DSP上的指纹识别模块的实现
6.45100.03匹配比较(全旋)
比较(1/4旋)4.20
1.2065.10
18.60
表2给出了DSP的处理时间。某些部分的编码进行了汇编语言级的优化,特别是对接口(传感器和FlashEEPROM)的匹配处理和细化。一个重要的性能衡量是匹配时间。匹配时间可以用公式表示为:t=p+f+c×u(t:匹配时间,i:图像处理时间,f:提取时间,c:比较时间u:总的用户个数)。在100MHz的DSP上实现一对一的全旋转匹配,时间大约为:t=558+64+42×1=664ms。
本算法提供两种选择:全旋和1/4旋。全旋转使得算法对指纹输入处理更加强健。通过1/4旋转,可以缩短匹配时间,但是,这限制了指纹输入的旋转在±45°。表3给出了这两种选择的比较结果。
表3速度选项和匹配时间
旋转比较时间(ms)2秒内的n个用户全旋42321/4旋12114
4硬件实现
图6显示了指纹模块的方框图。板上有作为主要处理器和控制器的DSP、FPGA,以及作为外围设备的指纹传感器、闪存、RS-232以及LED接口。这个板最高可以100MHz工作,以5MHz的速率从指纹传感器上采集数据。
这块板最初设计集中于高性能和稳定性。在确立了稳定模块之后,致力于减少板子占用的空间以降低制造成本。
本文对指纹识别算法进行了发展,优化了DSP平台的设计实现,并在此基础上设计出了一个用于指纹识别的完整系统。该系统可以实现高性能的独立指纹识别。当然,仍有许多地方可以改进。例如,还可以进行指纹分级算法来提高匹配处理的速度。这种指纹验证在电子商务等领域的应用也在不断发展,并且这种算法可以被嵌入到单片LSI中。
《DSP上的指纹识别模块的实现》
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比较(1/4旋)4.20
1.2065.10
18.60
表2给出了DSP的处理时间。某些部分的编码进行了汇编语言级的优化,特别是对接口(传感器和FlashEEPROM)的匹配处理和细化。一个重要的性能衡量是匹配时间。匹配时间可以用公式表示为:t=p+f+c×u(t:匹配时间,i:图像处理时间,f:提取时间,c:比较时间u:总的用户个数)。在100MHz的DSP上实现一对一的全旋转匹配,时间大约为:t=558+64+42×1=664ms。
本算法提供两种选择:全旋和1/4旋。全旋转使得算法对指纹输入处理更加强健。通过1/4旋转,可以缩短匹配时间,但是,这限制了指纹输入的旋转在±45°。表3给出了这两种选择的比较结果。
表3速度选项和匹配时间
旋转比较时间(ms)2秒内的n个用户全旋42321/4旋12114
4硬件实现
图6显示了指纹模块的方框图。板上有作为主要处理器和控制器的DSP、FPGA,以及作为外围设备的指纹传感器、闪存、RS-232以及LED接口。这个板最高可以100MHz工作,以5MHz的速率从指纹传感器上采集数据。
这块板最初设计集中于高性能和稳定性。在确立了稳定模块之后,致力于减少板子占用的空间以降低制造成本。
本文对指纹识别算法进行了发展,优化了DSP平台的设计实现,并在此基础上设计出了一个用于指纹识别的完整系统。该系统可以实现高性能的独立指纹识别。当然,仍有许多地方可以改进。例如,还可以进行指纹分级算法来提高匹配处理的速度。这种指纹验证在电子商务等领域的应用也在不断发展,并且这种算法可以被嵌入到单片LSI中。
《DSP上的指纹识别模块的实现》