基于指紋識別的智能小區(qū)研究.pdf

1、人們在社會交往過程中,大多都需要進(jìn)行身份認(rèn)證。常見的身份認(rèn)證都是通過鑰匙、密碼、IC卡和證件等來實(shí)現(xiàn),這類方式簡單快捷,但是安全隱患比較大。所以,在現(xiàn)代社會越來越多的地方用到了生物認(rèn)證手段。在目前所采用的生物認(rèn)證手段中,指紋識別技術(shù)是目前應(yīng)用最廣泛的生物識別技術(shù),也是最容易被人們所接受的身份認(rèn)證技術(shù)。所以本文將該識別手段應(yīng)用到了民用市場領(lǐng)域中的智能小區(qū)中。
　　 本論文以智能小區(qū)為背景,研究了指紋識別技術(shù)在其中的運(yùn)用,設(shè)計(jì)了小區(qū)

2、指紋通系統(tǒng),重點(diǎn)研究了指紋識別算法,同時(shí)也研究了指紋識別的硬件電路以及指紋通系統(tǒng)構(gòu)成。
　　 在硬件部分中,選擇了硬件電路部分的主要器件,主處理器選擇了TI公司的TMS320C5000系列低功耗DSP芯片TMS320VC5509A,傳感器選用了電容式面裝指紋傳感器FPC1011F,另外還選擇了一些有用的擴(kuò)展存儲器,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了硬件電路圖,對各部分電路的接口連接進(jìn)行了一定的說明,并分析了部分器件的功能和作用。
　　

3、在軟件部分中,本文重點(diǎn)研究了指紋識別算法。首先對從指紋傳感器得到的指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理,預(yù)處理包括平滑、方向場計(jì)算、前景背景分割、濾波增強(qiáng)、二值化、細(xì)化等,本文對這些預(yù)處理過程都進(jìn)行了深入的研究。然后研究了指紋特征點(diǎn)的提取,其中奇異點(diǎn)采用Poincare公式進(jìn)行判定,細(xì)節(jié)點(diǎn)的判定采用基于查表法的8鄰域編碼追蹤算法。此外,還分析了虛偽特征點(diǎn)出現(xiàn)的原因和判定方法。同時(shí),本文也深入研究了指紋匹配算法,本文采用混合二次匹配算法,將點(diǎn)模式算法和改進(jìn)