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1、兰州交通大学毕业设计（论文）摘 要随着科学技术的发展，人们的安全意识也越来越强，因为指纹具有唯一性和终生不变性，所以指纹识别成为代替传统身份识别最安全、可靠的方法之一。本设计基于飞思卡尔Kinetis K60N512系列单片机，指纹识别模块选择的是杭州城章科技的R305F模块，该模块带有高性能的DSP芯片，该DSP芯片内嵌完整的指纹识别算法和协议，具有指纹采集，指纹比对，指纹搜索和存储等功能。模块与单片机通过串口进行通讯。指纹识别系统通过CH340G芯片实现TTL电平向RS-232电平的转换，进而实现与PC机的交互，PC机端经上位机显示指纹识别的结果。论文中介绍了基本算法的实现流程，同时介绍了
2、K60N512芯片看门狗模块的基本原理以及启动流程等。结果表明，该套指纹识别系统算法性能可靠，指纹识别率高，可以实现预先制定的目标，完成指纹识别的功能。 关键词：指纹识别；飞思卡尔单片机；串口AbstractWith the development of science and technology, peoples safety consciousness is becoming more and more strong, the fingerprint has the uniqueness and invariance for life, so the fingerprint identi
3、fication is instead of the traditional identification is one of the most safe and reliable methods.This design is based on Freescale Kinetis K60N512 series microcontroller, fingerprint identification module is the product of Growup company, the module with high performance DSP chip, and the DSP chip
4、 with complete fingerprint identification algorithm and protocol, fingerprints acquisition, fingerprints search and storage, and other functions.Module and microcontroller communication through the serial port.Fingerprint identification system use CH340G chip change TTL level to RS-232 level, and th
5、en realize the interaction with a PC, the PC shows the result of fingerprint identification.The thesis introduces the basic algorithm implementation process, at the same time, this article introduces the basic principle of the watchdog module inside K60N512 chip and the start process.Results show th
6、at the algorithm of fingerprint identification system is reliable, fingerprint recognition rate is high, and can achieve target of fingerprint identification.Key Words: Fingerprint identification,Freescale Kinetis,UART目 录摘 要IAbstractII1 绪论11.1 选题背景和研究意义11.2 国内外研究现状12 指纹识别的基本原理12.1 指纹图像的采集12.2 指纹图像预处
7、理22.3 指纹图像特征点的提取42.4 指纹图像伪细节点的处理42.5 指纹特征匹配52.6 评价指纹识别系统算法性能的指标53 课题的内容和目标63.1 指纹识别系统的硬件设计63.2 本设计所使用单片机简介63.3 本设计所使用的指纹模块简介74 主程序分析74.1 Cotex-M4内核寄存器简介84.2 Cotex-M4中断机制84.3 K60N512启动代码分析94.4 K60N512看门狗程序分析114.5 Flash软件构件简介114.6 Kinetis 的FlexBus模块简介114.7 K60N512异步接收器/发送器(UART)简介114.8 指纹模块指令介绍124.8.1
8、 指纹图像获取124.8.2 生成特征154.8.3 生成模板154.8.4 储存模板164.8.5 高速搜索164.9 补充说明17结 论18致 谢19参考文献20村民建房委员会应建立村级农房建设质量安全监督制度和巡查制度，选聘有责任心和具有一定施工技术常识的村民作为义务巡查监督员，开展经常性的巡查和督查。- III - 1 绪论1.1 选题背景和研究意义随着我国经济的迅速发展，人民的生活水平得到了显著的提高，人们对于自己的隐私也愈发重视。传统的电子密码锁等设备在高速发展的科学技术的冲击下显得力不从心，用户隐私很大程度上存在泄露的风险。由于每个人的遗传基因不同，指纹也不相同，指纹识别技术的作
9、用也因此越来越受到人们的重视。指纹是人身体上的一部分，是人所固有的生理特征，不用记忆，也不存在忘带的风险，而且每个人的指纹形状终身不变。所以指纹作为个人身份的标记是再合适不过的了。1.2 国内外研究现状早期的指纹识别是以人工的方式进行的，由于指纹结构的复杂性以及对指纹识别要求的严格性，导致人工识别指纹工作难度大、速度慢和识别准确率受到制约，远远不能适应实际工作的需要。计算机技术的诞生与发展，为复杂的科学计算和指纹自动识别提供了可能，20世纪70年代，美、日等发达国家开始先后研究指纹识别系统。我国自动指纹识别系统的研究开发始于20世纪80年代，北京大学信息中心、清华大学自动化系、北京邮电大学、中
10、科院以及长春光机所等都在此领域做了一定的工作，且取得了一定的成果，其中较为突出的是清华大学自动化系和北京大学信息中心两家1。当然，与国外发达国家相比，我国在自动指纹识别技术的研究上还与之存在很大的差距。指纹录入设备的质量不够高，自动指纹识别算法的性能还不够好。加强这方面的研究还是很有必要的。2 指纹识别的基本原理2.1 指纹图像的采集人的皮肤由表皮、真皮和皮下组织三部分组成。指纹指的是表皮上突起的纹线，有斗型、弓型和箕型三种基本类型。获得良好的指纹图像是进行指纹识别的前提，目前光获取指纹图像的方法主要有光学技术、硅技术(CMOS技术)和超声波技术。本设计中使用的指纹传感器基于硅技术，硅技术的优
11、点是可以在较小的面积上获得较好的指纹图像（相对于光学技术），缺点是容易受到外部条件的干扰，可靠性相对较差。2.2 指纹图像预处理图像预处理阶段是指纹识别的第一个阶段，图像预处理阶段比较典型的过程主要有图像质量评估、分割、增强、二值化和细化。指纹图像预处理的流程图如图2.1所示。图2.1 指纹图像预处理的流程图图像质量评估的目的主要是完成对传感器采集到的指纹图像的总体质量评价，对于低质量的指纹图像直接拒绝。对于质量达到要求的指纹图像才送给之后的处理环节，从而避免了不必要的运算。分割的目的是将前景与背景分割开来。分割操作中应该尽可能去除无效区域，保留有效区域。有了分割操作，指纹图像预处理的时间可以
12、大大缩短。增强的目的主要是为了消除噪声的干扰，提高指纹图像纹线结构的清晰度。Gabor滤波的方法是一种比较理想的指纹图像增强算法，Gabor滤波器可以同时在空间域和频率域上获得最佳的分辨率，具有良好的方向选择性和带通性。二值化是将原来的灰度图变换为黑白两种灰阶的图像，二值化阶段阈值的选择相当重要，阈值的选择有双峰法、P参数法、大津法(Otsu法或最大类间方差法)、最大熵阈值法和迭代法（最佳阈值法）等。细化阶段主要是将二值化之后指纹图像的脊线宽度降低为单个像素宽度，从而得到细化了的指纹图像。细化算法按迭代方式的不同可以分为串行算法和并行算法。预处理阶段的每个环节是紧密相关的，各个环节相互配合才可
13、能获得高质量的指纹图像，从而方便之后特征点的提取，为之后指纹匹配奠定良好的基础。正常的指纹图像如图2.2所示，二值化之后的指纹图像如图2.3所示，细化之后的指纹图像如图2.4所示。 图2.2 正常的指纹图像 图2.3 二值化之后的指纹图像图2.4 细化之后的指纹图像2.3 指纹图像特征点的提取特征点提取的目的在于通过预先制定的算法检测指纹图像中奇异点和细节点这两类特征点的数量以及每个特征点的类型、位置和所在区域的纹线方向。奇异点指的是指纹图像的中心点和三角点。细节点指的是端点(Endpoint)、叉点(Bifurcation)、孤点(Dot)、环点(Loop)、短纹(short Ridge)等
14、。一般的指纹图像提取的特征在10-100个之间，多数文献认为至少应该有12个特征点才可以进行匹配。8邻域编码纹线跟踪算法是一种常用的特征点提取算法。2.4 指纹图像伪细节点的处理伪细节点的处理一般分为两类：一种在特征点提取之前，对预处理之后的指纹图像进行平滑、去除毛刺连接断纹等操作，之后提取特征作为真正的特征；另一种是特征提取之后，根据特征之间的相互关系，尽可能的识别伪特征点并滤除它们。应用以下两条真伪细节点的量化判断准则判断真伪细节点：(1) 端点不应该与其它细节点相连；(2) 分叉点不应该与其他的端点和分叉点相连。2.5 指纹特征匹配目前，指纹匹配的相关方法主要有图像相关匹配、纹理特征匹配
15、、纹线匹配以及细节点匹配等。前两者匹配速度快，但由于忽略了指纹的细节特征，匹配准确性不高。细节点匹配算法的难点在于：(1) 细节点提取过程会产生虚假特征点和丢失真实细节点；(2) 指纹图像普遍存在平移和旋转；(3) 指纹图像之间重合区域小，相同手指指纹的细节点集之间对应关系难以确 定；(4) 图像采集过程中，由于非线性映射、手指按压力度不均造成了扭转。2.6 评价指纹识别系统算法性能的指标评价指纹识别系统算法的性能指标有3个，分别为拒识率(FRR)、误识率(FAR)和正确识别率(CR)。误识率(FAR)是指在已提取的特征点的指纹样本库中，不同指纹匹配分数大于给定阈值判断为匹配的比率。其计算如下式： (2.1)拒识率(FRR)是指在已提取的特征点的指纹样本库中，相同指纹匹配分数小于给定阈值误判为不匹配的比率。其计算如下式： (2.2)正确识别率(CR)计算如下式： (2.3)式中 ：从式2.1到2.3可以看出，FRR与FAR呈现反比例关系，随着匹配阈值的
