識別。

2.2 圖像處理部分

圖像處理部分主要任務是對得到的數字虹膜圖像進行處理與識別,將處理的圖像數據存入數據存儲器,將圖像識別結果送到LCD顯示器進行顯示輸出。虹膜圖像預處理包括虹膜圖像的濾波、銳化、虹膜定位等幾個步驟。

2.3 圖像存儲部分

虹膜數據存儲部分主要由SDRAM和FLASH存儲器組成。SDRAM是一種同步動態存儲器,用于程序執行和虹膜數據暫存。SDRAM作為主要片外存儲器,具有容量大、成本低,且開發難度不大。虹膜識別程序和虹膜庫在運行時都存儲在SDRAM中,但是當系統掉電后,這些程序和數據都會丟失。FLASH存儲器在無電流供應條件下能夠長久地保持數據,因此,FLASH存儲器用于存儲程序、初始化原始圖像數據和虹膜特征數據庫。

2.4 圖像顯示部分

圖像顯示部分采用數字LCD液晶顯示屏,可省去數模轉換芯片,而只需一片復雜可編程邏輯器件CPLD驅動LCD。CPLD的編程采用E2PROM或FAST FLASH技術,無需外部存儲芯片,使用簡單,編程次數可達一萬次,其優點是系統斷電時編程信息也不丟失。

TMS320DM642內部已經集成了256KB的RAM,但是由于本系統的虹膜識別算法和虹膜庫以及各種外圍電路驅動都需要在RAM上運行,遠遠無法讓系統滿足需要。因此需要擴展片外存儲器,而比較常用的片外RAM有SDRAM和SRAM,而DSP的EMIF口可以和SDRAM無縫連接,從成本和開發難度兩方面綜合考慮,我們選擇SDRAM作為主要片外存儲器。

3 系統軟件設計

軟件設計主要包括虹膜定位、圖像歸一化及增強、虹膜特征提取與編碼、匹配識別等幾個模塊。系統主程序運行在DSP中,完成虹膜圖像處理的全部算法。識別過程是:先用攝像機拍攝眼睛圖像,然后進行圖像預處理,再對虹膜特征進行分析,與存儲的虹膜特征進行模式匹配,最后得出識別結果。在這過程中,虹膜定位、特征分析和匹配是其重要的部分。

為了提高定位速度,本文主要研究了一種新的基于形態學方法的虹膜定位算法,分別對虹膜圖像進行了濾波、外邊緣和內邊緣的定位。此方法能準確地定位出虹膜的內外邊緣,在很大程度上提高了定位速度。

虹膜圖像處理算法在MATLAB上仿真后,需要在DSP上具體實現以轉換為實用技術。DSP程序在片上RAM中運行時,具有較快的指令速度,而程序在Flash中運行時,速度大大降低。最終的系統完成時,算法必須燒寫至Flash中運行。先借助VC++平臺,將MATLAB語言轉換為C語言進行移植程序。在編寫過程中,保證算法的實現精度,通過將關鍵程序映射至高速RAM中運行,提高執行速度,合理配置DSP資源,以保證用DSP實現算法的計算精度和處理的實時性。

4 結束語

本文充分利用DM642 DSP芯片處理速度快、精度高的特點來實現虹膜識別系統的設計,將本文研究的虹膜識別算法移植到DSP上。經過大量實驗結果表明,本系統識別率較高,系統穩定、實用性和可靠性都較好。但從實際應用的角度考慮,本設計可能考慮的還不夠全面,在后續的工作中有待進一步研究和完善。

參考文獻

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[2]侯其立,徐科軍.從MATLAB仿真到DSP實現信號處理算法[J].電氣電子教學學報,2012.

[3]袁曉飛,李臨生.基于TMS320DM6437的虹膜采集和識別系統設計[J].單片機與嵌入式系統應用,2014.

[4]余成波.數字圖像處理及MATLAB實現[M].重慶:重慶大學出版社,2003.

[5]李明東,張麗麗.基于DSP的虹膜識別系統的設計與實現[J].微計算機應用,2011.

作者單位

沈陽城市建設學院信息與控制工程系 遼寧省沈陽市 110167

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