基于Nios的指纹识别系统的设计

基于Nios的指纹识别系统的设计

基于Nios的指纹识别系统

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三等奖

基于Nios的指纹识别系统

大学院校： 华中科技大学

参赛队员： 李临川 张尧 葛成东

指导教师： 肖看

一. 设计概述

1. 设计背景

近年来，随着数字化、信息化、网络化等技术深入发展，人们的生活变得越来越快捷

方便，同时对于各种电子系统的安全性要求也越来越高。电子商务、ATM、门禁控制及各种 智能卡等都需要一种安全而且易用的个人身份识别技术。传统的“用户ID+密码”的认证方 式存在密码遗忘、黑客攻击和被别人窃取等问题，已经渐渐无法适应社会的需要。基于人体 生物特征的身份识别技术为我们提供了一种很好的解决方案。

生物特征识别技术根据生理特征或行为特征对个人身份进行鉴别，因此它具有更高的

安全性和可靠性，同时使用方式也更富于人性化。常见的生物特征包括指纹、掌纹、虹膜、 脸像、声音、笔迹、DNA等。综合考虑准确性、永久性、易用性和成本代价，指纹识别技术 是一种费效比和安全性都很高的方案，同时技术上也比较成熟，因而在社会上有很广泛的应 用。据统计，国内市场上基于生物特征识别的身份认证系统中，指纹识别产品占到90％以 上。

随着微电子技术的发展，可编程逻辑器件规模越来越大，越来越快，功能越来越强。

目前已经有若干种FPGA器件支持嵌入式处理器软核，为基于FPGA的硬件开发提供了更多的选 Nios II 嵌入式处理器设计大赛2007—优秀作品

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择。Nios® II嵌入式处理器是Altera公司开发的一种采用流水线技术、单指令流的RISC嵌入 式处理器软核，可以将它嵌入FPGA内部，与用户自定义逻辑结合构成一个基于FPGA的片上系 统。与嵌入式硬核相比较，嵌入式软核具有更大的灵活性。而FPGA的高速度，恰恰满足了指 纹识别系统对速度的要求。

本设计考虑了工作在验证模式下的分散认证的身份识别系统，用户在终端经声明身份

（这里简化为输入ID）、输入指纹后进行认证（或注册），由一个主机通过网络管理多个终 端，管理员拥有系统管理权。

2. 针对用户群

本系统可以在整合其它服务功能模块后作为一个公共服务系统，其中指纹识别作为关

键的身份认证手段；系统也可稍加修改后作为人员管理、安全保护等产品。具体的应用可能 有：

(1) 电子商务：如信用卡消费、E 购网络。

(2) 银行：ATM 等。

(3) 企事业单位人事管理。

(4) 安全管理：如门禁系统。

(5) 资格认定：如考试。

本系统的主从机网络模式可以有效的实现分散认证、集中管理的工作，因而比较适用

基于Nios的指纹识别系统的设计

与局部范围的认证系统，如果在通信效率和安全上加以改进，可以扩展为大系统。

3. 应用 Nios 的优势

传统的指纹识别技术大多依靠PC或DSP实现，PC实现图像处理成本高、体积大，速度无

优势，DSP虽然处理速度快，但有功能和相关参数固定，灵活性不足的缺点。FPGA应用于指 纹识别后，体现出越来越大的优势，它兼顾了处理速度和灵活性，同时有嵌入式系统固有的 低成本、便携的优点，因而获得了广泛的应用。Nios作为一种高性能、可配置的软核，又有 它独特的优势。它基本用C语言编程，开发周期短，代码可移植，结合用户自定义硬件逻 辑，可以并行的完成复杂的图像处理任务，不失FPGA的优势。对本系统来说，相关组件可以 很容易整合，图像处理过程中的相关参数可以很方便的调节，这对于实现不同的性能指标， 满足不同条件下的用户需求是很有利的。

二. 功能描述

1. 实现了可扩展的认证网络：

系统为主机与终端模式，采用总线型局域网进行连接，便于集中化管理，并且具有良 好的可扩展性。主机管理员只需在“终端管理”选项卡中新增终端，就可以方便地加 入新的终端。

2. 良好的人机交互：

采用液晶显示与键盘录入的方式，便于客户的使用。

3. 指纹采集：

通过自制的指纹采集器采集用户的指纹，驱动程序访问 SPI 接口获取数据。程序设有 基于Nios的指纹识别系统

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手指自动检测功能，采集指纹时针对手指不同干湿度设置了三套参数，选出效果最好 的一幅图像，另外，指纹采集器平时处于休眠状态，采集指纹时才激活，降低了功 耗。

4. 身份验证：

终端采集器采集指纹信号，进行图像处理，并提取出指纹特征信息。在注册情况下， 主机从终端获得指纹信息，及对应的ID，并存入指纹库中；在登陆情况下，主机返回 ID 对应的指纹信息，由从机进行比对，并且显示相应的登陆信息。

5. 信息管理：

主机由功能较强的 PC 担任，运行一套管理程序，其功能包括：

用户账户管理，查看或修改注册用户；

终端管理，新增终端或修改终端权限；

日志查看，浏览系统访问日志；

密码修改，修改管理员登录密码。

三. 性能参数

性能参数包括两个方面，指纹图像处理速度和指纹识别正确率。

1. 指纹图像处理速度：

下表列出了采用硬件加速前后指纹图像处理的主要过程耗时及总耗时（硬件加速的具体 配置和原理见第五部分“设计方法”）。处理对象为256×300的8位灰度图像。

未采用硬件加速耗时 采用硬件加速后耗时

图像滤波 36.40s 4.77s

纹线细化13.54s 2.67s

基于Nios的指纹识别系统的设计

总计54.93s 11.57s

可以看到，在采用了针对图像处理的硬件加速后，图像处理速度有了很大的提高。

2. 指纹识别正确率

由于本系统的指纹图像处理和比对的算法是针对特定的指纹采集器设计的，故没有在通 用指纹库中进行测试，而是随机选取了10个测试者共计约40枚指纹测试系统的指纹识别正确 率，具有一定的代表性。

经过统计，系统误识率FAR（False Accept Rate，即非同一指纹误识为同一指纹概率）在 5％以下，拒识率FRR（False Reject Rate，即同一指纹误识为不同指纹概率）在20％以下。 由于识别正确率很大程度上受手指清洁度和干湿度的影响，故以上的结果为系统指纹识 别综合性能，没有单独进行算法性能测试。

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四. 设计结构

1. 网络拓扑结构

系统以交换机为中心节点进行组网，建立各个终端与主机的连接。

2. 模块划分:

3. 硬件设计：

Switch

主机

终端 终端 ……. 终端

指纹采集处理

通信模块

管理员模块

通信模块

从机 主机

用户服务模块

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从机：

主机：由PC担任。

4. 软件设计：

从机：

Nios Ⅱ CPU

JTAG

Interface

Avalon BUS

SPI

Controller

PIO

10M/100M

Ethernet

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On Chip RAM

Tristate

Bridge

User Logic

SRAM

主从通信

指纹采集器

用户接口

Timer

Flash

Customer

Instruction

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开始

设备初始化

等待用户登录/注册

输入ID、指纹

向主机申请

获取用户信息

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