基于ARM的光学指纹识别系统的设计方案

　　本方案采用ARM处理器作为控制核心，构建指纹识别算法的嵌入式系统的设计方法及过程。该系统采用光学指纹传感器（内建格科微电子有限公司的光学GC0307 CMOS图像采集芯片）与ARM Cortex M3内核的意法半导体公司32位高性能单片机STM32F205RE组成功能主体，采用Sobel边缘检测算子、Gabor滤波、图像二值化等图像采集与处理算法对指纹图像进行识别。经过反复实践证明，该方案适合嵌入式组件开发中需要进行生物指纹特征提取、识别，指纹身份认证、比对等场合。系统具有高性价比且交互简易、识别率高、扩展性强，便于嵌入式应用。

　　0 引言

　　随着电子信息技术应用面日益拓展，不少场合需要对特定用户群体进行身份识别或身份记录，如门禁系统、考勤系统、安全认证系统等，在各种系统中运用的技术形式多样，如视网膜识别、面相识别、指纹识别、RFID 射频识别应用等。其中，生物特征识别方式以其方便性强、安全性高等特点得到了越来越多人的认可和接受，特别是指纹识别技术方式，现已发展成为应用最广泛的生物识别技术之一。因此，研究基于嵌入式架构的指纹识别系统具有现实意义和广阔的应用前景。

　　1 系统整体结构

　　系统采用光学指纹传感器（内建格科微电子有限公司的光学GC0307 CMOS 图像采集芯片）与ARM Cortex M3 内核意法半导体公司的32 位高性能单片机STM32F205RE 组成功能主体，采用Sobel 边缘检测算子、Gabor 滤波、图像二值化等图像采集与处理算法对指纹图像进行识别，构建了小体积的嵌入式指纹识别模块，具有积木式嵌入、微功耗、程序接口简单易用、便于二次开发、识别准确度高、高性价比等特点。

　　2 系统硬件电路设计

　　整个系统设计构成了一体化光学指纹识别模块。模块设计采用光学暗背景成像原理，加入特有活体检测芯片，在解决干手指效应的同时解决残留指纹误识别、橡胶假指纹等问题。

　　图1 所示为格科微电子有限公司的光学GC0307 CMOS 图像采集芯片应用电路原理图。该款CMOS 图像采集芯片是高精度、低功耗、微体积的高性能相机的内置式组件，它把实现优质VGA 影像的CMOS 影像传感器与高度集成的影像处理器、嵌入式电源和高质量的透镜组结合在一起，输出JPEG 图像或图像视频流，支持8/10 位数字传输JPEG 图像和YCbCr 接口，提供了完整的影像解决方案。

　　

　　CMOS 图像采集芯功能输出串行数据引脚、时钟信号引脚、复位引脚、串行总线引脚等都接入到STM32F205RE的GPIO 口， 通过GPIO 口模拟时序读取CMOS 芯片采集到的图像信息。由于STM32F205RE 的GPIO 口工作频率可达120 MHz，因而可以非常准确高效地模拟时序，实测640×480 的原始图像能以10 帧/s 的速度采集到主处理器STM32F205RE 中进行图像处理。

　　3 系统软件功能设计

　　本系统的指纹图像采集过程如图2 所示。系统软件设计部分则针对畸变纠正采用了四点转正算法。

　　

　　通过公式（1）和公式（2）可以得到从（x，y） 到（u，v） 的变换，其中，A ~ H 由光路决定，可以由具体测定数据最终确定，通过实测可以获得原始数据。图3 所示展示了原始图像和畸变纠正前后图像的效果差异。通过变换可见，畸变纠正后的图像通过变换可达500 DPI分辨率，为后续获得高质量图像处理数据奠定了基础条件。