基于Nios的掌纹鉴别系统设计与实现

　　引 言

　　在信息化的当今世界，信息安全不管是对企业还是个人都越来越重要。生物特征鉴别在信息安全身份认证领域占据着重要地位[1]。传统的指纹鉴别系统已经商用化，但由于指纹特征十分细小，对于采集图像设备的分辨率要求很高.导致设备成本居高不下。另外，大约有4%的人由于指纹磨损而提取不出指纹特征(如一些老年人和体力劳动者)[2]，所以人们把目光投向了分辨率要求不高有可能实现低成本与大范围应用的掌纹鉴别领域。

　　掌纹识别和鉴别是1998年才出现的新兴生物特征识别技术，经过几年的研究已经达到了商用的要求(在低分辨率条件下识别率高于99%[1])。掌纹鉴别的适用范围广泛,从特定领域来说，可以广泛应用在银行、法院、刑侦、监狱等需要保密性要求比较高的部门，从大众领域来说，住宅小区和生产车间是重要的应用场台。上述应用场台除了要求本身算法的可靠性外，还要求识别设备小型化，便携化以及可升级性.所以摆脱PC的束缚，在嵌人式系统上实现掌纹鉴别更加具有实际应用价值，也势必会将掌纹鉴别推向更广阔的应用领域，然而在当前还没有嵌入式掌纹鉴别系统问世。

　　Nlos是Altera公司推出的一款采用流水线技术、单指令流的32位RISC软核处理器，并针对Altera公司的可编程逻辑器件和片上可编程系统的思想做了相应优化[3，4]AlIera公司提供的SoPC Builder不仅可以创建和配置用户的Ni0s，还可以添加自定义用户指令。这使得Nios可以很容易的与用户逻辑结合，构成功能更加强大的SoC系统。本文提出了基于Nios软核处理器的掌纹鉴别系统设计方案，并最终实际完成了该系统。

　　1 系统结构及功能概述

　　从逻辑功能来看，作为一个完整的掌纹鉴别系统应该具备以下两个基本功能：鉴别和注册。鉴别功能即根据用户的lD和采集到的掌纹图像判定用户身份是否与声明的ID相符。如果当前用户是合法的，则记录本次登录，如果当前用户是不合法的，则向系统管理员报告。注册功能即将新用户的掌纹特征添加到掌纹特征库，并给此用户一个新的ID。

　　为了实现鉴别和注册功能，将系统分为以下几个模块：图像采集模块、鉴别处理模块、输入输出模块和通信模块。其中，鉴别处理模块是整个系统的核心，它既要完成掌纹鉴别算法的运算，还要对其它的模块进行控制和监测。系统的结构框图如图l所示

　　图像采集模块主要包括摄像头和外扩SRAM。由于手掌凹凸不平及受压力不同时，导致的形变较大，所以采集掌纹图像，一般不使用像采集指纹时使用的扫描设备。而如果采用数码相机，系统的体积和成本必然上升，丧失了莫优越性。笔者采用OmniVvision公司的OV7649摄像头作为图像采集设备，OV7649是30万像素的CMOS数字摄像头，体积极小，价格便宜，分辨率足以达到掌纹鉴别的要求。因为OV7649输出为8位数据宽度，所以SRAM采用了与OV7649的数据宽度相同的IDT7lV424，用来作为存储掌纹图像的缓冲区。