1、 本科毕业论文基于单片机的指纹识别系统设计学 院： 电气与信息工程学院 学 生 姓 名： 学 生 学 号： 所 学 专 业： 电子信息工程 指 导 教 师： 职 称： 完 成 时 间： 年 月 I摘 要科学技术的发展在让社会进步的同时，也让传统的安全管理系统受到威胁。生物识别技术的出现给身份识别的研究带来了突飞猛进的发展。每个人都有着自己特有的特征，用本身的特征来验证身份有着得天独厚的优势。本文概述了自动指纹识别系统的研究现状和指纹识别系统的算法流程，以及在此基础上的指纹图像的分割算法和指纹图像细化算法，并完成基于单片机的指纹识别系统硬件电路设计。应用 TFS-M51 指纹识别模块，设计基于单
2、片机的指纹识别硬件电路，形成一个独立的指纹识别系统。该系统实现单片机和指纹模块之间的串口通信。通过操作独立式键盘按键，向指纹模块的 DSP 芯片发送相应指令，从而执行添加用户、删除指定用户、删除全部用户、认证用户，以及管理用户权限等功能。关键词：生物识别技术；指纹识别；串口通信；单片机IIABSTRACTThe development of science and technology made the social go forward, but at the same time it also makes the traditional safety management system u
3、nder threaten at the same time. The emergence of biometric technologies brought a rapid development for the research of identification. For everyone has their own special features, with the characteristics of itself to verify identity has a unique advantage. Automatic fingerprint identification tech
4、nology has been widely used in public security, such as the customs, the bank, the network security and other places which need identification. This article provides an overview of the research of fingerprint identification system in present situation and the algorithm flow of it. On this basis, to
5、do an analysis of the fingerprint image segmentation algorithm and the fingerprint image thinning algorithm, including the microcontroller-based fingerprint identification system hardware circuit design.With the application of TFS-M51 fingerprint module, I designed a hardware circuit system of finge
6、rprint identification based on the MCU, in order to form an independent fingerprint identification system. The means of communication between MCU and fingerprint module in the system is based on serial communication. MCU sends a corresponding instruction to the fingerprint DSP chip module through st
7、and-alone keyboard keys, in order to execute the functions, such as Add User, Delete the Specified User, Delete All Users, Authenticated Users, and Manage User Permissions and so on.Key words: Biometric technology; Fingerprint identification; Serial Communications; MCU (Microcontroller Unit)I目 录1. 绪
8、论 .11.1. 研究的背景及意义 .11.2. 指纹识别技术 .11.2.1. 指纹识别技术特点 .11.2.2. 指纹识别技术发展现状 .21.3. 系统概述 .32. 指纹识别原理 .42.1. 指纹图像的分割 .42.1.1. 指纹图像分割概述 .42.1.2. 均值方差法 .42.2. 指纹图像的细化 .62.2.1. 指纹图像细化的预处理 .62.3. 指纹图像的特征提取 .82.3.1. 指纹特征提取概述 .82.3.2. 指纹特征提取和去伪特征 .82.4. 指纹图像的匹配 .93. 硬件系统设计 .103.1. 系统总体设计 .103.1.1. 系统功能简述 .103.1.2
9、. 系统电路设计 .103.2. 系统核心部件单片机 .113.3. 其他模块电路 .143.3.1. 电源模块 .143.3.2. 时钟模块 .143.3.3. 按键模块 .153.3.4. 显示模块 .153.3.5. 复位模块 .163.3.6. 下载口模块 .16II3.4. 指纹模块 .173.4.1. TFS-M51 指纹识别模块 .173.4.2. TMS320VC5501 芯片 .184. 软件系统设计 .204.1. TFS-M51 指纹识别模块指令系统 .204.1.1. 通信方式 .204.1.2. 主要通讯协议命令说明 .214.2. 单片机的程序设计 .244.2.1
10、. 键盘管理及指示灯响应程序设计 .244.2.2. LED 显示模块设计 .274.2.3. 通信模块程序设计 .285. 调试 .305.1. 单片机的程序下载 .305.2. 串口调试 .306. 总结和展望 .35参考文献 .36致 谢 .38附 录 .39附录 A 单片机最小系统电路图 .39附录 B PCB 图 .40附录 C 元器件布局图 .41附录 D 单片机最小系统实物图 .42附录 E 单片机最小系统元器件清单 .43附录 F 程序清单 .4411. 绪论1.1. 研究的背景及意义科学技术的迅猛发展为人类的生产生活带来了极大的便利，大大地推动了社会的进步和发展。以往我们采用
11、各种钥匙来保护安全，如门锁钥匙，汽车钥匙，保险柜钥匙等；在网络化的社会中，每个人都拥有大量的认证密码，比如设备开机密码、邮箱密码、银行密码、论坛登陆密码等等，但这些都是传统的安全系统所采用的方式，容易被遗忘、丢失，甚至是遭人破解，随着社会的发展，其安全性越来越脆弱。而我们的生活随时都需要进行个人身份的确认和权限的认定。生物识别技术的发展让这一问题得到很好地解决。指纹特征是人终生不变的特征之一，而且不同人的指纹特征相同的可能性几乎为零。人体指纹含有天然的密码信息，它具有作为密码信息必须具备的四个重要性质：(1) 广泛性，指每一个正常的人都有指纹。(2) 唯一性，指每一个人的指纹都不同。指纹的细节
12、由细微纹点和纹线的起点、终点、分叉等组成。正是这些无穷无尽的细节特征组合构成了指纹的唯一性事实上，甚至包括双胞胎，世界上两个指纹相同的概率小于 1/109，几乎为零。 (3) 终生不变性，即指纹的图案永远不会改变，从人的出现到死后的分解为止（除非指纹受到伤害） 。(4) 指纹与主体的不可分离性：即指纹不存在丢失、遗忘、被窃取的可能。因此，指纹识别技术，作为一种可靠的生物识别技术，受到了人们的重视。尽管人们已经对自动指纹识别技术作了深入广泛的研究，指纹识别技术也获得了不少应用，但是其应用在目前并没有获得普及，这主要是因为指纹识别在识别准确性和识别速度方面还远远不能满足很多实际应用的要求。这就需要
13、研究指纹识别环节中若干问题，以助问题的解决。1.2. 指纹识别技术相对于其它生物识别认证技术而言，自动指纹识别是一种更为理想的身份确认技术，指纹识别中使用的模板并非最初的指纹图，而是由指纹图中提取的关键特征，这样使系统对模板库的存储量较小。另外，对输入的指纹图提取关键特征后，可以大大减少网络传输的负担，便于实现异地确认，支持计算机的2网络功能。1.2.1. 指纹识别技术特点指纹的使用比起其它证卡来说更快捷、安全、准确、无干扰，可实现快速登录注册，系统兼容性好，也就是说可以独立或者通过联网构成系统并且很容易并入各类证卡和定义识别系统中。因此，指纹识别技术的应用范围极广。在实际应用中，有相当一部分
14、要处理的指纹图像的质量是比较差的。指纹识别系统主要包括 5 部分：指纹图像采集，指纹图像预处理，指纹图像二值化及细化，指纹特征提取和指纹特征匹配，如图 1 所示。就现有文献和产品来看，对低质量的指纹图像的处理效果还远不能令人满意，对于质量很差的图像，如果不经过特殊的增强处理，是很难正确地进行特征提取的。图 1 指纹识别流程图指纹匹配算法的性能主要取决于所提取到的特征点的数目、位置和相互关系的可靠性。要想设计一个对较多真正特征点缺失、较多伪特征点出现和较大形变均不敏感的指纹匹配算法，也是一件十分困难的事。计算复杂性是自动指纹识别技术中一个重要的研究课题。实际应用要求最好自动指纹识别系统能对识别任
15、务实时做出响应，而让指纹匹配算法同时达到高速度和高准确率也是一个难题。1.2.2. 指纹识别技术发展现状指纹识别算法的研究方向主要分为：基于图像的识别算法和基于特征的识别算法。基于图像的识别算法认为，指纹图像的频域和空域信息可以用来唯一表示并识别不同的指纹，它是一种使用全局信息进行识别的方法。这类算法的问题在于图像特征难以定义和匹配，因此算法的拒识率和误识率较高。基于特征的指纹识别算法是找到并比对指纹的特征。指纹特征的复杂度足指纹采集指纹库输出结果指纹匹配预处理（极值滤波、一次平滑、锐化、二次平滑）生成指纹图像 二值化细化提取特征值3以提供用于鉴别的足够特征。目前大多数的自动指纹识别系统使用的
16、都是这类算法。指纹特征多种多样，有特征点、奇异点、域方向图、脊线数目，甚至脊线线型等。对应的匹配方法可以分为：基于点模式的匹配，基于脊线的匹配，基于纹理的匹配以及多种细节特征混合的匹配方法。大多数基于特征的识别算法专注于脊线上的末梢点和分叉点，该方法根据各个特征点的位置和方向来表示和区分指纹，从而使指纹识别问题转化为判断两个特征点集间的最大相似度(最大重合度)的问题。提取该细节特征有多种方法：基于灰度指纹图像直接提取，基于二值图像的特征提取，基于细化图像的特征提取。目前许多公司和研究机构在指纹识别技术领域都取得了突破性的进展，推出许多指纹识别与传统 IT 技术完美结合的应用产品，这些产品已经被
17、越来越多的用户所认可。中科院自动化所智能生物信息系统研究组和北京数字指通软件技术有限公司对自动指纹识别技术进行了长期的理论研究和应用系统开发，指纹图像的识别准确率和识别速度已达到国际先进水平。另外，一些公司和机构结合社会应用的实际需求，开发了各种类型的具有独立知识产权的嵌入式指纹识别模块、指纹应用系统软件等，用户反映良好。指纹识别技术多用于对安全性要求比较高的领域，丽在商务移动办公领域颇具建树的富圭通、三星及 IBM等国际知名品牌都拥有技术与应用较为成熟的指纹识别系统。与国外相比，我国在自动指纹识别技术的研究水平上还存在一定的差距。主要表现在：指纹录入设备的质量还不太过关；自动指纹识别算法研究
18、水平还有待提高，在应用上的表现为产品适应性和易用性较差，对干、湿一些的指纹往往不能正确区别，对指纹录入时的旋转、平移比较敏感。1.3. 系统概述本系统主要由指纹识别模块、单片机、电源、复位电路、时钟电路、指示灯、按键和数码显示管等构成，在无需上位机参与管理的情况下，构成具有指纹录入、指纹对比、搜索和管理等功能的智能型模块。并采用 C 语言构建系统程序，通过执行不同的按键动作，使单片机向模块发送相应指令，以完成对应功能。完成后整体可构成一个独立的指纹识别系统，或作为一个完整的外部设备。42. 指纹识别原理2.1. 指纹图像的分割2.1.1. 指纹图像分割概述在指纹识别系统中，指纹图像分割是图像预
19、处理的一部分。指纹分割的最基本的依据是图像某些特征和特征集合。图像特征是指纹图像的固有属性，如灰度值，邻域关系，纹线的扭曲程度等。特征集合则是几种的结合。通过提取图像特征,可将原始图像映射到特征空间，使图像特征在特征空间中呈现一定的分布。这里主要分析基于块特征的图像分割。代表块特征的指纹图像分割目前研究趋势为多种块基本特征如灰度均值、块灰度方差、块方向图等综合运用和重新定义块特征。其中块指的是将图像分个成一个个小的图像块。图像均值就是对每一个单位块的灰度值取均值，方差则反映该块中各点与均值的偏差性，这可以很好的反映纹理的变化趋势。一般来说，常见的方向场的计算分为掩模法和公式法两大类。Lin H
20、ong 等人开发的基于最小均方估计算法，即公式法如下：)1,(),(21,1,21, jiGjijiGjijiGjijx（ 1）),(),(, jijijijijijijy（ 2）),(),(/2/vujirwiijjx（ 3）（ 4）22/2),(,),( vujirwiijjy它是利用正交坐标系下，原点到它们组成的坐标点的有向线段与 X 的正半轴的夹角可来表示该子块的块方向。这种方法最大的优点是易实现，很好体现出纹理，但缺点是对于变化太快的部分出错。此方法的实现是利用方向滤波器。2.1.2. 均值方差法在图像分割概述中，已经提到基于块特征的指纹图像分割。在这部分将重5点介绍均值法差法的计算
21、方法。该算法基于背景区灰度方差小，而指纹区方差大的思想，将指纹图像分成块，计算每一块的方差，如果该块的方差小于阈值为背景，否则为前景。具体步骤分以下三步：首先，将低频图分成 MM 大小的无重叠方块，方块的大小以一谷一脊为宜。然后，计算出每一块的均值和方差。设指纹图像 I 的大小为 HL，I(i，j)为像素点(i，j)的灰度，AVE 和 VAR分别为原指纹图像的均值和方差，AVE 和 VAR 可以通过公式（5）和公式（6）计算得到。（ 5）1-H0),(LAVEijiI（ 6）21-0AVE-),( R）（ijjiI最后，如果计算得到的方差几乎接近于零就认为是背景，对于方差不为零的区域再进行阈值分割算法，这种算法主要是根据计算得到的方差来决定其是否为背景区。在使用方差均值法之前还要使用归一法将图变为低频图。归一化的目的是把不同原图像的对比度和灰度调整到一个固定的级别上，为后续处理提供一个较为统一的图像规格。指纹图像的归一化公式如式（7）所示，当大于平均值时为加。（ 7）VAREyxIyx 200 200 ),(AE,),I（其中 AVE0 和 VAR0 为期望的灰度均值和方差。下面的图像为指纹图像归一化和分割后的结果。a 指纹原始图片 b 归一处理图片 c 分割后图像
