基于ARM的嵌入式指纹图像处理技术研究

研究了特征提取方法和匹配算法;设计了基于 ARM 的嵌入式指纹处理核心模块 ,并将其应用于综合业务平台的用户身份认证系统中;具有自主版权的认证加载模式实现了对登录平台的用户身份验证 ,识别率达到了 99. 3 %。结果表明 ,该方法能确保平台系统的安全。

　第20卷　第5期　　　No.5海军工程大学学报　　　Vol.20　　2008年10月　Oct.2008　JOURNALOFNAVALUNIVERSITYOFENGINEERING　　

基于ARM的嵌入式指纹图像处理技术研究严承华1,李　华2

(1.海军工程大学电子工程学院,武汉430033;2.中船重工集团公司第722研究所)

摘　要:研究了特征提取方法和匹配算法;设计了基于ARM合业务平台的用户身份认证系统中;,识别率达到了99.3%。结果表明,关键词:特征提取;;:A　　　　文章编号:1009-3486(2008)05-0064-07

ARM2basedembeddedfingerprintimages

processingtechnology

YANCheng2hua1,LIHua2

(1.CollegeofElectronicEngineering,NavalUniv.ofEngineering,Wuhan430033,China;2.No.

722ResearchInst.,ChinaShipbuildingIndustryCorporation,Wuhan430079,China)

Abstract:Amethodaboutfeatureextractionandmatchingprocessingwasstudied.AnARM2basedembeddedfingerprintprocessingcoremodulewasdesigned.Byintegratingthisuserauthenticationsystemwiththecomprehensiveserviceplatformandaddingself2makingidentificationmode,theiden2tificationratioreached99.3%.Theresultshowsthattheplatformsystemcanbesecured.

Keywords:featureextraction;matchingprocessing;identification;embeddedARM

指纹识别技术是近年来发展很快的一种高新技术,它利用人体固有的指纹生理特征来进行身份鉴定。自动指纹识别系统(AFIS)是伴随着指纹识别技术发展起来的应用系统,可以方便、安全地应用在身份识别领域。在生物特征识别技术领域中,指纹识别技术安全系数最高,较其他技术开发更容易、操作更简单,具有准确性高、速度快的优点,已成为国内外科学家和研究机构的研究热点[1,2]。生物特征识别技术可以提供可信任的身份鉴定,杜绝电子交易的抵赖和欺诈现象,构造良好的认证环境。1　指纹图像的特征提取

目前,用计算机识别指纹图像,最常用的是细节特征提取,包括细节特征点的位置、类型和方向。在自动指纹识别系统中,一般使用两种细节特征:纹线端点和纹线分叉点。纹线端点是纹线突然结束的位置,而纹线分叉点则是纹线突然一分为二的位置(见图1)。大量的统计结果表明,这两类特征点在指纹中出现的机会最多、最稳定,而且比较容易获取。除此之外,它们还涵盖了足够多的、有效的指纹特性,用以描述指纹的惟一性。

3收稿日期:2008204208;修回日期:2008205226。

作者简介:严承华(1967-),男,副教授,博士,主要研究方向为数字图像处理与网络安全,E2mail:y1818@tom.com

基于ARM的嵌入式指纹图像处理技术研究