基于MBF200的批文识别算法的研究

论文摘要

指纹识别技术是一种重要的生物身份识别技术,也是目前生物识别技术发展的最为成熟的一个分支。作为一种飞速发展的技术,指纹识别已经在刑侦领域大显身手,在银行身份认证等民用领域,这项技术也具有广阔的应用空间。将指纹识别技术和嵌入式系统相结合可以使指纹识别技术的应用摆脱空间与环境的限制,更加广泛的适用于各种场合。本文主要研究指纹识别技术的一些算法,基于现有的理论框架,用VisualC++实现了一套完整的指纹识别算法。并对其中的一些问题进行了深入的研究,提出一些改进的方法。主要的研究工作内容概括如下：（1）首先对生物识别系统的基本概念以及常见的生物识别技术进行了较为详细的综述,并对不同种类的生物识别技术进行比较；阐述了自动指纹识别系统的结构、工作原理和目前的研究现状。在分析自动指纹识别系统的关键问题基础上,提出了论文的研究内容。（2）研究了指纹图像的采集技术,对指纹采集技术的相关定义和性能指标做了下介绍,并对现有的指纹图像采集技术做了下总结和比较。（3）在算法研究方面,采用了图像分割、图像增强,二值化,细化,特征提取,伪特征去除,指纹匹配等处理步骤,详细讨论了各个步骤现有处理方法的思路,分析了这些算法的优点和不足；根据嵌入式系统的要求优选了各个步骤合适的算法；并根据本身条件进行了一定的改进；完成了相应的开发,初步实现了整套指纹识别系统。（4）究了指纹的特征提取与匹配,回顾了前人的指纹特征提取和匹配算法,并在前人算法的基础之上,改进了基于8邻域纹线跟踪特征提取和基于中心点和相似三角形特征匹配的识别方法。（5）在本文介绍的算法基础之上,开发了指纹识别软件。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 指纹识别技术发展前景
• 1.3 论文主要工作
• 第二章 指纹识别预处理算法
• 2.1 获取指纹图象
• 2.1.1 光学指纹图像采集技术
• 2.1.2 半导体指纹采集技术
• 2.1.3 超声波指纹图像采集技术
• 2.2 指纹图象质量评估
• 2.2.1 前景、背景分离
• 2.2.2 确定前景图象块的方向
• 2.2.3 图象总体质量判断
• 2.2.4 判断指纹的干湿情况
• 2.2.5 判断手指是否放偏
• 2.3 指纹图象预处理
• 2.3.1 指纹图象增强
• 2.3.2 指纹图象二值化
• 2.3.3 细化
• 2.4 求取中心点
• 2.4.1 第一种方法
• 2.4.2 第二种方法
• 第三章 特征点的搜索与指纹比对
• 3.1 特征提取与后处理
• 3.1.1 指纹特征分与指纹比对类
• 3.1.2 指纹特征提取的方法
• 3.2 指纹特征比对
• 3.2.1 基于直角坐标的中心点指纹特征比对
• 3.2.2 无中心点比对
• 第四章 系统硬件设计
• 4.1 概述
• 4.2 C8051F124处理器简介
• 4.2.1 端口的输入和输出
• 4.2.2 存储器组织
• 4.2.3 增强型串行外设接口（SPI）
• 4.2.4 串行通信接口（UART）
• 4.3 指纹传感器MBF200
• 4.3.1 MBF200概述及特点
• 4.3.2 MBF200的工作原理
• 4.3.3 MBF200与处理器借口
• 4.3.4 MBF200功能寄存器及其简介
• 4.3.5 MBF200接口模式及操作
• 4.4 系统硬件结构
• 4.4.1 系统存储空间的硬件设计
• 4.4.2 指纹传感器MBF200的硬件设计
• 4.5 小结
• 第五章 上位机程序
• 5.1 指纹识别程序概括
• 5.2 下位机与上位机的串行数据通信
• 5.2.1 打开串口
• 5.2.2 配置串口
• 5.2.3 超时设置
• 5.2.4 事件设置
• 5.2.5 读串口
• 5.2.6 写串口
• 5.2.7 关闭串口
• 第六章 总结和展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录A