EDA/PLD中的基于Nios II的自动指纹识别系统设计作

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 《基于Nios II的自动指纹识别系统设计》 指纹识别技术，作为一种生物特征识别方法，因其唯一性、稳定性以及采集的便利性，已逐渐成为身份验证的重要手段，尤其在民用市场中广泛应用。随着指纹传感器技术的进步和成本下降，指纹识别系统在嵌入式设备中的应用越来越广泛。 本设计中采用Altera公司的Nios II处理器，这是一款专为可编程逻辑器件设计的可配置软核处理器，结合低成本的Cyclone FPGA，提供了较高的性价比。Nios II处理器具备RISC架构，32位指令集，能够根据需求进行定制，适合于嵌入式系统的高效运行。配合Cyclone EP1C20开发板，可以构建出强大的硬件平台。 系统采用Veridicom公司的FPS200指纹传感器，该传感器能提供256×300像素的高分辨率灰度图像，分辨率高达500 dpi，适合作为指纹识别的基础。FPS200支持多种接口，本设计选择集成SPI接口，以简化系统连接和提高数据传输效率。 系统设计包含两个主要功能：指纹登记和指纹比对。指纹登记涉及指纹图像采集、预处理、特征点提取以及特征模板的存储和显示。指纹比对则在此基础上，将提取的特征模板与数据库中的模板进行匹配，以判断是否一致。整个过程通过一个层次化的系统架构实现，包括硬件平台、操作系统和指纹识别算法。 硬件平台由Nios II处理器和FPS200传感器构成，为软件执行和通信提供硬件基础。操作系统选择μC/OSII，这是一个实时多任务操作系统，具有抢占式调度和高稳定性，能有效管理任务并实时响应外部事件，如指纹采集和串口通信。 指纹识别算法是系统的核心，采用C语言在Nios II的集成开发环境中实现。算法处理包括指纹图像的处理和特征匹配，以实现高效的指纹识别。 这个基于Nios II的自动指纹识别系统，通过优化的硬件和软件设计，实现了指纹的快速、准确识别，展示了生物特征识别技术在嵌入式领域的潜力。系统的设计不仅考虑了性能，还兼顾了成本效益，是嵌入式指纹识别应用的一个典范。