摘  要： 設(shè)計了一種基于SoPC的新型結(jié)構(gòu)的自動指紋識別系統(tǒng)。指紋識別系統(tǒng)是一個典型的模式識別系統(tǒng)，包括指紋圖像獲取、處理、特征提取和比對等模塊。通過專門的指紋采集儀可以采集活體指紋圖像。目前，指紋采集儀主要有活體光學(xué)式、電容式和壓感式。對于分辨率和采集面積等技術(shù)指標(biāo)，公安行業(yè)已經(jīng)形成了國際和國內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)，但其他還缺少統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)采集指紋面積大體可以分為滾動捺印指紋和平面捺印指紋，公安行業(yè)普遍采用滾動捺印指紋。另外，也可以通過掃描儀、數(shù)字相機(jī)等獲取指紋圖像。

　　目前，基于FPGA的自動指紋識別系統(tǒng)主要有純硬件方式實現(xiàn)和在以Nios II為CPU的軟核中實現(xiàn)[2-4]兩種方式。以純硬件方式實現(xiàn)雖然速度較快，但由于指紋處理算法比較復(fù)雜，實現(xiàn)困難，同時算法精度差，設(shè)計周期長；而以下載到FPGA的軟核Nios II為控制模塊，具有靈活的設(shè)計方式，并具備軟硬件在系統(tǒng)可編程的功能，較大程度上提高了系統(tǒng)速度，但是該方案中軟硬件處理交替進(jìn)行，涉及到軟硬件之間頻繁的指紋數(shù)據(jù)傳輸，限制了系統(tǒng)的速度，同時增加了系統(tǒng)的復(fù)雜度。

　　本文提出了一種基于SoPC的新型結(jié)構(gòu)的自動指紋識別設(shè)計方案。具有以下特點：

　　（1）根據(jù)對指紋識別算法的分析和優(yōu)化，在軟、硬件結(jié)合的基礎(chǔ)上將軟件設(shè)計和硬件設(shè)計分開，把指紋識別系統(tǒng)中耗時較大的圖像預(yù)處理部分用硬件來實現(xiàn)，而耗時較少的特征提取、匹配和操作控制等部分則在NiosⅡ軟核中實現(xiàn)。從而使得系統(tǒng)結(jié)構(gòu)明晰，處理性能得到提升。

　?。?）用一塊SRAM作指紋處理中間數(shù)據(jù)的緩存。指紋圖像前期處理以硬件實現(xiàn)，中間數(shù)據(jù)緩存于SRAM中；指紋圖像后期處理軟件從SRAM中將所有數(shù)據(jù)讀入NiosⅡ的數(shù)據(jù)存儲器。這樣的存儲設(shè)計使得軟件處理和硬件處理之間不涉及大量的數(shù)據(jù)流傳輸，使軟硬件數(shù)據(jù)接口簡單，數(shù)據(jù)流的控制更加簡單易行，同時避免了頻繁的軟硬件數(shù)據(jù)傳輸帶來的時間消耗。

　　（3）在軟硬件處理結(jié)合的基礎(chǔ)上使指紋處理時間大大降低，1.5 s內(nèi)可以完成一幅指紋圖像的預(yù)處理，3 s內(nèi)可以完成一幅指紋圖像的比對。

　　1 設(shè)計思路

　　1.1 指紋系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

　　在的計算機(jī)應(yīng)用中，包括許多非常機(jī)密的文件保護(hù)，大都使用"用戶ID+密碼"的方法來進(jìn)行用戶的身份認(rèn)證和訪問控制。但是，如果一旦密碼忘記，或被別人竊取，計算機(jī)系統(tǒng)以及文件的安全問題就受到了威脅。

　　從整個指紋處理系統(tǒng)的角度來考慮，根據(jù)各算法處理特性仔細(xì)地劃分系統(tǒng)子模塊。通過對指紋處理算法的分析發(fā)現(xiàn)，指紋的預(yù)處理部分使用到多次數(shù)據(jù)循環(huán)運算，運算量較大而且單一，使用硬件實現(xiàn)明顯降低時間消耗，所以選擇對指紋的預(yù)處理部分實行整體硬件化；對于指紋匹配部分，運算量相對較少但算法復(fù)雜多樣，使用軟件算法相對比較簡單而且可以達(dá)到很高的精度，所以使用Nios II軟件算法來實現(xiàn)。選擇預(yù)處理部分整體硬件化，匹配部分整體軟件化的另外一個好處是軟硬件處理不需要進(jìn)行頻繁的數(shù)據(jù)交換傳輸，節(jié)省時間的同時降低了系統(tǒng)的復(fù)雜度。

　　如圖1所示，系統(tǒng)工作流程主要分為指紋硬件采集、指紋圖像硬件預(yù)處理和指紋軟件匹配。其中SRAM作為指紋數(shù)據(jù)的緩存設(shè)備，F(xiàn)lash做為指紋特征數(shù)據(jù)的存儲設(shè)備，對指紋數(shù)據(jù)的處理步驟按照箭頭所指示的方向進(jìn)行。

　　1.2 NiosⅡ軟件功能

　　Nios Ⅱ嵌入式處理器是ALTERA公司推出的采用哈佛結(jié)構(gòu)、具有32位指令集的第二代片上可編程的軟核處理器， 其最大優(yōu)勢和特點是模塊化的硬件結(jié)構(gòu)， 以及由此帶來的靈活性和可裁減性。相對于傳統(tǒng)的處理器， Nios Ⅱ系統(tǒng)可以在設(shè)計階段根據(jù)實際的需求來增減外設(shè)的數(shù)量和種類。設(shè)計者可以使用ALTERA 提供的開發(fā)工具SOPC Builder, 在PL D器件上創(chuàng)建軟硬件開發(fā)的基礎(chǔ)平臺， 也即用SOPC Builder創(chuàng)建軟核CPU和參數(shù)化的接口總線Avalon.在此基礎(chǔ)上， 可以很快地將硬件系統(tǒng)（包括處理器、存儲器、外設(shè)接口和用戶邏輯電路）與常規(guī)軟件集成在單一可編程芯片中。而且， SOPC Builder還提供了標(biāo)準(zhǔn)的接口方式，以便用戶將自己的外圍電路做成Nios Ⅱ軟核可以添加的外設(shè)模塊。這種設(shè)計方式， 更加方便了各類系統(tǒng)的調(diào)試。

　　Nios II作為主要控制模塊，通過Avalon總線協(xié)調(diào)指紋處理各個子模塊的運行。其中預(yù)處理硬件模塊由于處理中各算法步驟順序執(zhí)行，所以以一個整體掛在Avalon總線上，方便模塊的控制。指紋圖像預(yù)處理后的特征提取匹配使用NiosⅡ軟件實現(xiàn)，指紋數(shù)據(jù)儲存于程序的數(shù)據(jù)存儲器中，按照軟件處理流程調(diào)用各個函數(shù)進(jìn)行處理。為了方便觀察調(diào)試結(jié)果，在Avalon上掛有VGA和LCD顯示，每一步算法完成后調(diào)用VGA顯示查看處理結(jié)果，使用LCD提示處理步驟。

　　1.3 硬件優(yōu)化技術(shù)

　　針對FPGA算術(shù)運算中的乘法、除法易出現(xiàn)的時序問題，對浮點數(shù)運算、開方算法、反正切算法等耗費大量資源的通用性問題，特別做了如下優(yōu)化：

　?。?）乘除法均采用Quartus自帶的IP核進(jìn)行運算，IP核采用流水線結(jié)構(gòu)，減少系統(tǒng)中時序不滿足情況的發(fā)生，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性；

　?。?）浮點數(shù)運算均通過擴(kuò)大倍數(shù)后轉(zhuǎn)為定點數(shù)再進(jìn)行運算，可以在降低運算復(fù)雜度的同時降低時間消耗；

　?。?）開方算法采用不恢復(fù)余數(shù)開方算法實現(xiàn)，只涉及加減和移位，處理時間只有輸入位寬的1/2,可降低系統(tǒng)消耗，減少處理時間；

　?。?）反正切運算采用CORDIC算法，采用狀態(tài)機(jī)結(jié)構(gòu)，通過反復(fù)迭代實現(xiàn)，算法簡單。

　　2 系統(tǒng)實現(xiàn)

　　2.1 MBF200硬件采集模塊

　　MBF200開啟自動檢測功能采集整幅指紋圖像。通過設(shè)置芯片內(nèi)部的閾值寄存器THR使芯片適應(yīng)不同的外部環(huán)境。改變內(nèi)部的PGC、DTR、DCR三個寄存器的值可以調(diào)整圖像的清晰度，提高采集到的圖像質(zhì)量。

　　2.2 預(yù)處理模塊的實現(xiàn)

　　圖像預(yù)處理主要分為指紋圖像平滑、背景分離和濾波增強(qiáng)三大部分。通過硬件處理控制狀態(tài)機(jī)實現(xiàn)各個硬件模塊的處理。圖像平滑采用歸一化處理，背景分離采用方差法，濾波增強(qiáng)采用方向濾波圖像增強(qiáng)算法來實現(xiàn).

　　2.3 Nios算法實現(xiàn)

　　軟件算法的主要模塊分別為二值化、細(xì)化、特征提取和特征匹配。其中二值化處理中同時包括二值化后的填充和刪除算法；細(xì)化算法包括細(xì)化后的去偽算法。二值化算法采用閾值法；細(xì)化算法采用Hilditch細(xì)化算法，同時采用基于8鄰域特征點的特征提取算法和基于中心點的匹配算法。

　　3 系統(tǒng)實現(xiàn)

　　3.1 指紋處理VGA顯示結(jié)果

　　圖2（a）為MBF200采集效果圖，圖中指紋圖像的紋線清晰，與背景區(qū)域?qū)Ρ让黠@。

　　歸一化處理的作用是使圖像中的黑白點對比更加明顯，同時改變圖像灰度的均勻程度。如圖2（b）所示為采集后的指紋歸一化處理情況，從圖中可以看出指紋脊線明顯加強(qiáng)。由于背景區(qū)域較少，因而跳過了背景分離這一步。

　　采用基于方向圖的增強(qiáng)算法，處理效果如圖2（c）所示。從圖中可以看出，對指紋圖像脊線具有很好的連接效果，能較好地去除指紋圖像中的噪聲干擾使指紋更清晰、真實。

　　二值化是在濾波的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，包括二值化后的刪除和填充算法，處理效果如圖2（d）所示。二值化后圖像只剩余黑白兩色。

　　細(xì)化主要是去除不必要的紋線粗線信息，便于之后提取特征點。細(xì)化處理如圖2（e）所示，細(xì)化后的指紋圖像的紋線只剩下一個像素點。細(xì)化后去除了偽特征點，明顯去除了斷點和短線。

　　3.2 指紋處理性能說明

　　系統(tǒng)的處理時間消耗分為硬件預(yù)處理和軟件算法處理兩部分。

　　硬件處理包括指紋采集塊、歸一化塊、背景分離塊和增強(qiáng)濾波塊四個部分；軟件處理包括二值化、細(xì)化、特征提取和特征匹配四個部分。系統(tǒng)處理時間消耗如表1所示。

　　本文根據(jù)指紋識別算法的特點設(shè)計了一種基于SoPC的新型結(jié)構(gòu)的自動指紋識別系統(tǒng)，通過對指紋識別算法的具體分析和優(yōu)化，設(shè)計了將指紋處理劃分為硬件處理和軟件處理兩大部分的結(jié)構(gòu)，用一塊SRAM作指紋處理中間數(shù)據(jù)的緩存，軟件和硬件之間不涉及大的數(shù)據(jù)流的傳輸，節(jié)約了數(shù)據(jù)傳輸時間。這種設(shè)計結(jié)構(gòu)降低了系統(tǒng)的復(fù)雜度，使得系統(tǒng)結(jié)構(gòu)明晰，處理性能得到提升，便于單獨處理模塊的優(yōu)化以及系統(tǒng)的升級。