文章目录：
指纹开发
纹是指手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹路。这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够用手来抓起重物。尽管指纹只是人体皮肤的一小部分，但是，它蕴涵大量的信息。这些皮肤的纹路在图案、断点和交*点上是各不相同的，在信息处理中将它们称作"特征"，医学上已经证明这些特征对于每个手指都是不同的，而且这些特征具有唯一性和永久性，因此我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹特征和预先保存的指纹特征，就可以验证他的真实身份。
在日常生活中我们可以通过身份证号码来唯一确认每一个人，同样的道理，我们也可以在指纹图像上找出功能类似于身份证号码的一些特征点来唯一确认一幅指纹，从而进一步确认每一个人。自动指纹识别系统（Automatic Fingerprint Identification System，简称AFIS）正是利用计算机来完成如前所述的功能，来代替当初由人来完成的复杂、费时而且准确率低的工作。自动指纹识别系统（Automatic Fingerprint Identification System，简称AFIS）通过特殊的光电转换设备和计算机图像处理技术，对活体指纹进行采集、分析和比对，可以自动、迅速、准确地鉴别出个人身份。一般可以分成"离线部分"和"在线部分"两个部分。如图2所示。
其中离线部分包括用指纹采集仪采集指纹、提取出细节点、将细节点保存到数据库中形成指纹模板库等主要步骤。在线部分包括用指纹采集仪采集指纹、提取出细节点、然后将这些细节点与保存在数据库中模板细节点进行匹配，判断输入细节点与模板细节点是否来自同一个手指的指纹。一般来说，离线处理允许人工因素介入，可根据需要手动调整系统参数，而在线处理应完全由系统自动完成所有操作。
指纹识别技术是目前国际公认的应用最广泛，价格最低廉、易用性最高的生物认证技术，相对于其它身份认证技术，自动指纹识别具有许多独到的信息安全优点，具体体现在一下几个方面：1）每个人的指纹是相当固定的，不会随着人的年龄的增长或身体健康程度的变化而变化，但是人的声音、面相等却存在较大变化的可能。2）指纹样本便于获取，易于开发识别系统，实用性强。目前已有标准的指纹样本库，方便了识别系统的软件开发；另外，识别系统中完成指纹采样功能的硬件部分也较易实现。3）一个人的十指指纹皆不相同，这样可以方便地利用多个指纹构成多重口令，提高系统的安全性。5）指纹识别中使用的模板并非最初的指纹图，而是由指纹图中提取的关键特征，这样既使系统对模板库的存储量较小也保护了使用者的个人隐私。另外，对输入的指纹图提取关键特征后，可以大大减少网络传输的负担，便于实现异地确认，支持计算机的网络功能。
中科院自动化所智能生物信息系统研究组和北京数字指通软件技术有限公司对自动指纹识别技术进行了长期的理论研究和应用系统开发。在生物特征识别邻域承担了多项国家863计划项目、国家自然科学重点基金，科学院创新基金等和国家攻关等项目，先后在PR，PRL、ICPR、AVBPA等国内外学术期刊和本领域主流会议上发表学术论文四十余篇，其最新的指纹识别算法得到了自动指纹识别算法(FVC2002)组织的认证，各项指标达到了国际第七、国内参赛单位排名第一的水平，平均相等错误率低于1.1%。指纹图像的识别准确率和识别速度已达到国际先进水平。另外，结合社会应用的实际需求，开发了各种类型的具有独立知识产权的嵌入式指纹识别模块、指纹应用系统软件等，用户反映良好。
我想做一个指纹识别器，不知道那种指纹识别模块好，需要可编程的，自己输程序，自己控制数据库的
ZAZ-010-B系列独立式指纹识别模块是深圳市指昂科技有限公司研发和制造推出的小体积一体化指纹模块。以高速DSP处理器为核心，结合具有公司自主知识产权的光学指纹传感器，在无需上位机参与管理的情况下，具有指纹录入、图像处理、指纹比对、搜索和模板储存等功能的智能型模块。用户可进行二次开发，可嵌入到各种终端产品中,如:门禁、考勤、保险箱、汽车门锁等。技术参数：供电电压：DC 3.6~6.0V
工作电流：100mA(典型值)峰值电流：150mA
指纹图像录入时间：0.5秒窗口面积：14×18mm
验证方式：支持指纹验证（1：1）和指纹搜索（1：N）
特征文件：256字节模板文件：512字节
存储容量：1000枚
安全等级：五级（从低到高：1、2、3、4、5）
认假率(FAR)：≤0.00001%(安全等级为3时)
拒真率(FAR)：≤0.0001% (安全等级为3时)搜索时间：1.0秒（1：1000时，均值）
上位机接口：UART（TTL逻辑电平）或USB1.1
通讯波特率（UART）:(9600×N)bps 其中N=1～12（默认值N=6，即57600bps）工
作环境：温度：-40°C 至 +70°C
相对湿度：40%RH-85%RH（无凝露）
外形尺寸：（LXWXH）56×20×23mm
● 指纹模块ZAZ-010-B的特点：
1. 指纹模块功能完善：独立完成指纹的采集，指纹的比对，指纹储存等。
2. 残留指纹：是指指纹在登记或验证后在模块上留下的指纹印（主要油污引起），而我们的指纹模块，启动门锁，指纹头在不同的光线照射下门锁都不能自动开关锁。
3. 超低功耗：产品整体功耗极低，同时提供休眠控制接口，适用于低功耗要求的场合。
4. 抗静电能力强：具有很强的抗静电能力，抗静电指标达到15KV以上。
5. 应用开发简单：开发者可根据提供的控制指令，自行指纹应用产品的开发，无需具备专业的指纹识别知识。
6. 安全等级可调：适用于不同的应用场合，安全等级可由用户设定调整。
7. 易用性强：大面积指纹采集区，轻触式指纹采集过程，轻松易用。8. 指纹模块抗震动性好：适合在门锁、汽车上带震动冲击的场合。
● 指纹模块ZAZ-010-B的优势：
﹡ 体积小巧：一体式指纹模块与市场上的采集头相比，体积更小，更利于客户设计出更为美观、新颖的产品。
﹡ 适应性强：采集表面经过高科技特殊处理，对各类指纹都有极好的适应性，特别在寒冷的北方到了冬天手指干裂、脱皮指纹采集非常困难，此款指纹模块在指纹采集和比对上具有极高的辨识率和稳定性能。
﹡ 自动感应上电：人体激活指纹采集头，手指按压时无需按钮便会自动感应上电开始工作这是我们的专利。有需要可hi我
指纹模块的介绍
指纹模块是指纹锁的核心部件，安装在如指纹门禁或者硬盘等器件上，用来完成指纹的采集和指纹的识别的模块。指纹模块主要由指纹采集模块、指纹识别模块和扩展功能模块（如锁具驱动模块）组成。
开发一个指纹识别系统要采用什么方法
指纹识别技术通过分析指纹的局部特征，从中抽取详尽的特征点，从而可靠地确认个身份。指纹识别的优点指纹作为人体独一无二的特征，它的复杂度可以提供用于鉴别的足够特征，具有极高的安全性。相对于其他身份认证技术，指纹识别是一种更为理想的身份认证技术，指纹识别不仅具有许多独到的信息安全优点，更重要的是具有很高的实用性、可行性，已经广泛应用于金融、电子商务以及安全性能要求教高的行业中。
目前多数指纹识别系统是将指纹图象采集到计算机中，利用计算机进行识别。外一些公司生产的独立指纹识别系统，价格比较高昂。些都限制了指纹识别技术的普及。因此，研究开发快速、识别率高、廉价的独立指纹识别系统具有很大的市场前景和重要的科学研究价值。
本文提出了一种新型基于DSP的指纹识别系统，硬件上利用DSP的高速处理能力，构建高速的数据处理平台，软件上考DSP和硬件逻辑的处理特点，对传统的指纹算法进行改进，满足实时性和可靠性要求。
2 硬件系统结构
系统的原理框图如图（1）所示：
图（1）系统结构框图
本系统整体上可以分为图像采集模块、图像处理及识别模块以及输出模块三部分组成。
2.1 图像采集模块
图像采集模块中，由于指纹识别系统中并不需要实时观察图像，所以对传感器要求不是很高，一般的黑白数字CMOS传感器都能满足要求。本系统中采用了一款300万象素的高清晰度黑白传感器作为图像获取器件，非常适合作为指纹图像传感器使用。主要考虑到CMOS器件成本低、分辨率高、可靠性好的优点。缺点为当手指汗液多或干裂时成像质量可能变差。在图像识别过程中，采用了基于GABOR的增强算法，基本上可以克服由此造成的影响。
2.2 图像处理及识别模块
图像处理及识别模块的结构关系到系统的性能的总体水平，采用FPGA+DSP的体系结构有利于构建高效的数据处理流程和方便处理任务的分配，提高系统的并行程度和资源利用率。系统中的SRAM、SDRAM、FLASH直接连到DSP上供其使用：FLASH用于存放程序和一些固定的表格数据；SDRAM作为DSP的系统内存，用于系统程序的运行；SRAM是高速的数据存储区，用于存放程序运行是产生的临时变量。而DDR SDRAM是专门用于存放采集到的指纹数据以及预处理过程中计算得到的象素点梯度数据等一些大容量的数据块，直接连接到FPGA，是系统中最高速的内存区域。FPGA除了作为DSP处理器的扩展总线接口外，还分担了部分数据处理任务，因为仅仅靠一块DSP是不能胜任所有的运算和控制任务的，指纹数据处理时，经常会遇到一些繁琐的加减运算和比逻辑运算，通常这部分都是由FPGA代为处理的，考虑到指纹处理算法的特殊性，同时还要兼顾实现DDR控制功能。
由于指纹识别过程中数学运算量大，因此程序设计不可避免的需要较大的存储空间，为了提高整体性能，需要把繁重的运算任务交给DSP处理，而图像采集部分则要尽可能少的占用DSP时间。另外，利用图像采集的间隙，或是图像采集的同时，由硬件完成一部分简单而繁琐的运算可以分担DSP的处理任务，提高处理的并行度，满足对实时性的要求。本系统采用了TMS320VC5402，其运算速度快，并且具有很高的性价比。系统中采集到的8bits灰度指纹图像，每个像素占用一个字节，图像尺寸为512×512个像素大小，存储一帧图像需要256k字节存贮空间。DSP单元是整个指纹处理系统的核心，负责对指纹进行实时处理。
2.3 输出模块
作为独立的指纹识别系统，经过系统识别的数据可以通过LCD直接显示出来。系统在设计时，也可以将系统作为终端使用，即通过FPGA扩展出以太网接口，作为需要通过网络传送指纹库数据的大型指纹识别系统终端。
3 指纹识别算法
指纹识别算法是指纹识别的核心，本系统中采用的指纹识别算法流程如图（2）所示。
图（2）指纹识别算法流程
图像增强是指纹图像预处理需要解决的核心问题，指纹图像增强的主要目的是为了消除噪声，改善图像质量，便于特征提取。由于指纹纹理由相间的脊线和谷线组成。这些纹理蕴涵了大量的信息，如纹理方向、纹理密度等等。在指纹图像的不同区域，这样的信息是不同的。指纹图像增强算法就是利用图像信息的区域性差异来实现的。传统的指纹图像增强就是利用图像的纹理方向信息，构造方向滤波器模板来实现滤波的。滤波器构造的简单性和指纹图像复杂性的矛盾限制了其作用的有效性。本系统中采用的是参考了指纹图像纹理频率信息，并且以GABOR变换这个能够同时对图像局部结构的方向和空域频率进行解析的最优滤波器作为滤波器的模板，因而极大的改善了增强算法的效果。
3.1 脊线方向
除奇异区外，指纹图像在一个足够小的区域内，纹理近似于相互平行的直线，这就是指纹图像的方向性特征。方向性特征是指纹图像中最为明显的特征之一，它以简化的形式直观的反映指纹图像的基本形态特征，因而被广泛应用于指纹图像的分类、增强、特征提取等方面。
提取脊线方向方法为：
⑴ 将指纹图像分割成足够小的子块，以满足块中纹理近似平行的条件。
3.2 脊线频率
指纹纹理除了具有稳定的方向性特征外，还具有稳定的频率性特点。在指纹图像的一个局部区域内，脊线和谷线的纹理走向平行，同时沿脊谷方向的灰度分布近似于正弦包络。
脊线频率被定义为两条脊线之间间距的倒数。通过定位该包络中极大、极小值点，就能得到相应的脊线间距和谷线间距，进而计算出脊线频率。
3.3 GABOR滤波器
GABOR变换由于具有最佳时域和频域连接分辨率的特点，能够同时对图像局部结构的方向和空域频率进行解析，可以很好地兼顾指纹图像的脊线方向和脊线频率信息。
本系统中采用GABOR滤波器函数的实部作为模板，以与子块纹线方向垂直的方向作为滤波器方向，以脊线频率作为滤波器频率来构建滤波器。滤波过程如下式所示：
其中， 为原始图像灰度， 是GABOR滤波后的图像灰度，W为滤波器模板大小，S为模板系数和， 为子块的域方向值。需要注意的是GABOR滤波器中的 与指纹文理方向垂直。对 和 的取值需要进行折衷，取值越大，则滤波器的抗噪性能越好，但也容易声成假的脊线。这里取 和 。
3.4 指纹匹配
本系统中指纹匹配采用基于特征点集合匹配的校准算法，该算法多为简单的比较逻辑和加减运算，不需要用到DSP处理单元。
4 系统处理流程
整个系统的处理的过程分为四个步骤：
⑴ 从图像传感器输出的指纹图像首先送到FPGA缓冲，同时运用设计好的预处理模块对数据进行处理，得到各像素点的梯度值以及子块中极大值点的坐标，所有这些数据连同原始数据以突发模式存入DDR SDRAM中；
⑵ DSP通过FPGA从DDR SDRAM中读取所有相关数据，计算出脊线方向和脊线频率，然后利用GABOR对原始数据进行滤波，处理后的图像数据再通过FPGA存入DDR SDRAM中，因此在DDR SDRAM的输入输出端都需要进行缓冲；
⑶ 根据DSP处理的指令要求，从DDR SDRAM中读出滤波后的数据，由FPGA内部的比较逻辑提取出指纹图像中每行（每列）中的极大值点，送到DSP进行进一步处理，完成指纹图像脊线提取；
⑷ 由DSP完成匹配识别算法，并输出处理结果。
5 结论
以上设计方案综合考虑了各方面因素，兼顾了DSP处理器和FPGA协处理器的性能状况和资源需求来分配任务，而且在数据采集的同时完成了指纹方向和频率提取的部分运算，减少了内存操作的次数，采用的根据系统特点优化的基于GABOR的增强算法，提高了系统的实时性，满足应用要求。
集的同时完成了指纹方向和频率提取的部分运算，减少了内存操作的次数，采用的根据系统特点优化的基于GABOR的增强算法，提高了系统的实时性，满足应用要求。