基于Nios Ⅱ的自动指纹识别系统研究

论文摘要

随着科学技术和社会经济的发展，指纹识别在诸如：电子商务、犯罪识别、信息安全等众多领域的身份认证中得到越来越广泛的应用。与过去基于信物或口令的传统身份鉴别方式相比，指纹识别鉴别方式不存在丢失、遗忘、被复制及盗用的隐患。指纹识别技术是以指纹特征为基础，以信息处理技术为手段，融合生物技术和信息技术的一门新兴实用技术。本文总结了指纹识别技术的发展现状，深入研究了指纹识别算法，给出了本系统设计中采用的具体算法；硬件方面，系统采用代表当今嵌入式发展方向的NiosⅡ软核微处理器，富士通的MBF200指纹采集卡和ATM12864 LCD，设计出了一套经济实用、易于升级的嵌入式硬件平台，而且系统的开发周期较短。软件的设计采用C／C++予以实现，软件的编辑、编译和调试都可以基于NiosⅡIDE完成。本文完成的主要工作如下：文中结合嵌入式系统的特点，深入地研究了指纹识别系统中的图像预处理算法，包括图像归一化、图像分割、图像增强、图像二值化和图像细化等算法，并在其基础上进一步研究指纹图像特征点提取、指纹图像伪特征点去除和特征匹配等算法。阐述了一整套指纹识别算法。在介绍软核微处理器NisoⅡ的特征和指纹传感器MBF200性能的基础上，设计了一套基于NiosⅡ微处理器的嵌入式指纹识别硬件平台。同时基于Sopc Builder设计出一款本系统应用的NiosⅡ软核微处理器，给出系统关键部件的硬件电路的原理图。综合指纹识别算法和硬件平台的结构，设计出指纹识别系统的主程序的流程图，给出指纹传感器MBF200及ATM12864 LCD的初始化流程图。最后，总结了本文的主要工作，指出了进一步的研究方向。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 指纹识别技术发展历程及现状
• 1.1.1 指纹识别技术发展历程
• 1.1.2 指纹识别技术分类及主要技术指标
• 1.2 指纹图像的基本特性及特征
• 1.2.1 基本特性
• 1.2.2 指纹特征
• 1.3 SOPC技术发展历程与嵌入式开发发展趋势
• 1.3.1 SOPC技术概述
• 1.3.2 SOPC技术发展历程
• 1.3.3 嵌入式开发趋势
• 1.4 本文的内容结构安排
• 第2章 指纹识别的预处理算法
• 2.1 指纹图像的归一化
• 2.2 指纹图像的分割
• 2.3 指纹图像的增强
• 2.4 指纹图像的二值化
• 2.5 指纹图像的细化
• 2.6 本章小结
• 第3章 指纹图像的特征点提取和匹配
• 3.1 伪特征点的消除
• 3.2 细节特征点提取
• 3.3 细节点匹配
• 3.3.1 细节点的校正
• 3.3.2 基于细节点特征的指纹匹配
• 3.4 本章小结
• 第4章 系统的研究与设计
• 4.1 系统结构及软核处理器
• 4.1.1 Cyclone系列器件介绍
• 4.1.2 系统硬件结构
• 4.1.3 Nios Ⅱ特性和优点
• 4.1.4 Avalon总线简介
• 4.2 NIOS Ⅱ处理器内核的开发
• 4.2.1 Nios Ⅱ开发工具——SOPC Builder
• 4.2.2 Nios Ⅱ内核的生成
• 4.3 系统部分硬件介绍与设计
• 4.3.1 指纹传感器MBF200性能
• 4.3.2 ATM12864的性能特点
• 4.3.3 系统部分硬件原理图设计
• 4.4 系统的软件部分设计
• 4.4.1 Nios Ⅱ IDE介绍
• 4.4.2 系统的软件框图
• 4.4.3 MBF200的初始化
• 4.4.4 ATM12864初始化
• 4.5 本章小结
• 第5章 总结与展望
• 5.1 论文总结
• 5.2 指纹识别技术的展望
• 参考文献
• 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢