指纹锁 总结

基于单片机的指纹识别密码锁 ——资料整理 历史背景： 主要是采集原理方面 指纹两个重要特征——不同手指指纹纹脊的式样不同；指纹纹脊的式样终生不变。 早期在犯罪鉴别中应用，1896年阿根廷，1901年苏格兰，20世纪初其他国家；20史记60年代，计算机指纹图形处理；20世纪80年代，指纹取像工具，90年代后期，可靠的比对算法。 优于其他身份鉴定技术的原因：(实用性和可行性) 1、独一无二，终生不变； 2、易于采样，难伪造； 3、每人十个手指指纹皆不同，可以构成多重口令； 4、指纹识别中，采用关键特征而非原始图像，使存储信息量减小。 ****************************************************************************** 指纹图像的处理：现代生物识别技术并不直接存储指纹图像（一是考虑到隐私权，二是由于存储空间的限制），而是记录从指纹原图像中提取到的特征，指纹识别算法最终都归结为在指纹图像上找到并比对指纹的特征。 指纹的总体特征：直接观察到的特征，包括基本纹路图案，环形(27.9%)，拱形(65.5%)，漩涡型(6.6%)。 识别技术困难：设备将三维指纹扫描成二维数字图像时，会有信息的丢失；手指划破、割伤、弄脏、不同干湿程度以及不同的按压方式，会导致指纹图像的变化。 传统的基于细节点的识别方法，依靠提取指纹脊线上的细节点，然后对其位置和类型进行匹配，来识别指纹，噪声会影响指纹特征点的提取。 硬件平台：成像系统（光学传感器），核心部分（ATmega16L单片机），存储设备器件。 工作原理：指纹经传感器采集，由传感器直接转换为RGB图像格式，并且有数据传输到MCU。单片机需要执行大量的模式识别和图像处理相关计算。固化的程序存储在单片机的程序Flash里，这些指令控制了整个指纹识别系统的工作流程。RAM为单片机的数据内存，用来存储临时数据。这就构成了数据通道。 指纹图像处理以及特征提取与实现：基于细节点特征的指纹自动识别技术是目前这方面研究的主流，其步骤如下： 预处理是将输入的(直接采集进来的)低质量、有噪音的指纹源图像处理成已细化了的清晰的二值化图像。其目的是减少低质量的图像对分类识别结果的影响，预处理中一般包括图像增强、滤波、二值化、细化等步骤。预处理的方法通常有两种; 方法一：先求方向图，后求频率图，最后由此得到Gabor滤波器对图像进行滤波。这种方法计算量比较大，再求频率图容易产生偏差，不利于单片机实现。 方法二：结合指纹图像自身的特点以及其源图像像素来确定该点是否为脊，直接准确地得到黑白二值的指纹脊图像，这种方法对于从不同渠道获得的图像均有不错的效果。 上述两种方法都需要用到方向图，方向图是一种可以直接从原灰度图像中得到有用信息在预处理、特征提取、指纹分类中有着重要的意义。我们总是在准确求得方向图的基础上运用各种滤波方法或直接找脊的方法来进行预处理。 方向图描述了指纹图像中每一像素点所在脊线或谷线在该点的方向，也可以看做是指纹源图像的一种变化表示方法，即用纹线的方向来表示该纹线。 方向图有两种：一种是点方向图，表示源指纹图像中每一点脊线的方向；另一种是块方向图，表示源指纹图像中每一点中每一块脊线的大致方向。 计算方向图的基本思想是：在原灰度图像中每一点(或每一块)在各个方向上的某个统计量(如灰度差、梯度等)，根据这些统计量在各个方向上的差异，确定该点(块)的方向。点(块)方向一般是灰度值变化最小的方向。下面讲一下方向图的计算。 方向图的计算：1、求点方向图 2、由点方向图求块方向图的算法 3、最小均方估计块方向算法 指纹图像的滤波：在指纹处理中用到滤波器，主要是在于去除图像噪声，增强图像质量，即增强指纹脊与谷的对比度，修补图像——连接脊中出现的断点、去除图像的叉连现象。 一个基本的滤波器有两部分组成，平滑滤波器(连接断点)和分离滤波器(去除图像中的叉连现象)。 指纹图像的二值化：波形图中的波谷对应指纹图像的脊线(暗纹)，而波峰则对应指纹图像的谷线(亮纹)。 指纹图像的细化：将二值化后的指纹图像处理，使其线条变细，即只保留其骨架特征。 特征提取：指提取指纹图像的局部特征，也就是细节点特征。基于细节点的指纹自动识别系统中，特征提取是在细化后的指纹图像上进行的。注意去除假特征点。 需要记录存储的信息：对于每一个细节点，我们记录如下信息： 细节点的x,y坐标； 细节点的方向，这个方向就是该细节点所在的块的块方向； 细节点的类型，即脊线端点或脊线分叉点； 细节点对应的脊线(Di,Ai)。 指纹识别中的细节点比对：细节比对一般在极坐标系中进行，这样就避免了因为指纹图像的非线性变形(图像呈现出放射状、向外扩张)而引起的对比不成功；也不必考虑输入图像与存储的模板图像的参照点之间的平移，将一对对应点(Pi,Qj)的坐标相对于参照点转换为极坐标时，平移就被抵消了；还有，极坐标系中显然比直角坐标系中更便于处理两幅图像间的旋转(指纹录入时的位置不同而引起的旋转角度误差)。 定义rotate[i][j]为将Pi和Qj当做参照点对时，从输入图像到模板图像的旋转角度。如果P和Q可以当做一对对应点，即它们分别对应的脊线相似性达到了一定的程度，则rotate[i][j]将取0到360度间的一个值，否则，我们定义rotate[i][j]取值为400，以表示Pi和Qj不能是一对对应点。如果Pi和Qj是不同类型的细节点，也就是说它们一个是端点，一个是分叉点，则它们不是对应点，rotate[i][j]取值也为400。即，rotate[i][j]<400，表示Pi和Qj对应的脊线相似性到了一定的程度。注：这里的相似性是指输入细节点与存储细节点的信息相似程度(四条)。 ***************************************************************************** 硬件方面： 微处理器: ATmega16单片机 电源管理： 采用锂离子电池供电，利用低压差线性稳压芯片LM1117-5.0实现稳压，以供给整个系统使用。LM1117是一个正向低压降稳压器，在1A电流下压降为1.2V，内部集成了过热保护和限流电路，是电池供电和便携式器件的最佳选择。 指纹识别传感器：FPS200固态指纹传感器是一个理想的接触式指纹认证的设备。它是一款专为嵌入式系统设计的高性能、低功耗、低价格指纹传感器，可以很方便地集成到各种Internet设备，如：便携式电脑、个人数字助理（PDA）、移动电话等。应用FPS200，就可以抛弃密码，但需要进行身份识别时，只需用手指轻轻一按，就可以完成身份确认，由于指纹固有的随身携带、永不遗矢、无法复制、人人不同、指指相异等特点，因此将极大提供系统的安全性，更有效地保护了用户的权益。 指纹比对显示：采用诺基亚5110液晶显示屏，LPH7366 是NOKIA 公司生产的可用于其5110、6150，6100 等系列移动电话的液晶显示模块，国内厂家也生产有类似的兼容产品。该产品除应用于移动电话外，也可广泛应用于各类便携式设备的显示系统。 该模块具有以下特点： ●84x48 的点阵LCD，可以显示4 行汉字， ●采用串行接口与主处理器进行通信，接口信号线数量大幅度减少，包括电源和地在内的信号线仅有9 条。支持多种串行通信（如AVR 单片机的ＳＰI、MCS51 的串口模式０等），传输速率高达4Mbps，可全速写入显示数据，无等待时间。 ●可通过导电胶连接模块与印制版，而不用连接电缆，用模块上的金属钩可将模块固定到印制板上，因而非常便于安装和更换。 ●LCD 控制器／驱动器芯片已绑定到LCD 晶片上，模块的体积很小。 ●采用低电压供电，正常显示时的工作电流在200μA 以下，且具有掉电模式。 LPH7366 的这些特点非常适合于电池供电的便携式通信设备和测试设备中。 辅助语音识别：LD332X 系列是ICRoute生产的基于非特定人语音识别（SI-ASR：Speaker-Independent Automatic Speech Recognition）技术的语音识别/声控芯片。该系列产品提供了真正的单芯片语音识别解决。 ***************************************************************************** 软件设计方面：软件流程如图所示：