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一、追溯指纹识别技术的最早 （1）最早的指纹术 中国是世界上公认的“指纹术”发祥地，在指纹应用方面具有非常悠久的历史。追溯中华民族的指纹历史，可以上溯到6000年以前的新石器时代中期。在半坡遗址出土的陶器上就印有清晰可见的指纹图案。距今有5000年历史的红山文化遗址处（今天的内蒙赤峰市东效红山），考古发现的古陶罐上有3组几何曲线画，是3枚相同的、典型的箕形指纹画，每枚指纹画都有一条中心线和6条围线。在位于青海省乐都县柳湾墓地的马家窖文化，出土了距今5000年的人像指纹彩陶壶。其上绘有4幅原始螺旋形指纹画。嵴线的起点、终点的细节特征都很明显，在两组画之间绘制一个三角，一个中心花纹配左右两个三角纹，组成了一幅完整的斗形指纹画。 指纹学家确认，指纹曾是古人进行陶器纹样设计的模板。新石器时代陶器上被考古学家命名的几何装饰纹中，如波形纹、弧形纹、圆圈纹、曲线纹、旋涡纹、雷云纹等在指纹上应有尽有。这是在积累了丰富的指纹观察经验的基础上，准确生动的创作的指纹画。这种创作的成功，是深刻理解指纹特性基础上的再创作，是对指纹术认识的前奏曲。 中国古代第一个利用指纹的保密措施。秦汉时代（公元前221年～公元25年）盛行封泥制。当时的公私文书大都写在木简或木牍上，差发时用绳捆绑，在绳端或交叉处封以粘土，盖上印章或指纹，作为信验，以防私拆。这种泥封指纹，是作为个人标识，也表示真实和信义。还可防止伪造。这个保密措施可靠易行。 中国古代第一个印有指纹的契约文书。1959年新疆米兰古城出土了一份唐代藏文文书（借粟契）。这封契是用长厘米、宽厘米，棕色、较粗的纸写成的，藏文为黑色，落款处按有4个红色指印。其中一个能看到嵴线，可以肯定为指纹。 另外在我国宋代时期，判案就讲证据讲科学。指纹在那时已作为正式刑事判案的物证。《宋史－元绛传》中记载有元绛利用指纹判案的故事。 （2）指纹术的正式形成 指纹最早应用在中国，但指纹技术的形成却是西方人对世界的贡献。亨利?福尔茨博士是英国皇家内外科医师学会会员，1874-1886年在日本京筑地医院工作。1880年10月8日，他在第22期英国《自然》杂志上发表了《手上的皮肤垄沟》论文。几乎同一时间，威廉?赫谢尔爵士——大英帝国派驻印度殖民地的内务官，他于1853-1878年在孟加拉胡格里地区民政部任职。1880年11月28日，第23期英国《自然》杂志也发表了他的文章——《手的皮肤垄沟》。比起亨利?福尔茨博士的论文来，他的论文仅迟了一期在同样的杂志上发表，但两篇论文的题目却惊人的相似。 亨利?福尔茨博士在日本讲授生物学的13年间，他看到日本许多文件和中国一样，都用手印来签署。亨利?福尔茨博士出于对生物学知识的敏感，对古代陶器的指纹产生了浓厚的兴趣。他收集了大量的指纹进行研究，并经过大量的观察比对，认定人的指纹各不相同。从而成为第一个提出指纹第一大特性的人。为了了解指纹是否在人的生命周期内发生变化，他组织日本的学生和医生进行各种试验。用砂纸、酸碱试着去磨去或腐蚀指纹，但新长出来的指纹与原来一模一样。亨利?福尔茨博士凭着自己深厚的生物学知识功底，从一开始就利用生物学理论和方法规范自己的指纹研究，很快就得到了指纹各不相同的结论，并证实了由吉森大学讲师、人类学家奥尔克于1856年提出的指纹终身不变的理论。到了1921年，亨利?福尔茨又连续７期出版了《指纹学》双月期杂志，奠定了其在西方指纹学方面的主导地位。 威廉?赫谢尔爵士1853-1878年在印度任职时发现孟加拉的一些中国商人有时在契约上按大拇指印。他也就采用盖手印的方法让每一个士兵在领津贴的名单和收据上盖两个指纹，结果重领和冒领的情况戛然而止。后来，他又让犯人按右手中指和食指为质，制止了当时常有的罪犯雇人服刑、冒名顶替的现象。威廉?赫谢尔爵士在自己长达19年的指纹试验和实践中，收集了数千人的指纹档案。这些档案为进一步研究指纹技术提供了宝贵的资料。1877年在他在印度写出了《手之纹线》一文。 1891年高尔顿用统计学和概率论的理论，整理出指纹的形态规律。他是达尔文的表弟，擅长统计学，他以指纹的三角数目的多少和有无为依据，将千奇百态的指纹合并为弓、箕、斗三大类型，再从其中细分出亚形，对各种形态编制数字代码，大大方便了指纹档案的管理。亨利?福尔茨的理论经高尔顿的系统整理，于1892年高尔顿出版了经典力作《指纹学》。此书标志着非经验意义上的、有着科学意义的现代指纹学的诞生。 威廉?赫谢尔爵士的继任者亨利，于1893年学习了高尔顿的《指纹学》，创造出指纹档案分类登记法，他把指纹分为５个种类：桡侧环（正箕）、尺侧环（反箕）、螺型、平拱和凸拱（见图26）,并开始在印度使用。1901年英国政府采用了亨利指纹分类法，1903年德国、1904年美国、1914年法国也都相继使用了亨利指纹法。其它国家如瑞士、挪威、俄罗斯、意大利、埃及等国也在后来陆续采用了亨利的指纹分类法。从此亨利指纹分类法在世界上广泛使用，包括我国在内。 二、人工指纹识别技术成形 自亨利指纹法提出以来，世界各国都开始在自己的刑侦领域广泛使用这一分类方法。那时指纹的建档是通过指纹卡作为载体来存储指纹的。随着收集的指纹越来越多，指纹的亚类型越来越丰富，FBI和其它机构在经过多年实际应用的经验后，扩大了亨利指纹系统，增加了更多的判定数据作为辅助分类的依据。同时考虑到指纹卡存储、检索与管理的方便性，FBI开发了指纹卡的标准，包括卡片大小、墨水类型、指纹数量、应该收集的指纹名称（拇指等）、指纹按压位置、描述文字所在位置等。 当时环境下，指纹采集均采用指纹卡的形式。在刑侦现场，收集嫌疑人留下的指纹的方法，大多是采用化学显影等方法显现指纹，之后再通过拍照的方式取得现场指纹并保存下来，以备后续进行人工比对。显现指印的具体方法许多，主要归纳为物理附着作用显色、化学反应显色、荧光显现等几大类。但没有任何一种方法是到处可以适用的"万能方法"。必须因质、因时、因地做具体筛选，否则不会奏效，甚至破坏现场手印。 以下是一位多年从事刑侦工作的工作人员所提供的基本思路。 (一)先在自然光或人造光源下，通过调整光的强弱与角度检查，更加能观察清楚，即直接拍照。 (二)在普通光线下观察不清的，试用在各种色光、紫外和激光下，配用不同的滤光镜进行荧光检验。许多物质(包含汗液物质)在外界光能激发下，都会产生荧光。不同物质、在不同波长激发光的激发下，发出荧光的波长范围也不一样。而滤光片有若干种，当滤光片与指印物质的荧光波长匹配，我们即可透过滤光镜看到和拍摄到清晰的指印。 (三)使用特种胶薰显法，大部分指印可以显出。而且薰显出来的纹线粘附力增强，还可以继续用碘薰等其他方法增强薰显效果。 (四)薰显后，如效果不佳，可以放置挥发，继续用化学方法显色，一般采用喷雾方法。视不同客体，可用不同的试剂。 (五)对薰显后，不宜再采用化学方法的，可以适当用物理方法显现，再用真空镀膜法增强效果。 (六)最后，还可以用二次荧光技术进行检验。 人工指纹比对一般是由专业技术人员根据事先制定的指纹分类方法和指纹细节辨识方法，对从现场采集回来的指纹与指纹库中的指纹卡上的进行人工肉眼辨识。当时的人工比对主要是用于刑事侦破和法院判案，所以保证人工比对的准确性是非常重要的。 三、自动指纹识别应运而生 在20世纪60年代，以电子计算机为代表的信息技术的逐步兴起，为人们研究指纹识别提供了新的思路和方法。早在1961年的时候就有记载关于自动比较指纹的论文发表出来。1963年，著名的《自然》杂志也发表了关于指纹自动识别的论文。而指纹卡的应用，到1969年的时候，仅FBI收集的指纹就有超过1600万人的。当时，FBI已经发现存储和搜索指纹任务之繁重到了FBI职员不能承受的地步。于是向美国国家标准局提出要求帮助研究自动比较的技术。当时的法国、英国、俄罗斯、加拿大、日本也开始了类似的研究。目前全球著名的自动指纹识别系统（AFIS）公司大多都是这一阶段创立和发展起来的，如SAGEM(Morpho System)、UltraScan、Printrak Motorola、NEC、Biolink、Idenicator、Cogent等。 在我国， “指纹识别”作为重要的证据之一，在以前的破案工作中，技术人员需要举着放大镜，把现场提取的指纹在几十万份指纹档案中一一核对，有时需要十几个人连着干两个月，才有可能找出相同的指纹。20世纪90年代初，北京市公安局刑事科学技术研究所(以下简称刑科所)研制成功了具有国际先进水平、符合我国刑侦部门实际需要的指纹自动识别系统，彻底结束了这种繁重的体力劳动。 用指纹自动识别系统来做同样的工作，最多只要5分钟。警方从案发现场提取的指纹，不论模糊、残缺、变形甚至故意破坏的指纹，经扫描输入计算机后，可以几分钟内对比出同样的指纹以及这枚指纹的主人情况，或者告知用户在数据库中没有同样的指纹。在侦破鹿宪洲抢劫运钞车系列案等重大刑事案件过程中，这套系统立下了汗马功劳。 目前，这套系统已在全国公安机关中推广使用，并建立起庞大的前科指纹档案数据库，大部分已实现了远程比对。运用这一系统，北京市在1999年破获刑事案件117 起，今年截止到现在已破案近百起。这套系统在全国推广以来，已破案1万余起，挽回经济损失达亿元以上。 四、警用AFIS（指纹识别系统）到民用AFIS（指纹识别系统） 上世纪90年代以前，指纹识别技术基本上仅应用于刑侦领域，满足国家刑事侦察与法院身份鉴定的专项需要。警用AFIS系统由于指纹库庞大、图像信号处理的复杂程度高，以及对实时性要求高等原因，其硬件成本及对运行环境的要求均较高，使用与维护的成本也相对较高，不易大规模普及，因此主要应用于司法与刑侦领域。 指纹识别技术在民用领域中的应用和发展缓慢，其中最大的障碍是由于计算机系统过于庞大、价格昂贵以及指纹采集方式落后，使用困难。传统的采集方法是将手指按在纸上留下指纹捺印，再用扫描仪等装置将指纹捺印输入计算机进行处理，速度慢而且很不方便，指纹图像的质量也无法得到保证，常有重叠、粘连等现象，使识别准确率大大受到影响。 随着计算机图像处理和模式识别理论及大规模集成电路技术的不断发展与成熟，指纹自动识别系统发生了质的飞跃，体积缩小，速度提高，实现成本以及对运行环境的要求逐步降低，指纹采集的速度和方便性都得到提高。这些都使指纹认证技术的实用化向前迈进了一大步，大量应用于政府、银行、税务、社保、学校和公司机构等部门的文件保密、信息安全、门禁控制、考勤管理与证卡管理等各类需要计算机进行自动身份认证的场合。这个变化发生在自动识别的第二个阶段。 总体来说，警用AFIS的应用重点是把指纹当证据，把指纹识别当作一种有效的取证技术手段。民用AFIS的应用重点则是把指纹当成个人身份的识别标记，把指纹识别当成应用系统中行之有效的身份确认方法。 五、指纹识别技术的基础是指纹的两大特性 正所谓万变不离其中，指纹识别技术不管怎么发展，对它本身而言，“指纹”始终是最基本的构成元素，也是指纹识别的主体对象，任其技术如何发展最终都只能说是对“指纹”这个主体对象的技术识别。 因此，指纹的特性是指纹识别技术的基础。 指纹的两大特性分别是指（1）“每个人的指纹形状终身不变”；（2）“每个人的指纹均不相同”。 （1）其中“指纹终身不变”的理论，是由吉森大学讲师、人类学家奥克尔在1856年提出的。他对自己34岁和75岁时的指纹进行了对比，发现指纹的纹形类型和细节点特征没有变化，于是提出这一理论。“指纹终身不变”是指指纹的嵴线形状在一生之中不会改变。人出生后随着年龄的增长，嵴线会变粗、纹形面积会增大。但到了成年之后，这些变化就不明显了。“指纹的终身不变”，还表现在它具有一定的复原性和难以毁灭性。复原性来源于真皮乳头的再生能力，只要不伤及真皮，即使表皮大面积剥脱也能慢慢恢复起来，而且保持与原来的完全同样的纹形和结构，以及全部特征点。 （2）指纹的另外一大特性是“各不相同”。它是由英国人亨利·福尔茨提出的，也就是第一位撰写《指纹学》的亨利。他是英国皇家内外科医师学会会员，教授生物学。他在日本传教期间，看到许多日本的文件和中国的文件一样，常常按捺手印，就开始大量收集指纹进行研究，并组织日本的学生和医生进行各种有关指纹的试验，从而证明了每个人的指纹各不相同。同时他还证明了奥克尔提出的“指纹终身不变”的理论。
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各种生物识别技术发展概况 所有生物识别设备都需要进行不断地完善才能更加精确和可靠，由于生物识别技术已经被广泛接受，因此它将进入到我们生活的更多领域中。 生物识别技术和智能卡的结合，使得这两项技术的发展有了长足进步，希望在不久的将来，人们能够在生物识别技术标准上达成共识，使得众多厂家的录入技术能够在同样的系统配置下得到运用。手指扫描技术 手指扫描技术大体可分为两类：确认(identification)系统，例如afis（自动指纹确认系统）和核对(verification)系统。手指扫描系统都是以人类指纹的唯一性特征为基础的。手指的唯一性特征包括涡、拱、环、脊断点和脊分岔的特征。 核对系统是拾取一个手指的平面图象来完成一对一的核对，核对能够在几秒中之内完成。 afis的运用主要有两个方面：刑侦和民用。刑侦afis拾取十个手指的一组图象。这组图象能够为刑侦调查提供更多的数据。此系统是在一些罪犯尽量避免留下指纹的情况下用来获得罪犯指纹信息的专门设备。民用afis的应用是拾取一些手指的平面图象，afis能在几秒中之内完成一对多的检索。实际检索的时间因指纹数据库的大小而不同。 手指扫描录入设备有三类。现有afis仅使用光学录入头。在核对系统中三类设备都有应用。光学录入技术 光学录入技术是最成熟也是最古老的指纹录入技术，只要将手指放在一个台板（通常是用加膜的玻璃制成）上，就能完成手指图象的录入。在过去几年中，这种设备已经变地越来越小，价格也越来越便宜了。光学录入设备的生产厂家大约有50家·超声波录入技术 虽然超声波技术已经存在多年，但它的应用范围始终不是十分广泛。手指在放在玻璃台板上，超声波扫描开始时会听到蜂鸣声并感觉到震动。由于使用了声波，因此，在录入图象时，手指不必直接接触台板。·基于芯片的录入技术 基于芯片的传感器，它的面积只有一枚邮票那么大，使用者直接将手指放在硅芯片的表面来完成指纹图象的录入。生产商 大约有50家手指扫描系统生产厂家，大多数厂家的产品是采用光学录入技术的。主要的光学指纹录入系统生产商有：北京北大高科指纹技术有限公司,american biometric company, identix, identicator, bac, sas, crossmatch 和digital persona.。ultrascan 是唯一生产超声波指纹录入技术的厂家（主要部件有kodak公司生产）。基于芯片的指纹录入生产厂家主要有：thomson-csf, infineon, st microelectronics, authentec, veridicom和who vison。afis软件生产商afis软件生产商主要有 北京北大高科指纹技术有限公司，printrak， sagem， nec， cogent， trw。afis硬件生产商 刑侦用afis硬件生产商主要有 北京北大高科指纹技术有限公司，printrak，identix和digital biometrics。民用afis硬件生产商主要有 北京北大高科指纹技术有限公司，identix，digital biometrics，crossmatch, identicator和trw。应用 民用afis在纽约、洛杉机和西班牙的福利发放以及在牙买加的选民注册登记中都得到了广泛应用。例如，在洛杉机，当地政府使用afis来确认享受福利人员的身份。每次在一个福利享受者申领抚恤金时，它的手指都要经过扫描并同数据库中上百万的指纹进行比对以确定申领抚恤金的人没有以别人的身份冒领抚恤金。美国联邦调查局，州、市警察局都利用afis来帮助抓捕嫌疑犯。 在金融领域，核对系统的应用更加普遍。包括在atm，银行保险箱中都有应用。pc安全方面，包括在网络登陆、数据库访问权限的方面的广泛应用，都给核对系统提供了相当广阔的市场前景。compaq公司已经将identicator公司的指纹录入设备同它所生产的计算机结合起来。手指扫描在物理访问（如门禁等方面）和考勤方面应用也十分普遍。在澳大利亚，woolworth百货公司利用identix公司的手指录入设备对其80，000名员工进行考勤管理。大众接受度 手指扫描技术同其他生物识别技术相比，它所引发的大众接受度的讨论比其他生物识别技术要多的多。尽管手指扫描设备工作耗时短，易操作，但仍然许多人不愿提供他们的指纹，因为在他们的心目中，只有罪犯才提供自己的指纹。这样不接受手指扫描技术的事例便相当多了。成本 核对系统手指扫描设备的成本在100美元到几千美元不等。这些成本还包括硬件和软件成本。随着sony，motorola和infineon公司相继进入芯片录入技术市场，相信不久的将来手指扫描设备的价格肯定会进一步降低。 afis系统，主要是完成一对多的确认检索，它的价格比较昂贵。成本主要和每天需要完成的检索数量、检索时间的长短、是民用还是刑侦用等因素有关。刑侦用afis由于存储的指纹数据多，因而它的价格比民用afis高许多。一个刑侦用afis，假设数据库中有三百万个指纹资料，并且需要每天执行5000个检索，检索需在5分钟内完成，这样一套afis需要耗资数百万美元。嵌入式系统(embedded system)与连接pc的桌面应用 利用指纹识别技术的应用系统常见有两种方法，即嵌入式系统和连接pc的桌面应用系统。嵌入式系统是一个相对独立的完整系统，它不需要连接其他设备或计算机就可以独立完成其设计的功能，象指纹门锁、指纹考勤终端就是嵌入式系统。其功能较为单一，应用于完成特定的功能。而连接pc的桌面应用系统具有灵活的系统结构，并且可以多个系统共享指纹识别设备，可以建立大型的数据库应用。当然，由于需要连接计算机才能完成指纹识别的功能，限制了这种系统在许多方面的应用。 当今市场上的指纹识别系统厂商，除了提供完整的指纹识别应用系统及其解决方案外，可以提供从指纹取像设备的oem产品到完整的指纹识别软件开发包，从而使得无论是系统集成商还是应用系统开发商都可以自行开发自己的增值产品，包括嵌入式的系统和其他应用指纹验证的计算机软件。 指纹识别技术应用实例 指纹识别技术可以通过几种方法应用到许多方面。本文在上面已经介绍的通过使用指纹验证来取代各个计算机应用程序的密码就是最为典型的实例。可以想象如果计算机上的所有系统和应用程序都可以使用指纹验证的话，人们使用计算机就会非常方便和安全，用户不再讨厌必要的安全性检查，而it开发商的售后服务工作也会减轻许多。ibm公司已经开发成功并广泛应用的global sign on软件通过定义唯一的口令，或者使用指纹，就可以在公司整个网络上畅行无阻。 把指纹识别技术同ic卡结合起来，是目前最有前景的一个方向之一。该技术把卡的主人的指纹（加密后）存储在ic卡上，并在ic卡的读卡机上加装指纹识别系统，当读卡机阅读卡上的信息时，一并读入持卡者的指纹，通过比对卡上的指纹与持卡者的指纹，就可以确认持卡者是否是卡的真正主人，从而进行下一步的交易。在更加严格的场合，还可以进一步同后端主机系统数据库上的指纹作比较。指纹ic卡可以广泛地运用于许多行业中，例如取代现行的atm卡、制造防伪证件（签证或护照、公费医疗卡、会员卡、借书卡等）。目前atm提款机加装指纹识别功能在美国已经开始使用。持卡人可以取消密码 (避免老人和孩子记忆密码的困难)或者仍旧保留密码，在操作上按指纹与密码的时间差不多。 近年来，自动发送信息的互联网络，带给人们的方便与利益，正在快速增长之中，但也因此产生了很多的问题，尤其在信息安全方面。无论是团体或者个人的信息，都害怕在四通八达的网络上传送而发生有损权益或隐私的事情。由于指纹特征数据可以通过电子邮件或其他传输方法在计算机网络上进行传输和验证，通过指纹识别技术，限定只有指定的人才能访问相关信息，可以极大地提高网上信息的安全性，这样，包括网上银行、网上贸易、电子商务的一系列网络商业行为，就有了安全性保障。在sfnb(security first network bank安全第一网络银行)，就是通过互联网络来进行资金划算的，他们目前正在实施以指纹识别技术为基础的保障安全性的项目，以增强交易的安全性。 在医院里，指纹识别技术可以验证病人身份，例如输血管理。指纹识别技术也有助于证实寻求公共救援、医疗及其他政府福利或者保险金的人的身份确认。在这些应用中，指纹识别系统将会取代或者补充许多大量使用照片和id的系统。 总之，随着许多指纹识别产品已经开发和生产，指纹识别技术的应用已经开始进入民用市场，并且发展迅猛，相信这一技术的普及应用已经指日可待。下面是电脑的指纹识别基于Nios II的自动指纹识别系统设计摘要： 介绍基于Nios II处理器的嵌入式自动指纹识别系统的实现方法；具体说明自动指纹识别系统的基本原理、系统总体结构、硬件结构设计、用户自定义指令的设计，以及指纹识别算法的处理流程和实现方法。 关键词： 嵌入式 指纹识别 Nios II 定制指令 引 言 指纹识别作为生物特征识别的一种，在身份识别上有着其他手段不可比拟的优越性：人的指纹具有唯一性和稳定性的特点；随着指纹传感器性能的提高和价格的降低，指纹的采集相对容易；指纹的识别算法已经较为成熟。由于指纹识别的诸多优点，指纹识别技术已经逐渐走入民用市场，并应用到许多嵌入式设备中。 目前的嵌入式处理器种类繁多。Altera公司的Nios II处理器是用于可编程逻辑器件的可配置的软核处理器，与Altera的低成本的Cyclone FPGA组合，具有很高的性能价格比。本系统采用Nios II和Cyclone EP1C20嵌入式系统开发板，以及Veridicom公司的FPS200指纹传感器芯片，实现了一个嵌入式自动指纹识别系统。 1 总体设计及系统架构 本系统有两大功能：指纹登记和指纹比对。指纹登记主要包括指纹采集、指纹图像预处理、特征点提取、特征模板存储和输出显示；指纹比对的前三步与指纹登记相同，但在特征点提取后，是将生成的特征模板与存储在指纹特征模板库中的特征模板进行特征匹配，最后输出显示匹配结果。自动指纹识别系统的基本原理框图如图1所示。 本系统在结构上分为三层：系统硬件平台、操作系统和指纹识别算法。系统层次结构如图2所示。图1自动指纹识别的基本原理框图 图2系统层次 最底层——系统硬件平台，是系统的物理基础，提供软件的运行平台和通信接口。系统的硬件平台在Altera的Nios II Cyclone嵌入式系统开发板上实现，指纹传感器采用美国Veridicom公司的FPS200。FPS200可输出大小为256×300像素、分辨率为500 dpi的灰度图像。 第二层是操作系统，采用μC/OSII。μC/OSII是一个基于抢占式的实时多任务内核，可固化、可剪裁、具有高稳定性和可靠性。这一层提供任务调度以及接口驱动，同时，通过硬件中断来实现系统对外界的通信请求的实时响应，如对指纹采集的控制、对串口通信的控制等。这种方式可以提高系统的运行效率。 最上层是指纹识别核心算法的实现。该算法高效地对采集到的指纹进行处理和匹配。采用C语言在Nios II的集成开发环境（IDE）中实现。 2 系统硬件的设计与实现 Nios II嵌入式软核处理器简介 Nios II嵌入式处理器是Altera公司于2004年6月推出的第二代用于可编程逻辑器件的可配置的软核处理器，性能超过200 DMIPS。Nios II是基于哈佛结构的RISC通用嵌入式处理器软核，能与用户逻辑相结合，编程至Altera的FPGA中。处理器具有32位指令集，32位数据通道和可配置的指令以及数据缓冲。它特别为可编程逻辑进行了优化设计，也为可编程单芯片系统（SoPC）设计了一套综合解决方案。Nios II处理器系列包括三种内核：一种是高性能的内核（Nios II/f）；一种是低成本内核（Nios II/e）；一种是性能/成本折中的标准内核（Nios II/s），是前两种的平衡。本系统采用标准内核。 Nios II 处理器支持256 个具有固定或可变时钟周期操作的定制指令；允许Nios II设计人员利用扩展CPU指令集，通过提升那些对时间敏感的应用软件的运行速度，来提高系统性能。 硬件平台结构 系统的硬件平台结构如图3所示。 图3系统硬件平台结构 本系统使用FPS200指纹传感器获取指纹图像。FPS200是电容式固态指纹传感器，采用CMOS技术，获取的图像为256×300像素，分辨率为500 dpi。该传感器提供三种接口方式：8位微机总线接口、集成USB全速接口和集成SPI接口。本系统采用集成SPI接口。指纹采集的程序流程是：首先初始化FPS200的各个寄存器，主要是放电电流寄存器（DCR）、放电时间寄存器（DTR）和增益控制寄存器(PGC)的设置；然后查询等待，指纹被FPS200采集进入数据寄存器后，通过DMA存入内存。 由于从指纹传感器采集到的指纹图像数据在80 KB左右，以DMA方式存入片内RAM。Nios II对指纹图像数据进行处理后，生成指纹特征模板，在指纹登记模式下，存入片外Flash中；在指纹比对模式下，与存储在Flash中的特征模板进行匹配，处理结果通过LCD和七段LED显示器输出显示。 本系统的硬件平台主要是在Altera的Nios II Cyclone嵌入式开发板上实现，选用Altera的Cyclone版本的Nios II开发套件，包括Nios II处理器、标准外围设备库、集成了SoPC Builder系统设计工具的QuartusII开发软件等。系统的主要组件Nios II的标准内核、片内存储器、SPI、UART、DMA控制器、并行I/O接口、Avalon总线、定时器等都集成在一块Altera的Cyclone FPGA芯片上，使用SoPC Builder来配置生成片上系统。 SoPC Builder是功能强大的基于图形界面的片上系统定义和定制工具。SoPC Builder库中包括处理器和大量的IP核及外设。根据应用的需要，本系统选用Nios II Processor、On�Chip�Memory、Flash Memory(Common Flash Interface)、SPI、JTAG UART、DMA、Interval timer、LCD PIO、Seven Segment PIO、Avalon Tri�State Bridge等模块。对这些模块配置完成后，使用SoPC Builder进行系统生成。SOPC Builder自动产生每个模块的HDL文件，同时自动产生一些必要的仲裁逻辑来协调系统中各部件的工作。 使用Nios II的定制指令提高系统性能 使用Nios II的定制指令，可以将一个复杂的标准指令序列简化为一个用硬件实现的单一指令，从而简化系统软件设计并加快系统运行速度。Nios II的定制指令是与CPU的数据通路中的ALU相连的用户逻辑块。其基本操作是，接收从dataa和/或datab端口输入的数据，经过定制指令逻辑的处理，将结果输出到result端口。 在指纹识别算法中，对指纹图像的处理数据运算量大，循环数目多；而Nios II的定制指令个数已增加到256个，可以使用定制指令完成许多循环内的数据处理，从而加速数据处理的速度。 在对指纹图像的处理中，频繁地用到坐标转换，将图像的二维坐标转换为一维的存储地址；通过定制指令来完成坐标的转换，用一组易于用硬件实现的位移和加法运算替代乘加运算，可将转换时间缩短1/3。在方向图计算中，要进行离散反正切变换，使用优化过的用硬件实现的定制指令来替代C语言中的atan函数，更可以将变换时间缩短到原来的1/1000。 定制指令逻辑和Nios II的连接在SoPC Builder中完成。Nios II CPU配置向导提供了一个可添加256条定制指令的图形用户界面，在该界面中导入设计文件，设置定制指令名，并分配定制指令所需的CPU时钟周期数目。系统生成时，Nios II IDE为每条用户指令产生一个在系统头文件中定义的宏，可以在C或C++应用程序代码中直接调用这个宏。 3 系统软件的设计与实现 本系统的指纹图像处理及识别算法采用C语言在Nios II IDE中实现。指纹识别算法的流程如图4所示。图4指纹识别算法流程 背景分离是将指纹区与背景分离，从而避免在没有有效信息的区域进行特征提取，加速后续处理的速度，提高指纹特征提取和匹配的精度。采用标准差阈值跟踪法，图像指纹部分由黑白相间的纹理组成，灰度变化大，因而标准差较大；而背景部分灰度分布较为平坦，标准差较小。将指纹图像分块，计算每个小块的标准差。若大于某一阈值（本文取20），则该小块中的所有像素点为前景；否则，为背景。 方向图是用纹线的方向来表示原来的纹线。本文采用块方向图，将源指纹图像分成小块，使用基于梯度值的方向场计算方法，计算出每个小块的脊线方向。 图像增强的目的是改善图像质量，恢复脊线原来的结构；采用方向滤波，设计一个水平模板，根据计算出的方向图，在每个小块中将水平模板旋转到所需要的方向进行滤波。 图像的二值化是将脊线与背景分离，将指纹图像从灰度图像转换为二值图像。 二值化后的图像经过细化，得到纹线的骨架图像。细化采用迭代的方法，使用Zhang�Suen并行细化算法，可对二值图像并行处理。 特征提取阶段，选择脊线端点和分叉点作为特征点，记录每一个特征点的类型、位置和方向信息，从而得到指纹的特征点集。但由于在指纹扫描和预处理阶段会引入噪声，产生大量伪特征点，因此需要进行伪特征点的去除。去除伪特征点后的特征点集作为特征模板保存。 特征匹配阶段采用基于特征点的匹配算法，通过平移和旋转变换实现特征点的大致对齐重合，计算坐标变换后两个模板中的特征点的距离和角度。如果小于某一阈值（本文的距离和角度阈值分别取5个像素和10°）,则认为是一对匹配的特征点。计算得出所有匹配的特征点对后，计算匹配的特征点占模板中所有特征点的百分比S。根据系统的拒识率（FRR）和误识率（FAR）要求设置阈值TS。如果S大于或等于阈值TS，则认为是同一指纹；否则，匹配失败。 结语 本文提出了一种基于Nios II嵌入式处理器软核的自动指纹识别系统实现方法。使用Altera的Cyclone FPGA实现，且具有开发周期短、成本低等特点；同时，采用Nios II的定制指令来提高系统性能，利用硬件实现算法速度快的优点，使以Nios II处理器为核心的系统能够快速地完成大量数据处理。 参考文献 1 Frank Vahid，等. 嵌入式系统设计.骆丽等译. 北京:北京航空航天大学出版社, 2004 2 任爱锋，等.基于FPGA的嵌入式系统设计.西安：西安电子工业大学出版社, 2004 3 Nios II Custom Instruction User Guide. 4 Vizcaya P， Gerhardt L. A nonlinear orientation model for global description of fingerprints. Pattern Recognition, v. 29, no. 7 5 柴晓光，等.民用指纹识别技术.北京：人民邮电出版社，2004
那谁家小二
指纹识别技术是生物测量学技术中较为成熟、应用较多的一种,它是一种利用人的指纹进行计算机自动识别的综合...这里的指纹识别技术是指利用计算机进行的指纹自动识别技术,它是一项综合技术,其研究发展涉及到多个前沿及边缘科学...当...基于Nios II的自动指纹识别系统设计摘要： 介绍基于Nios II处理器的嵌入式自动指纹识别系统的实现方法；具体说明自动指纹识别系统的基本原理、系统总体结构、硬件结构设计、用户自定义指令的设计，以及指纹识别算法的处理流程和实现方法。关键词： 嵌入式 指纹识别 Nios II 定制指令引 言指纹识别作为生物特征识别的一种，在身份识别上有着其他手段不可比拟的优越性：人的指纹具有唯一性和稳定性的特点；随着指纹传感器性能的提高和价格的降低，指纹的采集相对容易；指纹的识别算法已经较为成熟。由于指纹识别的诸多优点，指纹识别技术已经逐渐走入民用市场，并应用到许多嵌入式设备中。目前的嵌入式处理器种类繁多。Altera公司的Nios II处理器是用于可编程逻辑器件的可配置的软核处理器，与Altera的低成本的Cyclone FPGA组合，具有很高的性能价格比。本系统采用Nios II和Cyclone EP1C20嵌入式系统开发板，以及Veridicom公司的FPS200指纹传感器芯片，实现了一个嵌入式自动指纹识别系统。1 总体设计及系统架构本系统有两大功能：指纹登记和指纹比对。指纹登记主要包括指纹采集、指纹图像预处理、特征点提取、特征模板存储和输出显示；指纹比对的前三步与指纹登记相同，但在特征点提取后，是将生成的特征模板与存储在指纹特征模板库中的特征模板进行特征匹配，最后输出显示匹配结果。自动指纹识别系统的基本原理框图如图1所示。本系统在结构上分为三层：系统硬件平台、操作系统和指纹识别算法。系统层次结构如图2所示。图1自动指纹识别的基本原理框图图2系统层次最底层——系统硬件平台，是系统的物理基础，提供软件的运行平台和通信接口。系统的硬件平台在Altera的Nios II Cyclone嵌入式系统开发板上实现，指纹传感器采用美国Veridicom公司的FPS200。FPS200可输出大小为256×300像素、分辨率为500 dpi的灰度图像。第二层是操作系统，采用μC/OSII。μC/OSII是一个基于抢占式的实时多任务内核，可固化、可剪裁、具有高稳定性和可靠性。这一层提供任务调度以及接口驱动，同时，通过硬件中断来实现系统对外界的通信请求的实时响应，如对指纹采集的控制、对串口通信的控制等。这种方式可以提高系统的运行效率。最上层是指纹识别核心算法的实现。该算法高效地对采集到的指纹进行处理和匹配。采用C语言在Nios II的集成开发环境（IDE）中实现。2 系统硬件的设计与实现 Nios II嵌入式软核处理器简介Nios II嵌入式处理器是Altera公司于2004年6月推出的第二代用于可编程逻辑器件的可配置的软核处理器，性能超过200 DMIPS。Nios II是基于哈佛结构的RISC通用嵌入式处理器软核，能与用户逻辑相结合，编程至Altera的FPGA中。处理器具有32位指令集，32位数据通道和可配置的指令以及数据缓冲。它特别为可编程逻辑进行了优化设计，也为可编程单芯片系统（SoPC）设计了一套综合解决方案。Nios II处理器系列包括三种内核：一种是高性能的内核（Nios II/f）；一种是低成本内核（Nios II/e）；一种是性能/成本折中的标准内核（Nios II/s），是前两种的平衡。本系统采用标准内核。Nios II 处理器支持256 个具有固定或可变时钟周期操作的定制指令；允许Nios II设计人员利用扩展CPU指令集，通过提升那些对时间敏感的应用软件的运行速度，来提高系统性能。 硬件平台结构系统的硬件平台结构如图3所示。图3系统硬件平台结构本系统使用FPS200指纹传感器获取指纹图像。FPS200是电容式固态指纹传感器，采用CMOS技术，获取的图像为256×300像素，分辨率为500 dpi。该传感器提供三种接口方式：8位微机总线接口、集成USB全速接口和集成SPI接口。本系统采用集成SPI接口。指纹采集的程序流程是：首先初始化FPS200的各个寄存器，主要是放电电流寄存器（DCR）、放电时间寄存器（DTR）和增益控制寄存器(PGC)的设置；然后查询等待，指纹被FPS200采集进入数据寄存器后，通过DMA存入内存。由于从指纹传感器采集到的指纹图像数据在80 KB左右，以DMA方式存入片内RAM。Nios II对指纹图像数据进行处理后，生成指纹特征模板，在指纹登记模式下，存入片外Flash中；在指纹比对模式下，与存储在Flash中的特征模板进行匹配，处理结果通过LCD和七段LED显示器输出显示。本系统的硬件平台主要是在Altera的Nios II Cyclone嵌入式开发板上实现，选用Altera的Cyclone版本的Nios II开发套件，包括Nios II处理器、标准外围设备库、集成了SoPC Builder系统设计工具的QuartusII开发软件等。系统的主要组件Nios II的标准内核、片内存储器、SPI、UART、DMA控制器、并行I/O接口、Avalon总线、定时器等都集成在一块Altera的Cyclone FPGA芯片上，使用SoPC Builder来配置生成片上系统。SoPC Builder是功能强大的基于图形界面的片上系统定义和定制工具。SoPC Builder库中包括处理器和大量的IP核及外设。根据应用的需要，本系统选用Nios II Processor、On�Chip�Memory、Flash Memory(Common Flash Interface)、SPI、JTAG UART、DMA、Interval timer、LCD PIO、Seven Segment PIO、Avalon Tri�State Bridge等模块。对这些模块配置完成后，使用SoPC Builder进行系统生成。SOPC Builder自动产生每个模块的HDL文件，同时自动产生一些必要的仲裁逻辑来协调系统中各部件的工作。 使用Nios II的定制指令提高系统性能使用Nios II的定制指令，可以将一个复杂的标准指令序列简化为一个用硬件实现的单一指令，从而简化系统软件设计并加快系统运行速度。Nios II的定制指令是与CPU的数据通路中的ALU相连的用户逻辑块。其基本操作是，接收从dataa和/或datab端口输入的数据，经过定制指令逻辑的处理，将结果输出到result端口。在指纹识别算法中，对指纹图像的处理数据运算量大，循环数目多；而Nios II的定制指令个数已增加到256个，可以使用定制指令完成许多循环内的数据处理，从而加速数据处理的速度。在对指纹图像的处理中，频繁地用到坐标转换，将图像的二维坐标转换为一维的存储地址；通过定制指令来完成坐标的转换，用一组易于用硬件实现的位移和加法运算替代乘加运算，可将转换时间缩短1/3。在方向图计算中，要进行离散反正切变换，使用优化过的用硬件实现的定制指令来替代C语言中的atan函数，更可以将变换时间缩短到原来的1/1000。定制指令逻辑和Nios II的连接在SoPC Builder中完成。Nios II CPU配置向导提供了一个可添加256条定制指令的图形用户界面，在该界面中导入设计文件，设置定制指令名，并分配定制指令所需的CPU时钟周期数目。系统生成时，Nios II IDE为每条用户指令产生一个在系统头文件中定义的宏，可以在C或C++应用程序代码中直接调用这个宏。3 系统软件的设计与实现本系统的指纹图像处理及识别算法采用C语言在Nios II IDE中实现。指纹识别算法的流程如图4所示。图4指纹识别算法流程背景分离是将指纹区与背景分离，从而避免在没有有效信息的区域进行特征提取，加速后续处理的速度，提高指纹特征提取和匹配的精度。采用标准差阈值跟踪法，图像指纹部分由黑白相间的纹理组成，灰度变化大，因而标准差较大；而背景部分灰度分布较为平坦，标准差较小。将指纹图像分块，计算每个小块的标准差。若大于某一阈值（本文取20），则该小块中的所有像素点为前景；否则，为背景。方向图是用纹线的方向来表示原来的纹线。本文采用块方向图，将源指纹图像分成小块，使用基于梯度值的方向场计算方法，计算出每个小块的脊线方向。图像增强的目的是改善图像质量，恢复脊线原来的结构；采用方向滤波，设计一个水平模板，根据计算出的方向图，在每个小块中将水平模板旋转到所需要的方向进行滤波。图像的二值化是将脊线与背景分离，将指纹图像从灰度图像转换为二值图像。二值化后的图像经过细化，得到纹线的骨架图像。细化采用迭代的方法，使用Zhang�Suen并行细化算法，可对二值图像并行处理。特征提取阶段，选择脊线端点和分叉点作为特征点，记录每一个特征点的类型、位置和方向信息，从而得到指纹的特征点集。但由于在指纹扫描和预处理阶段会引入噪声，产生大量伪特征点，因此需要进行伪特征点的去除。去除伪特征点后的特征点集作为特征模板保存。特征匹配阶段采用基于特征点的匹配算法，通过平移和旋转变换实现特征点的大致对齐重合，计算坐标变换后两个模板中的特征点的距离和角度。如果小于某一阈值（本文的距离和角度阈值分别取5个像素和10°）,则认为是一对匹配的特征点。计算得出所有匹配的特征点对后，计算匹配的特征点占模板中所有特征点的百分比S。根据系统的拒识率（FRR）和误识率（FAR）要求设置阈值TS。如果S大于或等于阈值TS，则认为是同一指纹；否则，匹配失败。结语本文提出了一种基于Nios II嵌入式处理器软核的自动指纹识别系统实现方法。使用Altera的Cyclone FPGA实现，且具有开发周期短、成本低等特点；同时，采用Nios II的定制指令来提高系统性能，利用硬件实现算法速度快的优点，使以Nios II处理器为核心的系统能够快速地完成大量数据处理。参考文献1 Frank Vahid，等. 嵌入式系统设计.骆丽等译. 北京:北京航空航天大学出版社, 20042 任爱锋，等.基于FPGA的嵌入式系统设计.西安：西安电子工业大学出版社, 20043 Nios II Custom Instruction User Guide. Vizcaya P， Gerhardt L. A nonlinear orientation model for global description of fingerprints. Pattern Recognition, v. 29, no. 75 柴晓光，等.民用指纹识别技术.北京：人民邮电出版社，2004
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