基于Nios的掌紋鑒別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

1、基于Nios的掌紋鑒別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)引 言     在信息化的當(dāng)今世界，信息安全不管是對企業(yè)還是個人都越來越重要。生物特征鑒別在信息安全身份認證領(lǐng)域占據(jù)著重要地位1。傳統(tǒng)的指紋鑒別系統(tǒng)已經(jīng)商用化，但由于指紋特征十分細小，對于采集圖像設(shè)備的分辨率要求很高導(dǎo)致設(shè)備成本居高不下。另外，大約有4的人由于指紋磨損而提取不出指紋特征(如一些老年人和體力勞動者)2，所以人們把目光投向了分辨率要求不高有可能實現(xiàn)低成本與大范圍應(yīng)用的掌紋鑒別領(lǐng)域。     掌紋識別和鑒別是1998年才出現(xiàn)的新興生物特征識別技術(shù)，經(jīng)過幾年的研究已經(jīng)達到

2、了商用的要求(在低分辨率條件下識別率高于991)。掌紋鑒別的適用范圍廣泛,從特定領(lǐng)域來說，可以廣泛應(yīng)用在銀行、法院、刑偵、監(jiān)獄等需要保密性要求比較高的部門，從大眾領(lǐng)域來說，住宅小區(qū)和生產(chǎn)車間是重要的應(yīng)用場臺。上述應(yīng)用場臺除了要求本身算法的可靠性外，還要求識別設(shè)備小型化，便攜化以及可升級性.所以擺脫PC的束縛，在嵌人式系統(tǒng)上實現(xiàn)掌紋鑒別更加具有實際應(yīng)用價值，也勢必會將掌紋鑒別推向更廣闊的應(yīng)用領(lǐng)域，然而在當(dāng)前還沒有嵌入式掌紋鑒別系統(tǒng)問世。     Nlos是Altera公司推出的一款采用流水線技術(shù)、單指令流的32位RISC軟核處理器，并針對Altera公司的

3、可編程邏輯器件和片上可編程系統(tǒng)的思想做了相應(yīng)優(yōu)化3，4AlIera公司提供的SoPC Builder不僅可以創(chuàng)建和配置用戶的Ni0s，還可以添加自定義用戶指令。這使得Nios可以很容易的與用戶邏輯結(jié)合，構(gòu)成功能更加強大的SoC系統(tǒng)。本文提出了基于Nios軟核處理器的掌紋鑒別系統(tǒng)設(shè)計方案，并最終實際完成了該系統(tǒng)。1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及功能概述     從邏輯功能來看，作為一個完整的掌紋鑒別系統(tǒng)應(yīng)該具備以下兩個基本功能：鑒別和注冊。鑒別功能即根據(jù)用戶的lD和采集到的掌紋圖像判定用戶身份是否與聲明的ID相符。如果當(dāng)前用戶是合法的，則記錄本次登錄，如果當(dāng)前用戶是不合法的

4、，則向系統(tǒng)管理員報告。注冊功能即將新用戶的掌紋特征添加到掌紋特征庫，并給此用戶一個新的ID。為了實現(xiàn)鑒別和注冊功能，將系統(tǒng)分為以下幾個模塊：圖像采集模塊、鑒別處理模塊、輸入輸出模塊和通信模塊。其中，鑒別處理模塊是整個系統(tǒng)的核心，它既要完成掌紋鑒別算法的運算，還要對其它的模塊進行控制和監(jiān)測。系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖如圖l所示     圖像采集模塊主要包括攝像頭和外擴SRAM。由于手掌凹凸不平及受壓力不同時，導(dǎo)致的形變較大，所以采集掌紋圖像，一般不使用像采集指紋時使用的掃描設(shè)備。而如果采用數(shù)碼相機，系統(tǒng)的體積和成本必然上升，喪失了莫優(yōu)越性。筆者采用OmniVvision公司的O

5、V7649攝像頭作為圖像采集設(shè)備，OV7649是30萬像素的CMOS數(shù)字攝像頭，體積極小，價格便宜，分辨率足以達到掌紋鑒別的要求。因為OV7649輸出為8位數(shù)據(jù)寬度，所以SRAM采用了與OV7649的數(shù)據(jù)寬度相同的IDT7lV424，用來作為存儲掌紋圖像的緩沖區(qū)。    鑒別處理模塊采用的FPGA選擇Altera公司的APEX20K200F，配置了256KB的SRAM及1MB的Flash，另外我們還添置了32MB的SDRAM. SRAM和SDRAM用來為Ni0s運行程序和存儲相關(guān)數(shù)據(jù)，F(xiàn)lash用來存儲提取好的掌紋樣本特征。選擇Nios軟核CPU作為核心處理模塊主

6、要考慮到它為設(shè)計帶來了高的集成度和靈活性，這樣再對設(shè)計方案作更改時比較方便，而且核心算法如果用Nios的用戶指令實現(xiàn)，那么運算速度將會得到很大提高。AIIera也提供了一些免費的IP核，包括常用的UART、SRAM、F1ash和SDRAM控制器。這樣在S0PCBuilder里很容易定制好自己需要的Nios處理器，假如想更改其中的某些部分只需在S0PC Builder里重新配置即可。實踐證明，選擇Nios軟核處理器給后續(xù)的工作帶來很多便利。     輸入輸出模塊和通信模塊結(jié)構(gòu)相對簡單.前者包括一些按鍵和1塊16×2的漢字LCD，用來提示用戶操作和

7、顯示系統(tǒng)相關(guān)信息，后者采用的是西門子的slml00-tcp無線通信模塊。這樣可保證系統(tǒng)的報告直接可以發(fā)到系統(tǒng)管理員的手機上同時也為連接1naternaet提供了條件，這樣系統(tǒng)的擴展性就得以增強了。2 系統(tǒng)的硬件設(shè)計     系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)如圖2所示可以看到在l片F(xiàn)PGA中包含了Nios處理器、SRAM控制器、SDRAM控制器、Flash控制器、uART以及攝像頭和外擴SRAM控制器、2維DCT變換的用戶邏輯模塊。這正體現(xiàn)了Nios的優(yōu)勢，將很多資源集中在FPGA中為設(shè)計PCB帶來了便利，而且對系統(tǒng)的更改也變得非常容易，只要重新在FPGA中添加不同的模塊就可

8、以了。筆者分別設(shè)計了2塊PCB，分別是圖像采集板和無線通信模塊，工作的重點主要在以下兩個方面。(1)Nios與OV7649的工作協(xié)調(diào)機制     OV7649控制信號線使用的是oMniVisn公司的SCCB總線。SCCB總線包括SIO_C和SIO_D兩條信號線，分別代表時鐘和串行數(shù)據(jù)I/O，無論是傳輸控制命令還是讀寫數(shù)據(jù)，都是由不同的時序來區(qū)分不同的操作。筆者并沒有用Nios直接與OV7649相連而是獨立用VHDL編寫了一個控制模塊。這樣做的原因主要有兩方面:第一，OV7649輸出的像素同步時鐘頻率為24MHz，同時以30幀/s的速率輸出分辨率為640&

9、#215;480的圖像數(shù)據(jù)，如此高的數(shù)據(jù)率直接用Nios提取其中一幀圖像是不好實現(xiàn)的，因此必須編寫提取圖像寫入外擴sRAM的VHDL模塊,直接用FPGA將掌紋圖像數(shù)據(jù)寫入外擴SRAM；第二，Nios只占用了FPGA資源的三分之一左右，完全可以利用剩下的資源，這樣編寫C代碼的時候就不必考慮SCCB總線的時序。對于Nios來說，圖像采集只需發(fā)啟動和配置命令就可以實現(xiàn)然后等待控制模塊的完成信號返回，直接到外擴SRAM取數(shù)據(jù)即可。    攝像頭控制模塊首先對攝像頭進行初始化配置。初始設(shè)定為 自動增益控制、自動白平衡、VGA格式(640 x80)、30幀/s、YuV 4:2

10、:2數(shù)字視頻信號輸出、設(shè)置默認的圖像對比度、亮度及飽和度。然后接收OV7649產(chǎn)生的數(shù)字視頻信號、控制信號和狀態(tài)信號，即把幀同步信號VREF、行同步信號HREF、復(fù)位信號RST、像素時鐘信號PCLK等引腳連接到FPGA，根據(jù)這些信號將數(shù)據(jù)寫入外擴SRAM。圖3和圖4是OV7649輸出的各種同步信號的時序圖。(2)外擴SRAM的讀寫控制     如前所述，開發(fā)板上配有256KB的SRAM和IMB的Flash。因為提取的每幀掌紋圖像至少為320×40×2=150KB同時圖像處理的相關(guān)代碼和掌紋樣本庫也有相當(dāng)?shù)娜萘?，所以還需要外擴1MB的S

11、RAM作為存儲采集圖像的緩沖區(qū)。為了和攝像頭的數(shù)據(jù)寬度匹配，外擴的SRAM選用了IDT7lV424，作為FPGA從OV7649輸出視頻中提取一幀圖像的存儲器。這2片SRAM必須達到以下要求 在采集圖像時為FPGA中的攝像頭控制模塊迅速將圖像數(shù)據(jù)寫入，其余時間則將資源釋放，被Ni0s統(tǒng)一管理。為此，一方面根據(jù)輸出視頻數(shù)據(jù)的高速時鐘信號利用FPGA的資源編寫了VHDL模塊;另一方面,根據(jù)SOPC Builder提供的配置文件修改寫出了控制IDT71424的IP，并將其集成到SOPC Builder中。3 系統(tǒng)的軟件設(shè)計(1)軟件開發(fā)環(huán)境與用戶指令     N

12、ios的軟件開發(fā)環(huán)境叫做Nios SDK SHELL，它提供了一個基于命令行婁似于Nnix的界面，用戶在此環(huán)境下可以和Nios進行通信。我們需要先將編寫好的.c文件用nios-builder命令生成srec文件。這個過程是由Nlos SDKSHELL調(diào)用GNUpro編譯器來完成，GNUpro負責(zé)完成C代碼和相關(guān)的頭文件及庫函數(shù)的編譯、鏈接等工作。編譯通過后就可以用nios-run命令將生成的.srec文件通過串口下載到N1os上運行。在SOPC Builder中配置好Nios后，會得到為用戶生成的CPU_SDK文件夾，其中有個名為excalibur.h的頭文件，它包括Nios所有資源的地址映射

13、和一些庫函數(shù)。    用戶指令是Nios的最大特點之一，也是硬核處理器無法提供給用戶的。使用好用戶指令可以給系統(tǒng)速度帶來極大的提升。掌紋鑒別算法有很多種，對掌紋特征提取通常包括提取掌紋幾何特征、變換域特征和代數(shù)統(tǒng)計特征三大婁。在本系統(tǒng)的設(shè)計過程中，對算法的選擇主要是從如何發(fā)揮Nios的優(yōu)勢出發(fā)，爭取能在系統(tǒng)的實時性、可靠性及軟硬件結(jié)合三方面拽到一個平衡點。對掌垃圖像進行DCT變換是這個處理過程中運算量最大的部分，同時這也恰恰是利用用戶指令的機會。2維DCT的處理模塊是在1維DCT的基礎(chǔ)上加以改善得到的，并且在SOPC Builder中添加為用戶指令。用戶指令的引人

14、為系統(tǒng)速度帶來極大的提升。首先在SOPC Builder配置Nios時，分別使用MSEP和MuL兩種乘法，運行C代碼實現(xiàn)，然后又用2維DCT的用戶指令來做相同圖像的處理對比.下文會有具體的測試數(shù)據(jù)。(2)代碼流程分析     參照圖5所示，現(xiàn)在開始分析流程圖中各操作的具體步驟。    用nr_installuserisr(na_button_pio_irq，palm_isr，(int)pi0)函數(shù)來建立一個用戶中斷服務(wù)，對按鍵中斷響應(yīng)進入中斷服務(wù)程序palm_isr.然后向攝像頭控制模塊發(fā)送指令，需要用的函數(shù)有 v

15、old mitSCCBMPodule() void WriteSCCB(unsigned char id_addr,unsigned char sub addr,unsigend char data); unsigned char ReadSCCB(unsigned char id_addr,un-signed char sub_addr) void EndSCCBModule();     首先用initSCCBModule函數(shù)對攝像頭控制模塊初始化，然后用WriteSCCB函數(shù)寫入需要的攝像頭配置EndSCCBModul

16、e表示結(jié)束配置，還可以用RemdSCCB來讀取攝像頭的寄存器配置，檢查與吸入的配置是否相同。檢測到攝像頭控制模塊的完成信號，就可以從外擴SRAM讀取數(shù)據(jù)了。接著對圖像數(shù)據(jù)做一些預(yù)處理，包括提取圖像的Y分量并找到掌紋的感興趣區(qū)域。然后提取掌紋特征，這部分的運算量主要集中在DCT變換，需要使用用戶指令nm_det_2.在用戶指令執(zhí)行完畢后，既是對特征的處理，并將處理結(jié)果顯示。對于提取的掌紋特征如果需要寫入Flash儲存起來，那就需要調(diào)用int nr_flash erase sector(unsigned short*flash base，unsigned short*sector address)

17、 int nr_flash write(unsigned short*lash base unsigned short*address，unsigned short value) 無線通信模塊需要與Nios的串口連接，用AT命令來控制打電話、發(fā)短信和訪問Internet。需要調(diào)用的串口控制函數(shù)是voidnr txstring(char*s)和int nr_rxchar(vpid)這兩個函數(shù)就是發(fā)送AT命令和接收無線模塊返回的狀態(tài)信息。4 測試與分析     實驗主要分為兩個部分：正確鑒別率測試(如表1所列)和鑒別時間測試(如表2所列)

18、。從表1的數(shù)據(jù)來分析，可以看出在樣本數(shù)不大的范圍內(nèi)隨著閾值為130時得到了96.7的正確鑒別率對于在Nios平臺下的掌紋鑒別來說這個結(jié)果是完全可以接受的，但是此時對擴展測試集有3.3的錯誤接受率。筆者取的擴展測試集規(guī)模與樣本數(shù)相同，假設(shè)將此系統(tǒng)用于住宅小區(qū)門禁系統(tǒng)，這就意味著此小區(qū)區(qū)外的31名人員中有1個可能能夠進人該小區(qū)。為了保證安全性筆者將閾值減小至100，系統(tǒng)對擴展測試集的鑒別效果相當(dāng)好，樣本之外的掌紋不會錯識為樣本庫中的掌紋，付出的代價就是正確鑒別率下降為93.5。眾所周知，嵌入式處理器的運算能力有限，所以對特征提取時間比較關(guān)注，這也是系統(tǒng)能否邁向?qū)嵱没年P(guān)鍵之一。表2是系統(tǒng)實時性的測試，從中可以看出在配置Nios時選用不同的乘法器(MSTEP是Nios的標準乘法器，MUL是Nios的全硬件乘法器)運算時間有所縮短，而使用用戶指令對運算的加速效果相當(dāng)明顯，以上數(shù)據(jù)是使用函數(shù)hr_timer_milliseconds測試得到的。結(jié) 語