基于MBF200的嵌入式系统指纹预处理算法研究

随着指纹识别技术的不断发展以及嵌入式系统应用的日益广泛,人们对于如何将指纹识别技术用于嵌入式系统的研究也越来越多。文中针对MBF200采集到的指纹图像的特点,讨论了一种用于嵌入式系统的指纹图像预处理算法。介绍了嵌入式指纹识别系统的硬件平台,再依据由该系统采集到的指纹图像的特点,提出通过纹线跟踪来增强指纹图像,并对现有的细化后纹线跟踪去伪特征算法作了改进,调整了去伪顺序。实验表明,该算法具有快速处理的良好效果,满足嵌入式系统的要求。     

基于嵌入式的指纹预处理算法研究

针对嵌入式系统需要满足实时性的要求,提出了一种改进的指纹图像预处理算法。首先采用梯度法计算指纹的方向图,并根据指纹纹线局部区域变化的特点,提出了一种新的指纹方向校正法。该方法基于方向一致性分析,结合Poincare index 方法来区分出奇异区和噪声区域,并利用邻域的方向信息对噪声区域进行平滑处理;然后由指纹纹线方向选择相应的方向滤波模板对指纹图像进行滤波;最后通过二值化、细化得到比较清晰的指纹点线图。实验表明,文中算法能够有效地保持和恢复指纹图像的纹线结构,且算法简单,能满足嵌入式系统的要求。     

基于ARM9的嵌入式指纹图像处理算法研究

随着指纹识别技术的发展和嵌入式系统的广泛应用,指纹识别逐渐向嵌入式方向发展。针对ARM9嵌入式开发平台,提出了一种适合于嵌入式系统的指纹图像预处理算法。该算法改进了传统的Gabor增强,消除了奇异点处脊线断裂和错连的问题,并采用了复合细化算法对二值图像进行细化以及细化去噪处理。实验表明,该算法具有良好的实用性和快速性,满足了嵌入式指纹识别系统的要求。     

MBF200在指纹采集系统中的应用

介绍 MBF200 的性能、结构及工作原理。实现基于 MBF200 的 SPI 型指纹采集系统设计。该采集系统具有自动检测指纹、结构简单、使用方便的特点。     

指纹预处理算法研究

介绍了指纹识别的过程。分析了指纹预处理的4个处理过程:分割、二值化、滤波、细化,并对每一个处理过程的算法进行了研究。在细化算法中,针对OPTA算法的缺点,提出了新思想,改善了细化质量。     

基于Gabor滤波的指纹图像增强算法

由于指纹的唯一性和不变性,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。指纹识别一般包括指纹采集、图像预处理、特征提取及特征匹配等几个步骤。其中图像预处理中的图像增强是最为关键的环节,直接影响特征提取与特征匹配。提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像增强算法。阐述了Gabor滤波器的定义及其在指纹图像增强中的应用。对指纹图像方向图提取方法和频率计算方法作了改进尝试。实践表明,该方法是有效的、实用的。     

基于脊线跟踪的指纹核心点检测

准确、可靠地检测指纹核心点对于指纹的分类和匹配有重要的意义。针对指纹图像核心点提取中准确判断和精确定位的难题,介绍了一种比较好的核心点检测算法。根据核心点是纹线曲率最大的点的定义,利用脊线跟踪的方法求出核心点。实验结果证明该方法能够从指纹图像中较精确、可靠地提取出核心点。并具有较好的鲁棒性。     

基于Prewitt的指纹图像预处理算法研究

指纹识别能否取得预期的效果,取决于指纹图像预处理。传统图像预处理的步骤包含灰度滤波、二值化及二值滤波、细化及细化去噪。提出一种将优化的Prewitt算子用于灰度滤波的指纹图像预处理方法:先在灰度滤波时采用方向图滤波进行滤波处理,之后采用优化的Prewitt算子进行图像增强处理;再在局部快速傅氏变换时引入方向傅氏变换滤波;最后,采用八邻域查表细化算法进行细化去噪。该方法不仅使指纹图像的对比度更加清晰,同时还对指纹图像进行了边界提取与处理。整个方案具有较强的实用价值和应用前景。     

基于纹理分析的指纹图像预处理算法研究

论文针对指纹图像的纹理特点,给基于纹理分析的指纹识别系统建立了一套指纹预处理体系,为指纹纹理特征的提取和比对奠定基础。文中主要以指纹识别处理流程为线索,提出了一套指纹预处理算法。首先对输入的指纹图像进行灰度归一化,再计算指纹图像的方向场,然后在此基础上对指纹图像的中心参考点进行定位,再以找到的参考点为中心提取有效区域。实验结果表明,该方法处理好,运算速度快。     

指纹图像的预处理算法

提出了一套完整的基于方向特性的指纹预处理算法,包括前景/背景提取、平滑、二值化、二值滤波、细化五部分。这套算法能很好地保护图像的细节和边界,成功减少了原特征的丢失和伪特征的增加,为可靠、准确、快速地实现指纹识别提供了一种可行的方法。     

S3C2410与指纹传感器MBF200的SPI通信设计

MBF200是富士通公司推出的一款嵌入式指纹采集芯片,体积小、结构简单,容易与嵌入式微处理器接口。本文详细介绍了MBF200的结构特点、SPI接口特性,以及与S3C2410的SPI通信的软硬件设计,并给出指纹采集程序流程。     

基于USB2.0接口的指纹识别系统设计

提出了一种基于USB2．0接口的指纹识别系统的设计思路,给出了系统的设计方案,并详细介绍了利用TI公司的TMS320VC54X系列DSP芯片对指纹采集芯片MBF200采集到的指纹图像数据进行图像预处理后,再通过USB2．0接口将数据传输到主机中进行显示和指纹识别的具体实现过程;该系统可靠性高,指纹图像预处理效果好,采用USB2．0接口与主机通信,数据传输速率高,大大拓宽了指纹识别系统的应用。     

基于指纹识别技术的智能门禁系统研究

指纹识别门禁系统是基于生物识别技术的一项高科技安全设施,近年来在国内外得到广泛的应用,成为建筑智能化的一个重要标志。由于指纹具有无需携带、人人各异、终生不变等特点,因此利用指纹从身份识别依据,与钥匙、密码等传统手段相比,可大大提高安全性与可信度。以三星公司的S3C2440为控制核心,并采用富士通公司的MBF200指纹传感器芯片,对基于指纹识别技术的嵌入式门禁系统作分析研究。     

嵌入式指纹处理模块设计与实现

本文首先阐述了嵌入式指纹处理模块构建的一般方法,在模块中,采用数字信号处理器TMS320VC5402和指纹传感器MBF200实现指纹图像检测、采集及指纹图像的识别。利用外扩的FLASH芯片存储指纹模版和系统的全部程序,利用外扩的SRAM芯片存储指纹图像数据和临时数据,采用CH375芯片扩展模块的USB接口,使模块具有外挂海量存储器和与上位机进行通信的能力。最后在整个硬件模块实现的基础上构建了整个模块的软件框架。     

基于活体指纹传感器MBF310的防盗遥控器设计

设计一种适用于多种门禁场合下的防盗遥控器，具有活体指纹识别、射频无线遥控、无线加密数据传输、无线加密指令控制等功能。系统以16位MSP430F12X处理器为数据处理和控制核心，提高了系统的智能化水平和控制能力。     

基于FPS200自动指纹识别系统

本文详细介绍FPS200指纹图像传感器的结构、特性和工作原理,并采用FPS200和DSP所组成的指纹识别系统的硬件设计方法及相应软件设计.     

基于SPI协议的新型嵌入式指纹采集系统设计

自动指纹识别系统(AFIS)考虑的问题主要包括移植性、识别速度和指纹数容量等关键问题.为了解决这些问题,提出了一种新的解决这些问题的硬件方案.在SPI协议下,利用TI公司高性能浮点数据处理芯片TMS320C6713和Veridi-com公司固体指纹传感器FPS200,第一次实现了DSP与FPS200通过多通道缓冲串口McBSP实现指纹采集,提高了AFIS的移植性;TMS320C6713数据处理能力强大,具有浮点数据处理能力,可以大大提高指纹算法的执行速度;通过外扩存储器SDRAM,能够实现大规模指纹图像的采集和存储;经过实际测试,该方案的设计为实现实时大容量嵌入式自动指纹识别系统(AFIS)提供了较理想的硬件平台.