嵌入式系统/ARM技术中的基于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 嵌入式系统是一种被集成到特定应用设备中的计算机系统，通常具有低功耗、体积小、实时性强等特点。在本文中，我们关注的是基于Nios II处理器的嵌入式自动指纹识别系统的设计。Nios II是由Altera公司提供的可配置嵌入式软核处理器，适用于可编程逻辑器件，如Cyclone系列FPGA。Nios II处理器以其高性能、低功耗和灵活性，成为嵌入式领域的一个重要选择。 自动指纹识别系统基于指纹的唯一性和稳定性，广泛应用于身份验证和安全领域。系统主要由指纹采集、图像预处理、特征点提取、特征模板存储和匹配等步骤组成。在指纹登记阶段，系统会捕获指纹图像，通过预处理去除噪声，然后找出关键的指纹特征点，将这些特征点编码成模板存储起来。在指纹比对阶段，新获取的指纹特征模板与数据库中的模板进行匹配，判断是否一致。 硬件方面，系统采用Altera的Cyclone EP1C20嵌入式系统开发板，集成Nios II处理器，以及Veridicom公司的FPS200指纹传感器。FPS200能提供高质量的指纹图像，其分辨率高达500 dpi。系统硬件平台还包括μC/OSII实时操作系统，提供任务调度和接口驱动，确保了系统对外部事件的实时响应。 软件层面，指纹识别算法是系统的核心，一般用C语言编写并在Nios II的集成开发环境中实现。Nios II处理器支持用户自定义指令，允许优化特定应用，提升系统性能。在本系统中，可能通过定制指令加速指纹特征匹配过程，提高整体识别效率。 系统层次结构清晰，分为硬件平台、操作系统和算法三层。硬件平台提供了运行环境和通信接口，操作系统μC/OSII保证了实时性，而指纹识别算法则在这些基础上实现了指纹的处理和匹配。 基于Nios II的嵌入式自动指纹识别系统充分利用了嵌入式处理器的灵活性和高性能，结合高效的指纹识别算法，实现了可靠的身份验证解决方案。随着嵌入式技术和生物识别技术的发展，这类系统有望在更多领域得到广泛应用。