戶籍管理個人指紋圖像優化識別仿真研究

張弘曄

(1.黑龍江省科學院技術物理研究所，哈爾濱 150040；2.黑龍江省科學院高技術研究院，哈爾濱 150020)

0 引言

目前，指紋識別技術被廣泛應用于個人信息采集、無線設備支付及司法機構等領域。但現有戶籍管理中的指紋身份識別系統大多沒有讓用戶在家中就能使用采集系統傳輸指紋的功能，用戶只能從家中走到戶籍管理中心才能完成指紋的采集，這種方式對于用戶來說很不方便，而且在指紋圖像處理過程中，現有的Canny算子在提取邊界過程中容易提取出含有噪聲的邊界，提取出的邊界往往寬于指紋圖像實際邊界，不利于邊界特征點提取及后續特征點入特征庫和特征匹配等處理[1]。所以，設計一套能夠應用于社區工作站的有無線傳輸功能的體積小、性能強大、采集效果好的指紋采集系統并優化指紋邊界提取中的Canny算子是很有必要的。本研究在戶籍管理系統中設計了無線采集指紋模式[2-6]，并通過設計驗證方案對系統進行驗證，優化Canny算子，使優化后的算子有較好的邊界提取效果。

1 硬件設計

1.1 系統設計原理及方案

指紋識別系統的性能一般通過以下幾方面的參數來衡量：(1)錯誤匹配率FAR(False Accept Rate)。將不屬于同一個人的指紋識別為同一個人的指紋。(2)不匹配率FRR(False Reject Rate)。將某人本人的指紋識別為其他人的指紋。(3)完全匹配率(True Accept Rate)。正確識別出一個人的指紋，識別出的指紋與使用識別系統的指紋為同一個指紋。(4)識別時間(Identification Time)。在本系統中具體為指紋識別的時間。此外，還要求采集芯片具有較大的采樣窗口和較快的速度，所以選用了FPS 200指紋采集芯片。同時，為了解決傳統戶籍管理中無法進行無線傳輸數據的問題，選用了YJ-43M型號的無線數字傳輸電臺作為無線數據傳輸模塊。針對以上各方面的要求，給出了系統整體的結構原理模型框圖，如圖1所示[6]。

圖1 系統結構原理模型

本系統設計原理為：用DSP的DP和DN與FPS 200的DP和DM相連接，進而使用FPS 200的USB模式對FPS 200進行數據讀取和USB命令編程。用DSP的DX0、DR0、GPIO6三個引腳控制MAX3160多協議收發模塊，用于與無線數據傳輸電臺YJ43M和顯示器或主機的通訊。MAX3160的T1OUT和T2OUT引腳用于與電臺或DB9接口中的收發信號TXD和RXD進行通訊，從而實現無線數據的收發或與顯示器、主機的通訊。DSP的A1-A4、A10-A13、C0-C6、D0-D7、FA13-FA18、FCE、FOE、FEW、X2、ULED0-ULED7、電源、時鐘、復位等引腳都接到CPLD上，在CPLD內部使用VHDL語言對其進行編程，其軟件環境為Quartus II 9.0。同時，為了解決錯誤匹配和不匹配率較高的缺點，在CCS3.3中軟件編程時采用C語言對外部指紋庫進行調用，采用多級判斷保證指紋的正確匹配。在程序設計過程中要按照以下邏輯順序進行，即：系統采集指紋是否完整；進行指紋的特征值提取，與數據庫進行匹配；對采集到的指紋錯誤匹配率和不匹配率進行計算；對系統的識別時間進行計算。

1.2 硬件電路設計

本系統采用FPS 200芯片進行指紋采集。為了連接方便以及保證傳輸效率，采用USB將數據與DSP進行連接，以主從方式實現DSP對FPS 200的控制。當FPS 200采集到指紋信息時和通過端點信號時，DSP產生中斷并執行指紋采集程序，讀取采集內容。為了實現無線數據傳輸，采用了YJ-43M-10無線傳輸模塊。該模塊可實現10 Km范圍內的無線傳輸，多協議收發器選用MAX3160。電臺和天線如圖2所示。

圖2 電臺與天線

1.3 Canny邊界算子的優化

邊緣檢測算法對于指紋識別尤其重要。為了獲取指紋的每一條紋理，需要對紋理輪廓進行識別，并按照以下步驟對采集的指紋圖像進行邊緣處理：(1)采集圖像噪聲的抑制。由于采集過程不可避免地會產生噪聲，需先利用中值濾波進行去噪。(2)對圖像的邊緣類型進行檢測。(3)進行指紋識別邊緣檢測和算子優化，獲得參數范圍。

2 系統功能及算法效果測試

運用Quartus II 9.0對CPLD進行VHDL語言設計。部分CPLD程序編譯測試如圖3所示。顯示編譯成功，證明這部分CPLD程序軟件調試成功，只需要向CPLD內部進行燒寫即可完成預期功能。

圖3 部分CPLD程序編譯測試效果

為了驗證邊緣檢測算法，在白紙上進行了多枚指紋采集，效果如圖4所示。

圖4 使用者的指紋

圖5 不同算法提取特征值

將采集到的兩個不同指紋的原圖經過Canny邊界算子和基于Canny算子的優化算子這兩種算子提取出的邊界進行比較，并給出基于優化算子邊界提取的特征點以及邊界特征點去除后的指紋原圖的顯示。利用MATLAB軟件進行圖像處理，圖5中的圖像除指紋原圖來自于硬件系統，其余的圖像均從MATLAB中獲取。

其中，a、f為采集到的指紋原圖；b、g為經Canny算子提取出的邊界；c、h為經優化算法提取出的邊界；d、i為在優化算子邊界基礎上提取出的特征點；e、j為去除邊界特征點后基于原圖的特征點提??；從b、g與c、h四個圖像和原圖a、f的對比能看出，c、h提取出的邊界更接近指紋原圖，而且經過去除邊界特征點后提取的特征點數量更少，更能代表指紋圖像的特征，減少了特征點存儲入特征庫和特征匹配顯示指紋原圖處理時因特征點數量過大而帶來的不便。

3 結論

在戶籍管理系統中提出了無線傳輸的概念，設計了DSP控制指紋采集芯片的電路和DSP控制無線電臺的電路，讓用戶在家中就可以采集指紋并傳輸到戶籍管理中心，省去了用戶走到戶籍中心進行采集的過程。

采用無線傳輸實現了遠距離的指紋采集，隨后利用本系統對10個不同的使用者進行指紋采集，通過系統的錯誤匹配率和不匹配率以及系統識別指紋所花費的時間來驗證系統的性能。

對原有指紋圖像處理中的Canny邊界算子進行了優化，優化之后的算法提取出的邊界更接近指紋真實的邊界。同時，給出了基于優化算法的邊界中全部特征點提取以及提取后邊界特征點的去除，大大減少了非必要特征點的數量，便于后續特征點的存儲及匹配處理。