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电容式指纹识别原理

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【专家解析】电容式指纹识别原理

【优秀范文】电容式指纹识别原理

范文一:电容感应式指纹传感器工作原理和性能分析 投稿:彭惿愀

电容感应式指纹传感器工作原理和性能分析

交通运输1101 陈强 3110405027

摘要:本文首先通过查找相关传感器历史资料,回顾了指纹传感器技术的发展历史。从发展早期,现如今和未来三个角度分别介绍了指纹传感器技术的原理,发展过程和未来前景。与此同时通过查阅相关文献资料和技术论文,详细解释了指纹传感器的工作原理,并着重介绍了目前几种现实生活中常见的传感器,如光学指纹传感器和半导体指纹传感器,在对两种传感器进行原理性剖析的基础上,通过列举现实生活中同型号不同产品的半导体指纹传感器,对传感器的主要性能参数进行对比研究,指出了它们的优缺点和应用情况。最后,通过了解苹果公司最新发布的iPhone5s产品中新加入的指纹解锁技术,在阅读其专利图和技术使用说明的基础上,研究分析了实现该项功能所使用传感器的原理和技术细节,并对这一新鲜技术的未来产品中的运用做评估和预测。

1. 引言:

指纹是手指表面皮肤凸凹不平形成的纹路,由多种嵴状图形构成。指纹特征即手指表面嵴和沟组成平滑纹理模式,其随机性很强。研究表明:指纹特征具有唯一性、稳定性特点,据此可实现身份识别。

指纹表面积较小,且存在磨损,获取优质指纹图像较困难。指纹传感器是获取指纹图像的专用器件,在自动指纹识别系统中起着关键作用。

本文回顾了指纹传感器技术的发展历史,并介绍了目前几种常见的传感器,在进行原理性剖析的基础上,指出了它们的优缺点和应用情况。

1.1. 早期:

早期的指纹图像采集主要运用油墨按印等物理方式,如果油墨及纸张质量有问题,或按压压力不均,或按压位置、方向差异,或手指损伤、变形等,都会导致采集的指纹图像质量不理想,进而影响该技术应用。为克服物理方式的缺点,发展光学传感器、半导体传感器、超声波传感器等对获取高质量指纹图像提供了良好的技术保障,具有很好实用价值。同时,更先进的指纹图像传感器亦在研发,目的是获得足够的指纹细节,并使指纹图像达到较高分辨力,提高指纹识别准确性、可靠性。

指纹传感器按传感原理,即指纹成像原理和技术,分为光学指纹传感器、半导体电容传感器、半导体热敏传感器、半导体压感传感器、超声波传感器和射频RF传感器等。

1.2. 现在:

指纹识别技术虽然已日渐成熟,图像处理及模式识别技术已经得到很好的解决,但实际上,作为指纹识别的核心技术仍然存在许多尚未解决的难题,尤其是残缺、污损的指纹图像的识别的鲁棒性、适应性方面不能令人满意,指纹识别系统将随着更小更廉价的指纹输入设

备的出现、计算能力更强更廉价的硬件以及互联网的广泛应用而进一步拓宽其应用,其中,能适应联网在线指纹自动识别系统的应用算法有待进一步改进,多种指纹识别方法的集成应用以及包括指纹是被的多种生物特征鉴定的集成应用也将是今后研究发展的方向,近年来,国外指纹识别相关研究又有升温的趋势,因此,未来几年仍然是一个重要的、极具挑战性的模式识别研究课题。

目前指纹传感器只要分为两类,同时也是较为常见的指纹传感器:

1.光学指纹传感器

2.半导体指纹传感器

其中半导体指纹传感器又分为温差感应式指纹传感器和电容感应式指纹传感器

光学指纹传感器:

借助光学技术采集指纹是历史最久远、使用最广泛的技术,主要是利用光的折摄和反射原理,将手指放在光学镜片上,手指在内置光源照射下,光从底部射向三棱镜,并经棱镜射出,射出的光线在手指表面指纹凹凸不平的线纹上折射的角度及反射回去的光线明暗就会不一样。用棱镜将其投射在电荷耦合器件上CMOS或者CCD上,进而形成脊线(指纹图像中具有一定宽度和走向的纹线)呈黑色、谷线(纹线之间的凹陷部分)呈白色的数字化的、可被指纹设备算法处理的多灰度指纹图像。

半导体指纹传感器将在下文中介绍。

1.3. 未来:

1.3.1. 半导体指纹传感器的特征及发展方向

半导体指纹传感器因其制造工艺复杂,单位面积上传感单元多,包含高端的IC设计技术、大规模集成电路制造技术、IC芯片封装技术等,所以半导体指纹传感器几乎全部是由IC技术发达的国家或地区,如美国、欧洲、台湾等地设计、制造的。一颗不足0.5平方厘米的晶片表面集成了10000个以上的半导体传感单元。内部还包括了自动增益电路和逻辑控制芯片,以及串行、并行、USB等接口电路。目前半导体指纹传感器的灵敏度高,分辨率也达到了500dpi或以上。其功能已经突破了单一的传感能力,加上软件配合,可以用做全向导航器。

半导体指纹传感器目前朝小型化方向发展。2004年以前以1平方厘米见方的方型为主,目前多为滑动式SWIPE芯片。全球最小的滑动式采集芯片只有12x5 mm,是由Authentec最近推出的1610。

1.3.2. 指纹传感器的发展方向:

1)向高精度发展

2)向高可靠性、宽温度范围发展

3)向微型化发展

4)向微功耗及无源化发展

5)向智能化数字化发展

2. 工作原理:

2.1. 光学指纹传感器工作原理:

借助光学技术采集指纹是历史最久远、使用

最广泛的技术,主要是利用光的折摄和反射

原理,将手指放在光学镜片上,手指在内置

光源照射下,光从底部射向三棱镜,并经棱

镜射出,射出的光线在手指表面指纹凹凸不

平的线纹上折射的角度及反射回去的光线

明暗就会不一样。用棱镜将其投射在电荷耦

合器件上CMOS或者CCD上,进而形成脊

线(指纹图像中具有一定宽度和走向的纹线)呈黑色、谷线(纹线之间的凹陷部分)呈白色的数字化的、可被指纹设备算法处理的多灰度指纹图像。

光学扫描传感系统

光学扫描系统的核心部件是电荷耦合设备CCD( charge coupled device ),这与数码相机和摄像机中使用的光传感器系统是相同的。CCD是一组光敏二极管(称为光敏器件),这种器件在光子的作用下可以产生电信号。每个光敏器件记录一个像素,即一个代表射中该点的光束的微小圆点。明暗像素共同构成了扫描场景(例如一个手指)的图像。通常,在扫描仪系统中有一个模数转换器,用来处理模拟电子信号以产生该图像的数字表现形式。

2.2. 半导体指纹传感器的工作原理为:

半导体指纹传感器无论是电容式或是电感式,其原理类似,在一块集成有成千上万半导体器件的“平板”上,手指贴在其上与其构成了电容(电感)的另一面,由于手指平面凸凹不平,凸点处和凹点处接触平板的实际距离大小就不一样,形成的电容/电感数值也就不一样,设备根据这个原理将采集到的不同的数值汇总,就完成了指纹的采集。

半导体扫描传感系统:

右图是一个简单的电容传感器。该传感器由一个或多个包含一组微小单元的半导体芯片组成。每个单元包括两个覆盖有绝缘层的导体板。这些单元很小,比手指上一个嵴纹的宽度还要小。

半导体指纹传感器又分为电容式和电感式。

2.3. 电容感应式指纹传感器的工作原理为: 它是由电容阵列构成的,内部大约包含1万只微型化的电容器。当用户将手指放

在正面时,皮肤就组成了电容阵列的一个极板,电容阵列的背面是绝缘极板。由于不同区域指纹的脊和谷之间的距离也不相等,使每个单元的电容量随之而变,由此可获得指纹图像。

3. 技术性能分析

3.1 不同类型指纹传感器性能比较和分析

目前采用的指纹传感器从分类上主要分为半导体指纹传感器和光学指纹传感器。

光学指纹传感器,其原理主要是光学照相和反射的原理,目前国内的有厂家可以生产光学指纹传感器,其优点是抗静电能力强,产品成本低,使用寿命长,但是具有无法进行活体指纹鉴别、对干湿手指的适用性差等缺点。

半导体指纹传感器主要是利用电容、电感、温度、压力的原理实现指纹图像的采集。目前国内厂家基本上没有能力半导体的指纹传感器,主要从国外进口。半导体的指纹传感器有分为面状指纹传感器和条状指纹传感器(滑动式指纹传感器/刮擦式指纹传感器)。

3.2电容式指纹传感器介绍

电容式指纹传感器是目前市场上的主流半导体指纹传感器。

电容式指纹传感器最早是由美国Veridicom公司生产的FPS100指纹传感器。但是,FPS100指纹传感器由于抗静电指标比较低(只有5KV),存在指纹残留的问题,基本上没有形成规模应用。

3.2.1MBF200固态电容传感器

富士通MBF200中文名:固

态电容传感器是日本富士通

公司利用从Veridicom公司

购买的电容式指纹传感器技

术,技术改良后,推出的一

款电容式指纹传感器是日本

富士通公司在2002年推出

的,产品推出后,在一些指

纹产品中得到了应用。

产品概要

产品制造商:日本富士通

公司

产品型号: MBF-200

采集原理: 电容式,直接探测法

技术参数

分辨率: 508DPI

点阵数: 256×300

单幅图像大小: (字节数) 76K

采集窗口大小: 24×24mm

抗静电指标: ±10 kV

*作温度: -20°C to +85°C

使用寿命: 未公布

环境湿度: 未公布

干手指适应性: 一般

湿手指适应性: 较差

产品评价:该指纹传感器在2002年后开始逐步投放市场,并被一些指纹产品的厂家采用,但是没有形成规模化的应用。

其优点是:采集分辨率较高。

其缺点是:指纹传感器的抗静电指标偏低(只有10KV);对干湿手指的适应性一般,尤其对湿手指(或有护手霜的手指)的适用性差。另外,厂家没有公开传感器的使用寿命资料。 在MBF-200的技术上,富士通公司有陆续推出了具有USB接口的SPF 200-USB Fingerprint Sensor和刮擦式的MBF 310 - Solid-State Fingerprint Sweep Sensor。

除富士通的电容式指纹传感器外,近年来指纹传感器的制造厂家一致致力于对电容式指纹传感器的技术改进和技术升级,其中比较有代表性的还有意法半导体(ST Micro)和瑞典的FingerPrint Card公司。

3.2.2FPC1011C电容式指纹传感器介绍

FPC1011C电容式指纹传感器是瑞典FingerPrint Card公司(瑞典的上市公司)推出的目前最先进的电容式指纹传感器。

该公司拥有专利的反射式探测技术(一般是直接式探测技术),使指纹传感器的表面保护层厚度可以达到普通电容式指纹传感器的100倍左右,因此使指纹传感器具有更高的对干湿手指的适用性和更长的使用寿命。

FingerPrint Card指纹传感器的主要性能指标见下表:

产品概要

产品制造商: 瑞典FingerPrint Card公司

产品型号: FPC1011C

采集原理: 电容式,反射式探测法

探测位置: 真皮层

技术参数

分辨率: 363DPI

点阵数: 152×200

单幅图像大小: (字节数) 30K

采集窗口大小: 15×12mm

抗静电指标: ±15 kV

*作温度: -20°C to +85°C

使用寿命: 一百万次

环境湿度: 95%

干手指适应性: 良好

湿手指适应性: 良好

产品评价

FPC1011C电容式指纹传感器是瑞典FingerPrintCard公司利用其反射式探测专利技术开发的半导体指纹传感器,该指纹传感器在2003年投放市场后被众多厂家认可和采用,目前已经形成规模化的应用。

该款指纹传感器的特点是:由于其独特的探测技术,可以探测到真皮层,具有良好对干湿手指的适用性,传感器的表面材料厚度到达其他电容式指纹传感器的100倍左右,具有很好的耐用性。抗静电指标达到15KV。 3.3电感式指纹传感器介绍

电感式指纹传感器的主要生产厂家是美国的AuthenTec公司,目前提供The FingerLoc Family和The EntréPad Family两个系列共多款指纹传感器。

国内使用较多的主要有AF-S2、AES3400和AES2500系列(包含:AES2501和AES2510)。其中,AF-S2是AuthenTec公司推出的第一代指纹传感器,AES2500系列是刮擦式指纹传感器。AES3400是AuthenTec推出的新一代指纹传感器,由于其采集窗口比较小,一般不太适合在通用设备上使用。

AuthenTec公司的指纹传感器的主要性能指标见下表。

AuthenTec公司AF-S2指纹传感器性能指标表

3.3.1AF-S2电感式指纹传感器介绍

产品概要

产品制造商: 美国AuthenTec公司

产品型号: AF-S2

采集原理: 电感式

技术参数: 分辨率 250DPI

点阵数: 128×128

单幅图像大小: (字节数) 16K

采集窗口大小: 14.5×14.5mm

抗静电指标: ±8 kV

*作温度: 0°C to +70°C

使用寿命: 未公布

环境湿度: 未公布

干手指适应性: 一般

湿手指适应性: 较差

产品评价:该指纹传感器在2002年曾经是市场的主流指纹传感器,一般多为2001年-2002年期间开发指纹产品的厂家采用。最近2年,由于有新的性能更好的指纹传感器投放市场,近几年指纹厂家开发的新指纹产品中已经不再使用。 该款指纹传感器的特点是:有规模应用,传感器性能比较稳定。

其缺点是:传感器的分辨率低,只有250DPI,对于一些指纹纹路较细的手指(如女性)效果将受影响,另外,指纹传感器的抗静电指标偏低(只有8KV,目前普遍要求是15KV);指纹传感器对干湿手指的适应性一般,尤其对湿手指(或有护手霜的手指)的适用性差。另外,厂家没有公开传感器的使用寿命资料。

3.32AES3400电感式指纹传感器介绍

AuthenTec公司AES3400指纹传感器性能指标表

产品概要

产品制造商: 美国AuthenTec公司

产品型号: AES3400

采集原理: 电感式

技术参数

分辨率: 500DPI

点阵数: 128×128

单幅图像大小: (字节数) 16K

采集窗口大小: 7.2×7.2mm

抗静电指标: ±8 kV

*作温度: 0°C to +70°C

使用寿命: 100万次

环境湿度: 未公布

干手指适应性: 一般

湿手指适应性: 一般

产品评价: AES3400 电感式指纹传感器

是AuthenTec公司利用其专利技术

TurePrint技术开发的新一代半导体指纹

传感器,其性能较AF-S2有一定的改善。

该款指纹传感器的特点是:有规模应用,

传感器性能比较稳定、采集分辨率达到

500DPI。

其缺点是:采集窗口面积太小,只有

7.2×7.2mm。指纹传感器的抗静电指标偏

低(只有8KV,目前普遍要求是15KV);

指纹传感器对干湿手指的适应性一般。

4. 具体应用案例介绍:

4.1. 苹果手机指纹识别技术

在苹果公司最新一代的手机产品iPhone5s

中运用了指纹识别技术,这一非常时尚的

技术预计将在密码和移动支付领域引领

一场新的革命。

虽然TouchID

现在的功能和应用还不是很

完善,但在一下一些方面和领域已经显露出其优势:

对私人应用及文件夹加密

防止手机被他人关机

移动支付的交易凭证

在同一设备上切换用户

4.2. 指纹解锁原理介绍

对于苹果指纹识别技术的工作原理,我们可以从下面苹果公司提交的专利技术及其附图中有相干的了解。

日前,苹果向欧洲专利局提交了最新的专利申请,根据描述,专利中描述的指纹识别传感器将集成一个射频传感电极阵列,以便提供更为精确的指纹图像。更有趣的是,这种传感器还能够对皮肤下的组织进行成像,这将大幅度减少电子欺诈的可能性。

这项新技术还揭示了另外一种可能性:指纹传感器不仅可以被安置在Home键上,还能够隐藏在设备外壳下。如果这个特性能够得到应用,它的前景很让人期待。

以下为苹果公司的专利图:

4.3. 前景预见

从最新的相关的科技新闻中了解到的情况,我们可以预见到在下一年,指纹传感器指纹输入将成为苹果和安卓旗舰手机的标配。通过一系列与指纹传感器相关的手机应用的开发和普及,可以乐观的预见,指纹传感器将在现实生活中得到极大的普及和应用。

5. 结语:

本文通过查阅相关文献和论文,了解了有关指纹传感器的历史,发展过程和未来发展前景。在了解其发展的过程中,详细介绍了指纹传感器的分类,其中着重解释了光学指纹传感器和半导体指纹传感器的工作原理。与此同时,通过对相关同型号不同产品的对比分析,找出其优缺点。最后从苹果公司手机产品iPhone5s中指纹传感器的例子,对指纹传感器的未来发展前景做出预想。

范文二:电容式指纹传感器FPC1011C的指纹识别系统 投稿:丁懗懘

电容式指纹传感器FPC1011C的指纹识别系统

石怀彬,解梅

(电子科技大学电子工程学院,成都611731)

摘要:阐述一款基于DSP(DigitalSignalProcessor)的嵌入式指纹识别系统,对其硬件设计电路和软件设计进行了详细的论述。设计了双电源切换系统,通过SPI协议与指纹采集头FPC1011C和液晶屏进行通信,能够方便地进行指纹采集、注册、匹配,可实时显示处理结果,并把数据及结果通过RS232传送到电脑终端。另外,系统既可以脱机使用,也可与PC联机使用。关键词:DSP;指纹识别;FPC1011C中图分类号:TP2.29 文献标识码:A

FingerprintRecognitionBasedonFPC1011C

ShiHuaibin,XieMei

(SchoolofElectronicEngineering,UniversityofElectronicandScienceTechnologyofChina,Chengdu611731,China)

Abstract:Thepaperpresentsafingerprintidentificationsystem,anddescribesthehardwarecircuitandthesoftwaredesign.Systemdu-plex-powerexchangesystemisdesignedandcommunicationwithFPC1011CandLCDisachievedthroughSPIprotocol.Thesystemrea-lizesfingerprintcapture,registerandmatch,anddisplaystheidentificationresultinrea-ltime.ItsendsdatatothecomputerterminalwithRS232.Thissystemcanbeusedbothof-fPCandon-PC.Keywords:DSP;fingerprintrecognition;FPC1011C

引 言

指纹识别系统是日常生活中常见的一种识别方式,其广泛应用于门禁、考勤和其他安防领域。本指纹识别系统,采用双供电方式,既可与电脑联机使用,也可作为便携式设备使用。作为便携式时,大约可存储300~500枚指纹,同时系统有着很高的识别率。

指纹识别系统应用范围大、精度高、可以实时快速对指纹进行采集,注册匹配,广泛应用于安防领域中。

1.2指纹传感器模块

FPC1011C是瑞典FingerPrints公司成功推出的一种

电容式面装指纹传感器,具有高图像质量(363dpi的分辨率)、高耐磨(高达100万次)、高抗静电(可达15kV以上)、低功耗(3.3V工作电压下的功耗为50mW)等特点,是一种全新的基于certus传感器平台的电容式指纹传感器。其工作电压为2.5V或者3.3V,传感器还具有高速的SPI接口,8脚的软排线可以方便地接入各种系统。

系统采用3.3V电压对指纹传感器进行供电,把DSP的MCBSP2[3]接

1硬件设计

本指纹识别系统是以TMS320VC5510A

[1]

1.1 硬件架构框图

为硬件平

[2]

口配置为SPI主机模式与传感器(SPI从机)进行通信。采集图像大小为200@152像素,SPI时钟频率由MCBSP2的CLKX2提供,设置为1MHz。

图2

指纹传感器FPC1011C框图

台,配以Flash、SDRAM、指纹传感器FPC1011C、LCD和键盘等外围设备而成的嵌入式指纹识别系统。可以实现对指纹的识别、匹配、存储等功能。系统采用双电源设计保持系统随时供电。具体结构框图如图1所示。

图1 指纹识别系统框图

硬件连接如图2所示。

)

7期

MiEmbedded

55

1.3电源模块

电源模块由两部分构成,分别是电源电池自动转换模

数据传输时,DSP被配置为SPI主模式,以MCBSP1与LCD通信。通信过程中,CS为LCD的片选端,系统中直接接高电平,时钟SCLK由DSP的CLKX1提供,SID连接MCBSP1的数据输出口DX1。传输过程中要对数据进行打包,使其符合SID显示的数据格式。其中RW和RS为00时DSP向LCD写指令,为01时写数据。因此若向LCD发送数据/01h0,则实际数据为/FA00100。时钟频率SCLK被设置为100kHz,可满足实时显示的需要。

人机交互中的键盘由3个按键组成,分别对应3个硬件中断(int0、int1、int2),来实现指纹采集、注册和匹配功能。指纹采集后存入SDRAM,注册时指纹采集2次,匹配成功后存入Flash。匹配时先采集指纹进入SDRAM,再提取Flash中的指纹进行匹配,成功后作其他动作。

块和DC/DC电平转换模块。转换模块使系统在掉电的情况下可以自动转到电池供电,使系统正常运行。DC/DC电平转换为DSP外设提供3.3V电压,为内核提供1.6V电压。

自动电源切换电路采用凌特公司的LTC4414,电路如图3所示。LTC4414通过控制2个P沟道MOS-FET,实现一种用于电源切换的近似理想二极管的功能,从而实现两个电源的高效/或0操作。FDS6975是一款双P沟道MOSFET芯片。

[4]

2软件设计

在硬件架构上必须有相应的软件设计才可以实现系

统的功能。软件设计是在DSP的开发环境CCS中进行

图3

电源电池自动转换电路

的,运用了嵌入式操作系统DSP/BIOS

[7]

,使开发更加方

电平转换使用LM1085-3.3V[5]和LM1085-ADJ可调输出电压,输出电压VOUT=1.25@(1+R2/R1)。为产生1.6V电压,使R2=38.38,R1=1108,电路如图4所示。

便快捷。在DSP/BIOS中,可方便地实现内存分配、中断选择、任务调度等功能。

本系统的任务调度主要以3个硬件中断为触发条件,来实现指纹采集、注册和匹配功能,具体框图如图6所示。

图4LM1085-ADJ输出1.6V电压

1.4人机交互模块

为方便操作和直观显示处理结果,系统安装有键盘和

LCD,可以实时进行操作和显示。LCD采用的是FYD12864-0402B[6],其以ST7920为驱动模块,内嵌汉字库,支持串口和并口数据传输。此处采用串口SPI协议传输,如图5所示。

图6

系统中断和任务框图

采用SEM对系统任务进行调度,系统上电启动后,任务处于挂起状态,并一直轮询,等待中断触发。启动注册中断时必须在采集两枚有效指纹数据成功的情况下触发,否则会显示注册失

败。注册中断触发后,对两枚指纹进行匹配,如匹配成功则指纹特征数据写入Flash,如果失败则

图5

液晶显示SPI协议时序

重新采集两枚指纹进行注册。这样可以降低因

2010期

adv@com.广告专用)

为首次指纹采集不清晰,而产生的匹配不成功。指纹匹配中断触发前提是Flash中存有注册的指纹,同时实时采集新的指纹成功。若匹配失败,则必须重新采集指纹进行匹配。

指纹传感器图像采集程序如下:

voidreadImage(unsignedint*image_ptr){

unsignedintcnt=0;unsignedinti;unsignedintval=0;

FPC_SPI_tx(READ_SENSOR,0x00);do{

FPC_SPI_tx(READ_SPI_STATUS,0x00);val=FPC_SPI_rx();

}while(!(val&0x0100));//checktheDAbitfor(i=27;i>0;i--){

FPC_SPI_tx(READ_SPI_DATA,0x00);val=FPC_SPI_rx();}//调整图像偏差

for(cnt=0;cnt

FPC_SPI_tx(READ_SPI_DATA,0x00);val=FPC_SPI_rx();val=(~val);

*image_ptr=((val&0xFF00)>>8);image_ptr++;

*image_ptr=(val&0x00FF);image_ptr++;}}

3总 结

本指纹采集系统可以完美地实现指纹的采集、注册和

匹配功能,其内部算法处理时间<1s,完全可以满足实时工作的需要。用各手指进行试验后,其平均FRR(FalseRejectionRate)和FAR(FalseAcceptanceRate)可达2.83%和0.17%,完全可以满足生活中的需要。

参考文献

[1]TexasInstruments.TMS320VC5510/5510AFixed-Point

DigitalSignalProcessors[OL].http://focus.ti.com/docs/prod/folders/print/tms320vc5510a.html.

[2]FingerprintsCards.FPC1011CareaSensorPackageProduct

Specification[OL].http://www.fingerprints.com/Down-loads/Tech%20open%20area.aspx.

[3]TexasInstruments.TMS320VC5501/5502/5503/5507/5509/5510

DSPMultichannelBufferedSerialPort(McBSP)ReferenceGuide[OL].http://focus.ti.com/docs/prod/folders/print/tms320vc5510a.html.

[4]LinearTechnology.LTC4414-36V,LowLossPowePath

ControllerforLargePFETs[OL].http://www.linear.com/pc/productDetail.jsp?navId=H0,C1,C1003,C1142,C1079,P12912.

[5]Nationalsemiconductor.LM10853ALowDropoutPositive

Regulators[OL].http://www.national.com/mpf/LM/LM1085.html#Overview.

[6]成都飞宇达公司.FYD12864-0402B产品说明书[OL].ht-tp://www.cdfyd.com/product.html.

(收稿日期:2010-02-05)

54

[3]金纯,罗祖秋.ZigBee技术基础及案例分析[M].北京:国防

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[4]TI.CC2430Datasheet[EB/OL],2007[2010-01].http://

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[5]TI.CC2591Datasheet[EB/OL],2008[2010-01].http://

focus.ti.com/lit/ds/swrs070a/swrs070a.pdf.

[6]任秀丽,于海滨.ZigBee无线通信协议实现技术研究[J].计

算机工程与应用,2007,43(6):143-145.

[7]宁炳武,刘军民.基于CC2430的ZigBee网络节点设计[J].

电子技术应用,2008,34(3):95-99.

田裕康(讲师),研究方向为无线传感器网络。

(收稿日期:2010-02-25)

结语

将ZigBee无线网络用于光伏照明系统控制,具有通信距离远、成本低,维护方便等优点,控制路灯总数可达64盏,覆盖范围大于300m,并可以进一步扩展。该系统已经成功应用于建设部太阳能建筑应用示范工程,且通过建设部验收。

参考文献

[1]张兴,唐杰.高频无极灯独立光伏照明系统设计[J].太阳能

学报,2009,30(2):211-216.

[2]邹吉平.基于现场总线的智能照明控制系统分析与探讨[J].

低压电器,2005(7):19-22.

)

7期

MiEmbedded

57

范文三:电容式指纹传感器FPC1011C的指纹识别系统 投稿:汪賛賜

电容式指纹传感器FPCI011C的指纹识别系统

石怀彬,解梅

(电子科技大学电子工程学院,成都611731)

摘要:阐述一款基于DSP(DigitalSignalProcessor)的嵌入式指纹识别系统,对其硬件设计电路和软件设计进行了详细的论述。设计了双电源切换系统,通过SPI协议与指纹采集头FPCIOllC和液晶屏进行通信,能够方便地进行指纹采集、注册、匹配,可实时显示处理结果,并把数据及结果通过RS232传送到电脑终端。另外,系统既可以脱机使用,也可与PC联机使用。关键词:DSP;指纹识别;FPCI011C中图分类号:TP2.29

文献标识码:A

FingerprintRecognitionBased

ShiHuaibin。Xie

on

FPC1011C

Mei

(SchoolofElectronicEngineering,UniversityofElectronicandScienceTechnologyofChina,Chengdu611731,China)

Abstract:The

fingerprintidentificationsystem,anddescribesthehardwarecircuitandthesoftwaredesign.Systemdu—

paperpresents

plex—powerexchangesystemisdesignedandcommunicationwithFPCI01ICandLCDisachievedthroughSPIprotoc01.Thesystemreal-izesfingerprintcapture,registerandmatch,anddisplaystheidentificationresultinreal-time.ItsendsdatawithRS232.Thissystem

can

to

thecomputerterminal

beusedbothoff-PCandon-PC.

Keywords:DSP;fingerprintrecognition;FPCI011C

指纹识别系统是日常生活中常见的一种识别方式,其

1-2

指纹传感器模块

FPCI011C是瑞典FingerPrints公司成功推出的一种

广泛应用于门禁、考勤和其他安防领域。本指纹识别系

统,采用双供电方式,既可与电脑联机使用,也可作为便携

电容式面装指纹传感器,具有高图像质量(363dpi的分

辨率)、高耐磨(高达100万次)、高抗静电(可达15kV以

上)、低功耗(3.3V工作电压下的功耗为50mw)等特点,是一种全新的基于certus传感器平台的电容式指纹传感器。其工作电压为2.5V或者3.3V,传感器还具有高速的SPI接口,8脚的软排线可以方便地接入各种系统。

系统采用3.3V电压对指纹传感器进行供电,把

式设备使用。作为便携式时,大约可存储300纹,同时系统有着很高的识别率。

500枚指

指纹识别系统应用范围大、精度高、可以实时快速对指纹进行采集,注册匹配,广泛应用于安防领域中。1

硬件设计

1.1硬件架构框图

本指纹识别系统是以TMS320VC55IOA[11为硬件平台,配以Flash、SDRAM、指纹传感器FPCI011C[2]、LCD和键盘等外围设备而成的嵌入式指纹识别系统。可以实现对指纹的识别、匹

DSP的MCBSP2[33接口配置为SPI主机模式与传感器(SPI从

MfBSP2

DR2DX2

}FPCI01ICII

LCD

机)进行通信。采集

图像大小为200×152像素,SPI时钟频率由MCBSP2

的‘CLKX2

CLKX2

鬈詈源美黑黧1回由由

供电。具体结构框图如图L竺_L——_JL=一

所示。

圈1指纹识别系统框图

paper@mesnet.com.en(投稿专用)

配、存储等功能。系统采用I!!坐H三竺;!!!∑墅!!!垒l

.1

默鼹洲叩研鲫刚㈣洲一㈣睨』

DStRESETED.--a{

图2

提供,设置为1MHz。硬件连接如图2所示。

指纹传感器

FPCIOllC框图

万方数据

IIlllollIIiiIljl嘲Microcontroll。,。&Em“。aa。a

s,。。。m。55

数据传输时,DSP被配置为SPI主模式,以MCBSPl与LCD通信。通信过程中,CS为LCD的片选端,系统

中直接接高电平,时钟SCLK由DSP的CLKXl提供,SID

连接MCBSPl的数据输出口DXl。传输过程中要对数据进行打包,使其符合SID显示的数据格式。其中RW和

RS为00时DSP向LCD写指令,为01时写数据。因此若向LCD发送数据“01h”,则实际数据为“FA0010”。时钟

怕◆7

围4

频率SCLK被设置为100kHz,可满足实时显示的需要。

人机交互中的键盘由3个按键组成,分别对应3个硬

件中断(intO、intl、int2),来实现指纹采集、注册和匹配功能。指纹采集后存人SDRAM,注册时指纹采集2次,匹

配成功后存入Flash。匹配时先采集指纹进入SDRAM,再提取Flash中的指纹进行匹配,成功后作其他动作。2

软件设计

在硬件架构上必须有相应的软件设计才可以实现系

统的功能。软件设计是在DSP的开发环境CCS中进行的,运用了嵌入式操作系统DSP/BIOSc“,使开发更加方

便快捷。在DSP/BIOS中,可方便地实现内存分配、中断

选择、任务调度等功能。

本系统的任务调度主要以3个硬件中断为触发条件,来实现指纹采集、注册和匹配功能,具体框图如图6所示。

LMl08¥一ADJ输出1.6V电压

1.4

人机交互模块

为方便操作和直观显示处理结果,系统安装有键盘和

LCD,可以实时进行操作和显示。LCD采用的是

FYDl2864-0402B[“,其以ST7920为驱动模块,内嵌汉字

库,支持串口和并口数据传输。此处采用串口SPI协议传

输,如图5所示。

圈6

系统中断和任务框图

s一。正珂!盟盟!!!!盟衄!!!:厂

scL!n几几几几几几几几几几几几几几几几几nn几几nn

k位同步一

序列

采用SEM对系统任务进行调度,系统上电启

动后,任务处于挂起状态,并一直轮询,等待中断

触发。启动注册中断时必须在采集两枚有效指纹数据成功的情况下触发,否则会显示注册失败。注册中断触发后,对两枚指纹进行匹配,如

k数据一

f卜—一第1字节——.斗—~第2字节——叫

图5

液晶显示SPl协议时序

1高4位I

k数据-一f僻位l

匹配成功则指纹特征数据写入Flash,如果失败则

重新采集两枚指纹进行注册。这样可以降低因

6《羊‘}札毓入式禾惋应国》重盈重l盈匪嘲万方数据

adv(孕mesnet.corn.on(广告专用)

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为首次指纹采集不清晰,而产生的匹配不成功。指纹

匹配中断触发前提是Flash中存有注册的指纹,同时实时采集新的指纹成功。若匹配失败,则必须重新采集指纹进行匹配。

指纹传感器图像采集程序如下:

voidreadImage(unsigned

unsignedintcnt=0;unsignedinti;

unsignedintval=0}

FPC—SPI—tx(READ—SENSOR,0x00);do{

本指纹采集系统可以完美地实现指纹的采集、注册和

匹配功能,其内部算法处理时间<1S,完全可以满足实时工作的需要。用各手指进行试验后,其平均FRR(FalseRejectionRate)和FAR(FalseAcceptanceRate)可达2.

int*image—ptr){

83%和0.17%,完全可以满足生活中的需要。麓

参考文献

[1]TexasInstruments.TMS320VC5510/5510A

DigitalSignal

Fixed—Point

Processors[OL].http://focus.ti.tom/does/

prod/folders/print/tms320vc5510a.html.

FPC—SPI—tx(READ-SPI—STATUS,0x00);

val=FPC—SPI—rx();

[2]Fingerprints

Cards.FPCI011C

area

SensorPackageProduct

}while(!(val&0x0100));//checktheDAbitfor(i=27;i>0;i一一){

Specification[OL].http://www.fingerprints.corn/Down—loads/Tech%200pen%20area.aspx.[33

TexasDSP

Instruments.TMS320VC5501/5502/5503/5507/5509/5510MultichannelBufferedSerialPort(McBSP)Reference

FPC—SPI—tx(READ_SPI—DATA,0x00);

val—FPC—SPI—rx();

)//调整图像偏差

for(cnt一0;cnt<MAXROW*MAXCoLUMN/2;cnt+

Guide[OL].http://focus.ti.corn/does/prod/folders/print/

tms320vc5510a.html.

+){//图像读取

FPC—SPI—tx(READ—SPI—DATA,0x00);

[4]LinearTechnology.LTC4414—36V,LowLoss

PowePath

ControllerforLargePFETs[OL].http://www.1inear.corn/

pc/productDetail.jsp?navId=H0,C1,C1003,C1142,

val=FPC—SPl一rx();

C1079,P12912.

val一(~val);

*image—ptr一((val&0xFF00)>>8);

Regulators[OL].http://www.national.com/mpf/LM/

image—ptr++;.

[53

National

semiconductor.LMl0853ALowDropoutPositive

LMl085.html#Overview.

*image—ptr一(val&0x00FF);image—ptr++;

[6]成都飞字达公司.FYDl2864—0402B产品说明书[0L].ht—

tp://www.cdfyd.com/product.html.

})

(收稿日期:2010—02—05)

[33金纯,罗祖秋.ZigBee技术基础及案例分析[M].北京:国防

工业出版社,2008.

结语

将ZigBee无线网络用于光伏照明系统控制,具有通

[4]TI.CC2430Datasheet[EB/OL],200712010一013.http://

focus.ti.com/lit/ds/swrs036f/swrs036f.pdf.

信距离远、成本低,维护方便等优点,控制路灯总数可达

64盏,覆盖范围大于300m,并可以进一步扩展。该系统已经成功应用于建设部太阳能建筑应用示范工程,且通过建设部验收。l墨

参考文献

[1]张兴,唐杰.高频无极灯独立光伏照职系统设计[J]。太阳能

学报,2009,30(2):211—216.

[5]TI.CC2591Datasheet[EB/OL],200812010—01].http://

focus.ti.eom/lit/ds/swrs070a/swrs070a.pdf.

[63任秀丽,于海滨.ZigBee无线通信协议实现技术研究[J].计

算机工程与应用,2007,43(6):143—145.

[7]宁炳武,刘军民.基于CC2430的ZigBee网络节点设计[J].

电子技术应用,2008,34(3):95—99.

田裕康(讲师)。研究方向为无线传感器网络。

(收稿日期:2010-02—25)

[2]邹吉平.基于现场总线的智能照明控制系统分析与探讨[J].

低压电器,2005(7):19—22.

paper@mesnet.conLon(投稿专用)

MicrocontroiJellrs&Embedded

syst锄s

57

万方数据

范文四:U-13A半导体式生物指纹识别模块电路原理 投稿:袁煭煮

UBTC-13A

产品简介

文档编号:UBTC13-PRD/L0013-A版本编号:V1.0密

级:L

UBTC-13A指纹识别模块

产品简介

深圳市友博泰克技术有限公司

一、概述

UBTC-13A系列指纹模块是深圳市友博泰克技术有限公司自主研发设计的高性能指纹识别模块。该模块结构简单,功能强大,配合上位机,可完成指纹录入、图像处理、特征提取、模板生成、模板存储、指纹比对(含1:1和1:N)、指纹删除等功能。该指纹识别模块通讯协议简单可靠,标准UART协议,以连接不同的上层设备,只需配合简单外围电路即可将该指纹模块嵌入到您的智能化产品中,使您的产品具有强大的指纹识别能力。同时该模块采用半导体电容式指纹采集器,对干湿手指和浅指纹适应性强。

产品特点:



识别效果好:该传感器采用瑞典FPC1011系列指纹采集器,能够解决光学指纹采集器对于干湿手指及其浅指纹识别效果不好的问题。

稳定性好:该传感器在金融、社保、智能锁领域经过严格的实际应用测试,稳定性能较好。防假指纹:电容式指纹采集器,探测真皮层指纹。

设计灵活:模块体积小,可以很方便的嵌入到各种指纹应用设备中。

自学习功能:纹识别过程中,最新提取的指纹特征值识别成功后将该特征值融合到指纹数据库中,使用户在使用过程中体验感越来越好。

抗静电能力强:具有很强的抗静电能力,抗静电指标达到15KV以上。安全等级可调:适用于不同的应用场合,安全等级可由用户设定调整

应用领域:



指纹门禁控制

指纹签到、指纹考勤机等指纹锁、指纹保险柜等

指纹POS终端机等手持设备应用

二、模块硬件描述

2.1硬件特性

表2-1硬件特性

2.2外形及接口定义

2.2.1外观图及接口引脚定义

图2-1UBTC-13A指纹识别二次开发模块外观图

2.2.2UBTC-13A

主处理板尺寸图

图2-2UBTC-13A主处理板尺寸图

2.2.3

指纹传感器尺寸图

图2-3FPC1011指纹传感器尺寸图

三、模块的技术特性

3.1技术特性

表3-1UBTC-13A模块技术特性3.2出厂设置值

表3-2出厂设置值

范文五:指纹识别原理 投稿:罗捋捌

指纹识别原理

指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。由于每个人的指纹不同,就是同一人的十指之间,指纹也有明显区别,因此指纹可用于身份鉴定。其实,我国古代早就利用指纹(手印)来签押。1684年,植物形态学家Grew发表了第一篇研究指纹的科学论文。

指纹识别原理

1809年Bewick把自己的指纹作为商标。1823年解剖学家Purkije将指纹分为九类。 1880年,Faulds在《自然》杂志提倡将指纹用于识别罪犯。1891年Galton提出著名的高尔顿分类系统。之后,英国、美国、德国等的警察部门先后采用指纹鉴别法作为身份鉴定的主要方法。随着计算机和信息技术的发展,FBI和法国巴黎警察局于六十年代开始研究开发指纹自动识

别系统(AFIS)用于刑事案件侦破。目前,世界各地的警察局已经广泛采用了指纹自动识别系统。九十年代,用于个人身份鉴定的自动指纹识别系统得到开发和应用。

由于每次捺印的方位不完全一样,着力点不同会带来不同程度的变形,又存在大量模糊指纹,如何正确提取特征和实现正确匹配,是指纹识别技术的关键。指纹识别技术涉及图像处理、模式识别、机器学习、计算机视觉、数学形态学、小波分析等众多学科。

仪主要有活体光学式、电容式和压感式。对于分辨率和采集面积等技术指标,公安行业已经形成了国际和国内标准,但其他还缺少统一标准。根据采集指纹面积大体可以分为滚动捺印指纹和平面捺印指纹,公安行业普遍采用滚动捺印指纹。另外,也可以通过扫描仪、数字相机等获取指纹图像。

指纹图像压缩:大容量的指纹数据库必须经过压缩后存储,以减少存储空间。主要方法包括JPEG、WSQ、EZW等。

指纹图像处理:包括指纹区域检测、图像质量判断、方向图和频率估计、图像增强、指纹图像二值化和细化等。

第一代指纹识别系统

众所周知,在两年前就有部分品牌的笔记本采用指纹识别技术用于用户登录时的身份鉴定

第一代光学式指纹读取器

,但是,当时推出的指纹系统属于光学识别系统,按照现在的说法,应该属于第一代指纹识别技术。光学指纹识别系统由于光不能穿透皮肤表层(死性皮肤层),所以只能够扫描手指皮肤的表面,或者扫描到死性皮肤层,但不能深入真皮层。

在这种情况下,手指表面的干净程度,直接影响到识别的效果。如果,用户手指上粘了较多的灰尘,可能就会出现识别出错的情况。并且,如果人们按照手指,做一个指纹手模,也可能通过识别系统,对于用户而言,使用起来不是很安全和稳定。

第二代电容式传感器

后来出现了第二代电容式传感器,电容传感器技术是采用了交替命令的并排列和传感器电板,交替板的

第二代 电容式传感器

形式是两个电容板,以及指纹的山谷和山脊成为板之间的电介质。两者之间的恒量电介质的传感器检测变化来生成指纹图像。但是由于传感器表面是使用硅材料 容易损坏 导致使用寿命降低,还有它是通过指纹的山谷和山脊之间的凹凸来形成指纹图像的 所以对脏手指 湿手指等困难手指识别率低。

第三代生物射频指纹识别技术

发展到今天,出现第三代生物射频指纹识别技术(射频原理真皮指纹核心技术(线型采集器)),射频传感器技术是通过传感器本身发射出微量射频信号,穿透手指的表皮层去控测里层的纹路,来获得最佳的指纹图像。因此对干手指,汉

第三代 生物射频传感器

手指,干手指等困难手指通过可高达99@%,防伪指纹能力强,指纹敏感器的识别原理只对人的真皮皮肤有反应,从根本上杜绝了人造指纹的问题,宽温区:适合特别寒冷或特别酷热的地区。因为射频传感器产生高质量的图像,因此射频技术是最可靠,最有力的解决方案。除此之外,高质量图像还允许减小传感器,无需牺牲认证的可靠性,从而降低成本并使得射频传感器思想的应用到可移动和大小不受拘束的任何领域中。

范文六:电容式指纹模块 投稿:卢牃牄

电容指纹模块(Living fingerprint module)DLL-102/UA

电容指纹模块研发和制造的真皮识别模块,应用广泛,适合从高端到低

端的所有指纹识别系统。比如:指纹门锁、保险柜、枪盒、金融等安全

领域;门禁系统、工控机、pos机、驾培、考勤等身份领域;私人会所、

管理软件、授权许可等管理领域。

产品特点:

功能完善:独立完成指纹采集、指纹登记、指纹比对和指纹搜索功能。

防伪性好:反射式感应探测技术,活体指纹探测功能,具有对指模、假

指纹的辨别能力。

适应性强:算法性能优异,对各类指纹都有极好的适应性,如干手指、湿手指、浅纹理手指等都具有极高的辨识率和良好的校正、容错性能。

抗静电能力强:抗静电能力强,对环境干燥容易起静电的地区特别适用。

应用开发简单:开发都可根据提供的控制指令,自行指纹应用产品的开发,无需具备专业的指纹识别知识。 体积小巧:传感器厚度小,体积小,能灵活嵌入到各种体积受限的产品中。

易用性强:大面积指纹采集区,轻触式指纹采集过程,轻松易用。

数据加密:加密存储和安全加密传输,算法符合相关安全标准

技术参数:

指纹传感器类型:电容式

探测技术:反射式感应探测技术,具有活体指纹探测功能

抗磨损强度高:1百万次

抗静电指标:±15KV

供电电压:dc 3.6~6.0v /直供3.3v

供电电流:工作电流:<80ma

峰值电流:<90ma

指纹图像录入时间:<1.0秒

窗口面积:10.64╳14mm

匹配方式:比对方式(1:1)

搜索方式(1:n)

特征文件:256字节

模板文件:512字节

存储容量:1000枚

安全等级:五级(从低到高:1、2、3、4、5)

认假率(far):<0.001% (安全等级为3时)

拒真率(frr):<1.0% (安全等级为3时)

搜索时间:<1.0秒 (1:500时,均值)

上位机接口:uart(ttl逻辑电平) 或 usb2.0 / usb1.1

通讯波特率(uart):(9600╳n)bps其中n=1~12 (默认值n=6,即57600bps) 工作环境:

温 度:-20℃- +60℃

相对湿度:40%rh-85%rh (无凝露)

储存环境:

温 度:-40℃-+85℃

相对湿度:<85%h(无凝露)

外形尺寸(l╳w╳h):

指纹传感器:33.4╳20.4╳5.4mm

主板:30╳ 20 ╳ 1.6 mm

范文七:电容传感与指纹识别 投稿:宋胿脀

电容传感和指纹识别

摘要:生物识别技术是基于人的生物特征进行个体识别的一项认证技术,现在主要有虹膜,视网膜,声音,人脸识别和指纹识别。其中指纹识别是生物识别技术中最为成熟的技术。它的稳定性,鉴别的唯一性,一直都被视为身份鉴别的可靠手段之一。本文章就当下比较流行的基于电容传感技术的指纹识别进行介绍并进行讨论。

关键字:电容传感技术,指纹识别。

Capacitance sensor and fingerprint recognition

01081441 KaiDu

Abstract :Biometric technology is based on the biological characteristics of human individual identification of a certification, and now there are iris, retina, voice, face recognition and fingerprint recognition. One fingerprint biometric technology is the most mature technology. Its stability, identification of unique, has long been regarded as a reliable means of identification. This article will introduces and discusses the more popular current capacitive fingerprint sensor technology .

keywords :fingerprint biometric technology,fingerprint recognition

0 引言

随着社会的进步,我们认识到信息的保密越来越重要。我们从很早就给家里的门和柜子上锁,现在我们会用遥控器去打开车门,会使用密码去保护电脑等等。这些都是我们经常用到的保密方式,但是同时也是不法分子“研究”的盗窃方式。我们需要一种可以唯一的识别个人的设备去保护我们的信息,指纹识别别在这个时候大放异彩了。而指纹识别在采集指纹时需要对微小的压力进行识别,这时候用电容传感技术是个不错的选择。

1. 电容传感技术原理

电容式传感器是把被测量转换为电容量变化的一种传感器。它具有结构简单、灵敏度高、动态响应特性好、适应性强、抗过载能力大及价格低廉等优点。因此,可以用来测量压力、力、位移、振动、液位等参数。但电容式传感器的泄漏电阻和非线性等缺点也给它的应用带来一定的局限。随着电子技术的不断发展,特别是集成电路的广泛应用,这些缺点也得到了一定的克服,进一步促进了电容式传感器的广泛应用

C为

S—极板相对覆盖面积;

δ—极板间距离;εr—相对介电常数;

ε0 —真空介电常数,ε0 =8.85pF/m;

ε —电容极板间介质的介电常数。

1.1改变极板遮盖面积的电容传感器

图1是3种这类传感器的原理图,图1(a)中是利用角位移来改变电容器极板遮盖面积。假定当2块极板完全遮盖时的面积为S0,两极板间的距离为d,极板间介质的介电常数为ε。当忽略边缘效应时,该电容器的电容量为:

如果其中一块板极相对另一极板转过θ角,则极板间的相互遮盖面积为:

可见,此电容量的变化值和角位移成正比,以此用来测量角位移。

图1(b)中是利用线位移来改变电容器极板的遮盖面积的。如果初始状态极板全部遮盖,则遮盖面积S0=ab,当2块极板相对位移x时,则极板的遮盖面积变为S1=b(a-x)。在介电常数和极板距离不变时,电容量分别为:

可见,此电容量的变化值和线位移x成正比,用他来测量各类线位移。

图1(c)所示电容变换器是图1(b)所示电容器的变种。采用这种锯齿形电极的目的在于提高传感器的灵敏度。若锯齿数为n,尺寸如图1(b)所示不变,当运动齿相对于固定齿移动一个位移x时,则可得:

比较式(2)和式(3)可见,灵敏度提高了n倍。

2.2改变介质介电常数的电容传感器

图2是2种改变介质介电常数的电容式传感器的原理图。图2(a)常用来检测液位的高度,图2(b)常用来检测片状材料的厚度和介电常数。

图2(a)中由圆筒1和圆柱2构成电容器两极,假定部分浸入被测量液体中(液体应不能导电,若能导电,则电极需作绝缘处理)。这样,极板间的介质由2部分组成:空气介质和液体介质,由此而形成的电容式料位传感器,由于液体介质的液面发生变化,从而导致电容器的电容C也发生变化。这种方法测量的精度很高,且不受周围环境的影响。总电容C由液体介质部分电容C1和空气介质部分电容C2两部分组成:

x — 电容器浸入液体中的深度;

R — 同心圆电极的外半径;

r — 同心圆电极的内半径;

ε1 — 被测液体的介电常数;

ε2 — 空气的介电常数。

当容器的尺寸和被测介质确定后,则h,R,r,ε1和ε2均为常数,令:

这说明,电容量C的大小与电容器浸入液体的深度x成正比。

图2(b)是在一个固定电容器的极板之间放入被测片状材料,则他的电容量为:

式中:S — 电容器的遮盖面积;

d1 — 被测物体上侧至电极之间的距离;

d2 — 被测物体的厚度; d3 — 被测物体下侧至电极之间的距离; ε1 — 被测物体上侧至电极之间介质的介电常数; ε2 — 被测物体的介电常数;

ε3 — 被测物体下侧至电极之间介质的介电常数。

由于d1+d3=d-d2,且当ε1=ε3时,式(5)还可写为:

式中d — 两极板之间的距离。

显然,在电容器极板的遮盖面积S,两极板之间的距离d,被测物体上下侧至电极之间介质的介电常数ε1和ε3确定时,电容量的大小就和被测材料的厚度d2及介电常数ε2有关。如被测材料介电常数ε2已知,就可以测量等厚教材料的厚度d2;或者被测材料的厚度d2已知,就可测量其介电常数ε2。这就是电容式测厚仪和电容式介电常数测量仪的工作原理。

1.3改变极板间距离的电容传感器

图3是这类传感器的原理图,图3(a)由2块极板构成,其中极板2为固定极板,极板1为与被测物体相连的活动极板,可上下移动。当极板间的遮盖面积为S,极板间介质的介电常数为ε,初始极板间距为d0时,则初始电容C0为:

当活动极板1在被测物体的作用下向固定极板2位移Δd 时,此时电容C为:

当电容器的活动极板1移动极小时,即Δd<

这时电容器的变化量ΔC才近似地和位移Δd成正比。其相对非线性误差为:

显然,这种单边活动的电容传感器随着测量范围的增大,相应的误差也增大。在实际应用中,为了提高这类传感器灵敏度、提高测量范围和减小非线性误差,常做成差动式电容器及互感器电桥组合结构,如图3(b)所示。两边是固定的电极板1和2,中间由弹簧片支承的活动极板3。2个固定极板与互感器两端及交流电源U相连接,活动极板连接端子和互感器中间抽头端子为传感器的输出端,该输出端电压ΔU随着活动极板运动而变化。若活动极板的初始位置距2个固定极板的距离均为d0,则固定极板1和活动极板3之间 ,固定2和活动极板3之间的初始电容相等,若令其为C0。当活动极板3在被测物体作用下向固定极板2移动Δd时,则位于中间的活动极板到两侧的固定极板的距离分别为:

由上述推导可知,活动极板和2个固定极板构成电容分别为:

当他们做成差动式电容器及互感器电桥组合结构时,其等效电容为:

虽然电容的变化量仍旧和位移Δd成非线性关系,但是消除了级数中的偶次项,使线性得到改善。当

去高次项,得:

时(在微小量检测中,如线膨胀测量等,一般都能满足这个条件),略

比较式(9)和式(7)可见,灵敏度提高了1倍。

比较式(10)和式(8)可见,在1时,非线性误差将大大下降。

2.基于电容传感技术的指纹识别的原理

2.1指纹的特征

指纹识别学是一门古老的学科,它是基于人体指纹特征的相对稳定与唯一这一统计学结果发展起来的。实际应用中,根据需求的不同,可以将人体的指纹特征分为:永久性特征、非永久性特征和生命特征。

永久性特征包括细节特征(中心点、三角点、端点、叉点、桥接点等)和辅助特征(纹型、纹密度、纹曲率等元素),在人的一生中永不会改变,在手指前端的典型区域中最为明显,分布也最均匀。细节特征是实现指纹精确比对的基础,而纹形特征、纹理特征等则是指纹分类及检索的重要依据。人类指纹的纹形特征根据其形态的不同通常可以分为“弓型、箕型、斗型”三大类型,以及“孤形、帐形、正箕形、反箕形、环形、螺形、囊形、双箕形和杂形”等9种形态。纹理特征则是由平均纹密度、纹密度分布、平均纹曲率、纹曲率分布等纹理参数构成。纹理特征多用于计算机指纹识别算法的多维分类及检索。

非永久性特征由孤立点、短线、褶皱、疤痕以及由此造成的断点、叉点等元素构成的指纹特征,这类指纹有可能产生、愈合、发展甚至消失。

指纹的生命特征与被测对象的生命存在与否密切相关。但它与人体生命现象的关系和规律仍有待进一步认识。目前它已经成为现代民用指纹识别应用中越来越受关注的热点之

2.2指纹识别的主要技术

指纹识别技术主要涉及四个功能:读取指纹图象、提取特征、保存数据和比对。当然最重要的就是指纹的图像的采集的准确度,这和所使用的采集手段有关。

在一开始,通过指纹读取设备读取到人体指纹的图象,取到指纹图象之后,要对原始图象进行初步的处理,使之更清晰。

接下来,指纹辨识软件建立指纹的数字表示——特征数据,一种单方向的转换,可以从指纹转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹,而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。软件从指纹上找到被称为“节点”(minutiae)的数据点,也就是那些指纹纹路的分

叉、终止或打圈处的坐标位置,这些点同时具有七种以上的唯一性特征。因为通常手指上平均具有70个节点,所以这种方法会产生大约490个数据。

有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据,这些方向信息表明了各个节点之间的关系,也有的算法还处理整幅指纹图像。总之,这些数据,通常称为模板,保存为1K大小的记录。无论它们是怎样组成的,至今仍然没有一种模板的标准,也没有一种公布的抽象算法,而是各个厂商自行其是。

最后,通过计算机模糊比较的方法,把两个指纹的模板进行比较,计算出它们的相似程度,最终得到两个指纹的匹配结果。

2.3电容传感技术的指纹采集

指纹识别所需电容传感器包含一个大约有数万个金属导体的阵列,其外面是一层绝缘的表面,当用户的手指放在上面时,金属导体阵列/绝缘物/皮肤就构成了相应的小电容器阵列。它们的电容值随着脊(近的)和沟(远的)与金属导体之间的距离不同而变化。

人类的指纹由紧密相邻的凹凸纹路构成,通过对每个像素点上利用标准参考放电电流,便可检测到指纹的纹路状况。每个像素先预充电到某一参考电压,然后由参考电流放电。电容阳极上电压的改变率与其上的电容成下面的比例关系:

Iref=C×dv/dt

处于指纹的凸起下的像素(电容量高)放电较慢,而处于指纹的凹处下的像素(电容量低)放电较快。这种不同的放电率可通过采样保持(S/H)电路检测并转换成一个8位输出,这种检测方法对指纹凸起和低凹具有较高的敏感性,并可形成非常好的原始指纹图像。

采用复杂的软件算法可以进行指纹识别。这种软件采集原始的指纹图像,将图像信息数字化并提取其中的细节模板,然后进行测试,确定提取的细节模板是否与参考模板吻合。 单触型传感器与划擦型传感器的尺寸和成本都不一样。接触式传感器较大,通常有效接触面为15×15mm,可迅速地采集最大的指纹或拇指指纹。这种传感器易于使用,并可将整个指纹图像以500dpi(自动指纹识别标准)的精度进行快速传输。

这种传感器由256(列)×300(行)微型金属电极组成,每一列连接到一对S/H电路上。指纹图像依次逐行采集,每之接触的个金属电极均作为电容的一个极,与手指则是电容的另一个极。在器件表面有一层钝化层,作为两个电容极间的电介质层。将手指置于传感器上时,指纹上的凸起和低凹会在阵列上产生不同的电容值,并构成用于认证的一整幅图像。

划擦型传感器是一种新型指纹采集器件,要求用户将手指在器件上划过。划擦型传感器的优点是尺寸小(如富士通的MBF300尺寸仅为3.6×13.3 mm2)和成本低。这些器件主要用于移动设备的嵌入式安全识别应用,如手机和PDA。精密的图像重建软件以接近2000帧每秒的速度快速地从传感器上采集多个图像,并将每个帧的数据细节组织到一起。

结束语:有以上可见,基于电容传感技术的指纹识别,就是利用了电容的个参数的变化去改变电容值,去构成识别信息。而且这种指纹识别有体积小,好点较少,成本低的优点,但是这种晶体电容传感技术的指纹识别容易损坏,而且要求手指要干净不能有汗或者手指脏。这方面还需要我们不断改进创新去制造更好的电容感应器件去填补这方面的不足。

参考文献:

[1] 电容传感器的原理及应用 蒙文舜,杨运经,刘云鹏西北农林科技大学 生命科学学院

范文八:指纹识别原理及其应用 投稿:沈銬銭

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o解 局术手学杂

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1指纹 别识 的原理和方 法  1

1 指纹 特 的 与 征分类  .

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2特 纹 识别 指术 技的 要主指标和 测 方试法 

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计生育划纹指管理统 系、儿接 送指 纹 理 系管 、 幼 指纹统献 血  理管统 系、证券 易指交 系统 纹 、纹指枪管械理系统 、 智能建 筑指 纹 

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[参 文考献] 

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辑编 :余汇洋 )  

范文九:指纹识别原理及其应用 投稿:曾靊靋

指纹识别原理及其应用

1 指纹识别的原理和方法

1.1 指纹的特征与分类

指纹识别学是一门古老的学科,它是基于人体指纹特征的相对稳定与唯一这一统计学结果发展起来的。实际应用中,根据需求的不同,可以将人体的指纹特征分为:永久性特征、非永久性特征和生命特征[5]。

永久性特征包括细节特征(中心点、三角点、端点、叉点、桥接点等)和辅助特征(纹型、纹密度、纹曲率等元素),在人的一生中永不会改变,在手指前端的典型区域中最为明显,分布也最均匀[1]。细节特征是实现指纹精确比对的基础,而纹形特征、纹理特征等则是指纹分类及检索的重要依据。人类指纹的纹形特征根据其形态的不同通常可以分为“弓型、箕型、斗型”三大类型,以及“孤形、帐形、正箕形、反箕形、环形、螺形、囊形、双箕形和杂形”等9种形态[1]。纹理特征则是由平均纹密度、纹密度分布、平均纹曲率、纹曲率分布等纹理参数构成。纹理特征多用于计算机指纹识别算法的多维分类及检索。 非永久性特征由孤立点、短线、褶皱、疤痕以及由此造成的断点、叉点等元素构成的指纹特征,这类指纹有可能产生、愈合、发展甚至消失[1]。

指纹的生命特征与被测对象的生命存在与否密切相关。但它与人体生命现象的关系和规律仍有待进一步认识。目前它已经成为现代民用指纹识别应用中越来越受关注的热点之一。

1.2 指纹识别的原理和方法

指纹识别技术主要涉及四个功能:读取指纹图像、提取特征、保存数据和比对。通过指纹读取设备读取到人体指纹的图像,然后要对原始图像进行初步的处理,使之更清晰,再通过指纹辨识软件建立指纹的特征数据。软件从指纹上找到被称为“节点”(minutiae)的数据点,即指纹纹路的分叉、终止或打圈处的坐标位置,这些点同时具有七种以上的唯一性特征。通常手指上平均具有70个节点,所以这种方法会产生大约490

个数据。这些数据,通

常称为模板。通过计算机模糊比较的方法,把两个指纹的模板进行比较,计算出它们的相似程度,最终得到两个指纹的匹配结果[5-6]。采集设备(即取像设备)分成几类:光学、半导体传感器和其他。

2 指纹识别技术的主要指标和测试方法

2.1 算法的精确度

指纹识别系统性能指标在很大程度上取决于所采用算法性能。为了便于采用量化的方法表示其性能,引入了下列两个指标。

拒识率(false rejection rate,FRR):是指将相同的指纹误认为是不同的,而加以拒绝的出错概率。FRR=(拒识的指纹数目/考察的指纹总数目)×100%。

误识率(false accept rate,FAR):是指将不同的指纹误认为是相同的指纹,而加以接收的出错概率。FAR=(错判的指纹数目/考察的指纹总数目)×100%。

对于一个已有的系统而言,通过设定不同的系统阈值,就可以看出这两个指标是互为相关的,FRR与FAR成反比关系。这很容易理解,“把关”越严,误识的可能性就越低,但是拒识的可能性就越高。

2.2 误识率和拒识率的测试方法

测试这两个指标,通常采用循环测试方法[7]。即给定一组图像,然后依次两两组合,提交进行比对,统计总的提交比对的次数以及发生错误的次数,并计算出出错的比例,就是FRR和FAR。针对FAR=0.0001%的指标,应采用不少于1 415幅不同的指纹图像作循环测试,总测试次数为1 000 405次,如果测试中发生一次错误比对成功,则FAR=1/1 000 405;针对FRR=0.1%,应采用不少于46幅属于同一指纹的图像组合配对进行测试,则总提交测试的次数为1 035次数,如果发生一次错误拒绝,则FRR=1/1 035。测试所采用的样本数越多,结果越准确。作为测试样本的指纹图像应满足可登记的条件。

2.3 系统参数

登率(error registration rate,ERR):指的是指纹设备出现不能登录及处理的指纹的概率,ERR过高将会严重影响设备的使用范围,通常要求小于1%。

登录时间:指纹设备登录一枚指纹所需的时间,通常单次登录的时间要求不超过2 s。 比对时间:指纹设备对两组指纹特征模版进行比对所耗费的时间,通常要求不超过1 s。 工作温度:指纹设备正常工作时所允许的温度变化范围,一般是0~40 ℃。

工作湿度:指纹设备正常工作时所允许的相对湿度变化范围,一般是30%~95%。 3 指纹识别技术的应用

指纹识别技术已经成熟,其应用日益普遍,除了刑事侦察用之外,在民用方面已非常广泛,如指纹门禁系统、指纹考勤系统、银行指纹储蓄系统、银行指纹保管箱、指纹医疗保险系统、计划生育指纹管理系统、幼儿接送指纹管理系统、指纹献血管理系统、证券交易指纹系统、指纹枪械管理系统、智能建筑指纹门禁管理系统、驾驶员指纹管理系统等。

指纹门禁系统和指纹考勤系统是开发和使用得最早的一种出入管理系统,包括对讲指纹门禁、联机指纹门禁、脱机指纹门禁等等。在入口将个人的手指按在指纹采集器上,系统将已登录在指纹库中的指纹(称为已经注册)进行对比,如果两者相符(即匹配),则显示比对成功,门就自动打开。如不匹配,则显示“不成功”或“没有这个指纹”,门就不开。在指纹门禁系统中,可以是一对一的比对(onetoone matching),也可以是一对几个比对(onetofew matching)。前者可以是一个公司、部门,后者可以是一个家庭的成员、银行的营业厅、金库、财务部门、仓库等机要场所。在这些应用中,指纹识别系统将取代或者补充许多大量使用照片和ID系统。

把指纹识别技术同IC卡结合起来,是目前最有前景的一个应用之一。该技术把卡的主人的指纹(加密后)存储在IC卡上,并在IC卡的读卡机上加装指纹识别系统,当读卡机阅读卡上的信息时,一并读入持卡者的指纹,通过比对就可以确认持卡者是否是卡的真正主人,从而进行下一步的交易。指纹IC卡可取代现行的ATM卡、制造防伪证件等。ATM卡持卡人可不用密码,避免老人和孩子记忆密码的困难。

近年来,互联网带给人们方便与利益已,也存在着安全问题。指纹特征数据可以通过电子邮件或其它传输方法在计算机网络上进行传输和验证,通过指纹识别技术,限定只有指定的人才能访问相关的信息,可以极大地提高网上信息的安全性。网上银行、网上贸易、电子商务等一系列网络商业行为就有了安全性保障。

指纹社会保险系统的应用为养老金的准确发放起了非常有效的作用。避免了他人用图章或身份证复印件代领,而发放人员无法确定该人是故世的问题,要凭本人的活体指纹,才可准确发放养老金。

4 指纹识别的可靠性

指纹识别技术是成熟的生物识别技术。因为每个人包括指纹在内的皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,是唯一的,并且终生不变。通过他的指纹和预先保存的指纹进行比较,就可以验证他的真实身份。自动指纹识别是利用计算机来进行指纹识别的一种方法。它得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法理论研究。尽管指纹只是人体皮肤的一小部分,但用于识别的数据量相当大,对这些数据进行比对是需要进行大量运算的模糊匹配算法。利用现代电子集成制造技术生产的小型指纹图像读取设备和速度更快的计算机,提供了在微机上进行指纹比对运算的可能。另外,匹配算法可靠性也不断提高。因此,指纹识别技术己经非常简单实用。由于计算机处理指纹时,只是涉及了一些有限的信息,而且比对算法并不是十分精确匹配,其结果也不能保证100%准确。

指纹识别系统的特定应用的重要衡量标志是识别率。主要包括拒识率和误识率,两者成反比关系。根据不同的用途来调整这两个值。尽管指纹识别系统存在着可靠性问题,但其安全性也比相同可靠性级别的“用户ID+密码”方案的安全性要高得多。拒识率实际上也是系统易用性的重要指标。在应用系统的设计中,要权衡易用性和安全性。通常用比对两个或更多的指纹来达到不损失易用性的同时,极大提高系统的安全性。

范文十:指纹识别系统原理 投稿:杨鞕鞖

摘要:由于指纹的唯一性和不变性,以及指纹识别技术的可行性和实用性,指纹识别已成为当前最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。本文主要涉及三个方面:指纹识别中的基本概念、指纹识别系统的构成、指纹识别系统的可靠性问题。

  关键词:指纹识别 特征提取 指纹图像预处理

  

  生物测定技术是当前研究的热点之一。目前,有很多生物测定技术可用于身份认证,包括:虹膜识别、视网膜识别、面部识别、签名识别、声音识别技术、指纹识别技术等。其中指纹因具有终生不变性及稳定性,是目前应用前景较好的生物识别系统。

  

  一、 指纹识别中的基本概念

  

  指纹图像是比较复杂的,它有着许多不同于其他图像的特征。与人工处理不同,现代的生物识别技术并不直接存储指纹的图像(一是考虑到隐私权,二是由于存储空间),而是记录从指纹原图像中提取到的特征,基于特征的指纹识别算法最终归结为在指纹图像上找到特征并进行比对。

  我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证:总体特征和局部特征。

  

  1.总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征

  基本纹路图案:旋涡型、左环型、右环型、弓型、帐型。其他的指纹图案都基于这五种基本图案。仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的,这只是一个粗略的分类,但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便。

  模式区(Pattern Area):模式区是指指纹上包括了总体特征的区域,即从模式区就能够分辨出指纹是属于哪一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据。

  

  核心点(Core Point):核心点位于指纹纹路的渐进中心,可作为读取指纹和比对指纹时的参考点。

  

  三角点(Delta):三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处,或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的记数和跟踪的开始之处。

  

  纹数(Ridge Count):指模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹线数时,一般先连接核心点和三角点,然后计算核心点与三角点之间的连线与指纹纹路相交的次数,这个次数即可认为是指纹的纹数。

  

  2.局部特征是指指纹上的细节点

  

  两枚指纹经常会具有相同的总体特征,但它们的局部特征――细节点,却不可能完全相同。

  细节点(Minutia Point):指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的,而是经常出现中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就成为“细节点”。就是这些细节点提供了指纹唯一性的确认信息。

  指纹上的细节点有四种不同特性:

  1)类型――细节点有以下几种类型,最典型的是末梢点和分叉点

  A.末梢点(Ending)

  一条纹路在此终结。

  

  B.分叉点(Bifurcation)

  一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路。

  

  C.环点(Enclosure)

  一条纹路分开成为两条之后,立即又合并成为一条,这样形成的一个小环称为环点。

  

  D.孤立点(Dot or Island)

  一条特别短的纹路,以至于成为一点。

  

  E.短纹(Short Ridge)

  一端较短但不至于成为一点的纹路。

  

  2)方向(Orientation)――细节点的方向由所在的脊线方向决定。

  3)曲率(Curvature)――描述纹路方向改变的速度。

  4)位置(Position)――细节点的位置通过(x,y)坐标来描述,可以是绝对的,也可以是相对于参考点或特征点的。

  

  二、 指纹识别系统的构成

  

  一个优秀的生物识别系统要求能实时迅速有效地完成其识别过程。所有的生物识别系统都包括如下几个处理过程:采集、比对和匹配。指纹识别处理也一样,它包括指纹图像采集、指纹图像预处理、特征提取、特征值的比对与匹配等过程。

  指纹识别系统的结构如下图所示:

  

  (1) 指纹读入:光学、硅晶体传感器和其他

  

  常用的指纹采集技术有光学全反射技术、硅晶体传感器技术和超声波扫描技术。光学全反射的原理是光线照射到压有指纹的玻璃表面时,由 CCD 获得反射光线,反射光的数量依赖于压在玻璃表面的手指指纹的脊和谷的深度以及皮肤与玻璃间的油脂和水分。光线经玻璃照射到指纹谷的地方后,在玻璃和空气的界面全反射,光线被反射到 CCD,照射向指纹脊的光线不发生全反射,而是被脊与玻璃指纹图像预处理与特征提取的接触面吸收或者漫反射到别的地方,于是就在 CCD 上生成了指纹图像。光学技术的特点是成本低,耐性好,缺点是体积大,成像质量一般。

  硅晶体传感器技术使用硅晶体传感器,最常见的有电容传感器、温度感应传感器和压感传感器。电容传感器技术在半导体金属阵列上结合了约十多万个电容传感器,其表面是绝缘的,当用户的手指放在上面时,手指皮肤组成了电容阵列的另一面,电容器的电容值由于导体间的距离(指纹的脊和谷相对于另一极的距离)而不同。通过测量空间中不同的电容场得到完整的指纹图像。温度传感器通过感应压在传感器设备上的指纹的脊和谷的温度不同来获得指纹图像。传感器技术的特点是成本低、体积小、耗电量少,缺点主要是易受干扰,包括静电干扰、手指汗液中的盐份、手指脏物或磨损等。

  超声波扫描技术捕捉指纹的原理是:超声波扫描指纹的表面后,接收设备获得指纹对超声波的反射信号,再根据指纹的脊和谷的反射信号重构出指纹图像。

  超声波扫描不像光学扫描,积累在手指上的脏物和油脂对超声波影响不大,可以得到高品质的指纹图像,但是由于成本高,限制了该技术的推广应用。

  近年来由于热敏技术的发展使使用温度传感器的指纹采集仪成像质量大大提高,成为使用最普遍的指纹采集设备之一。

  

  (2)指纹图像的预处理

  预处理在整个自动指纹识别系统中是很关键的一步。通常,直接输入计算机的图像有着一定的噪声,我们需要去除这些噪声才能正确地进行特征提取、分类、匹配等操作。对于不同的特征提取方法有着不同的预处理要求,目前,从大的方面分,主要有三种特征提取方法:第一种是从细化后的图像中提取细节特征;第二种是从灰度级图像中直接提取细节特征;第三种是从二值化后的图像中直接提取细节特征。后两种特征提取方法中预处理的内容都较少,但是特征提取算法十分复杂,而且由于噪声等因素影响,特征定位也不够准确。目前大多数系统采用第一种方法提取特征,该方法比较简单,在得到细化二值图像后,只需要一个 3×3 的模板便可将末梢点和分叉点提取出来;但该方法的预处理的工作量较大,一般包括图像增强、滤波、二值化、细化等步骤,最后得到的是一幅指纹脊为单像素宽的二值图像。

  

  (3)特征提取

  特征提取是指纹识别系统的关键部分之一,因此特征提取的好坏直接影响到以后的指纹匹配的结果,所以,如果输入图像的质量很好,很容易确定其结构,此时的特征提取只是从细化后的单象素的纹线提取细节点的简单过程。细节点提取后还要进行虚假特征点即伪特征点去除。伪特征点,按照其在指纹图像上的分布位置可划分为两类:位于图像边缘的伪特征点和不是边缘点的伪特征点。大量的伪特征点会对下一步的匹配算法产生很大影响,因此,为了下一步匹配结果的准确性,在提取特征点以后,还有一步非常重要的剔除伪点的操作即特征点后处理。

  最终检测出来的每一个特征点,一般记录如下信息:

  1) 特征点的坐标。

  2) 特征点的方向。

  3) 特征点的类型。

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  4) 特征点所在纹线的信息。

  5) 特征点间的结构关系。

  这样,就将指纹图像转化成了一个由细节点组成的平面点集。

  

  (4)指纹的分类

  自动指纹识别系统一般需要将输入指纹与一个很大的指纹数据库进行匹配,为了减少搜索时间、降低计算的复杂性,将指纹以一种精确且一致的方式分到每个指纹子库是很重要的,这样输入指纹只要跟子库中的指纹匹配就可以了。指纹分类被认为是指纹匹配的初级阶段。在大部分的研究中,指纹一般分为 5 类:旋涡型、左环型、右环型、弓型、帐型。

  

  (5)特征匹配

  特征匹配是将输入指纹的特征与指纹库中所存储指纹的特征进行匹配,找出最相似的指纹作为识别的输出结果。这个过程也就是我们所说的指纹识别/认证过程,它是自动指纹识别系统的核心。其中指纹识别用以判断指纹是属于哪一个人的,而指纹认证则是用来判断两个指纹是否属于同一个人。

  

  三、指纹识别系统的可靠性问题

  

  由于计算机处理指纹时,只是涉及了指纹的一些有限的信息,而且比对算法并不是精确匹配,其结果也不能保证100%准确。指纹识别系统的重要衡量标志是识别率,具体说来,它又分为误识率(false accept rate,FAR)和拒识率(false rejectrate,FRR)两个指标。误识率(FAR)是指不属于同一手指的指纹被错误匹配上的次数与所有比对次数的比值,它实际上是系统的安全度测量;拒识率(FRR)是指属于同一手指的指纹被误判为不属于同一人的次数与所有比对次数的比值。理想化的产品是安全度高且易用性强的,但是这两个指标是矛盾的,这就使得在应用系统的设计中要权衡易用性和安全性,根据不同的应用,在两者之间取折中。如在无法以现阶段技术达到理想指标时,产品的定位可由安全性高、方便性较低(例如在信息安全系统使用 FAR:千万分之一;FRR:百分之二)来设计;或以易用性高但安全性较低(例如在指纹考勤系统使用 FAR:百万分之一;FRR:百分之一)方向定位。尽管指纹识别系统存在着可靠性问题,但其安全性也比相同可靠性级别的“用户 ID+密码”方案的安全性高得多。例如采用四位数字密码的系统,不安全性概率为 0.01%,如果同采用误识率为 0.01%指纹识别系统相比,由于不诚实的人可以在一段时间内试用所有可能的密码,因此四位密码并不安全,但是他绝对不可能找到一千个人去为他把所有的手指(十个手指)都试一遍。正因为如此,在应用中1%的误识率就可以接受。

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