基于ARM和WinCE的手指静脉识别系统设计

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随着信息化时代的到来,信息的安全性与保密性引起了人们普遍的高度重视。目前,指纹识别技术是生物特征识别技术中比较成熟的一种身份认证技术,已经在安检、考试、门禁等方面得到了良好的应用。但是由于指纹特征和表面信息都暴露在人体的表面,会受到外界地域和环境的影响,使得身份认证的鉴别与辨识准确性有所下降。手指静脉识别技术是依靠人体手指中静脉特征进行身份认证的一种技术,作为第二代生物认证技术具有巨大的应用前景,目前成为众多学者关注的对象。为了实现设备的小型化,针对嵌入式系统独立运行的优点,我们将手指静脉识别技术和嵌入式系统结合起来进行研究,设计并实现了一种基于ARM和WinCE的嵌入式手指静脉识别系统,使其更好的应用于各种尖端场合。本课题对嵌入式手指静脉识别系统做了一些基础的研究,并完成了相应的应用开发,基本上实现了完整的手指静脉识别系统。论文介绍了嵌入式系统研究开发的整个过程,主要对下面几个部分进行了阐述。在硬件平台设计方面,采用Samsung公司的S3C6410处理器及其外围设备(包括图像采集模块、人机交互模块等)来构建整个手指静脉识别硬件系统。同时构建了Windows CE嵌入式操作系统,对相关的驱动程序进行了设计,并成功移植到ARM11开发板上,最终完成了整个嵌入式系统平台。在识别算法研究方面,采用了适合于嵌入式系统的处理过程,包括格式转换及灰度化、图像灰度归一、图像边界定位与裁剪、静脉提取、中值滤波和面积去噪、静脉纹路细化以及特征提取与匹配等步骤。较详细的分析了各个步骤有效地处理方法,讨论了这些算法的优劣性,根据嵌入式系统的性能要求优选合适的相关算法,并根据硬件结构进行了部分改进。本文着重介绍了静脉纹路细化算法的研究,并通过八邻域编码检测的方法提取其特征点,采用基于MHD距离的特征匹配方法,经过实验得到的结果均符合要求。同时,在应用软件方面,采用多媒体技术完成了手指静脉图像采集应用程序的开发,并成功移植了识别算法,使其成为真正的手指静脉识别应用软件。最后,对本文的嵌入式识别系统进行了相应试验,并取得了良好的实验效果。
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