作者：Jayanti Addepalli and Aseem Vasudev

　　在當今世界，對有效安全、有效實施的必要性是顯而易見的。必須識別個人身份，以允許或禁止訪問安全區域，或使他們能夠使用計算機、個人數字助理 （PDA） 或移動電話。生物特征簽名或生物識別技術用于通過測量某些獨特的身體和行為特征來識別個人。幾乎所有生物識別技術都是使用傳感器實現的，以從個人那里獲取原始生物識別數據；特征提取，處理獲取的數據以開發代表生物特征的特征集；模式匹配，將提取的特征集與駐留在數據庫中的存儲模板進行比較；以及決策，即對用戶聲稱的身份進行身份驗證或拒絕。

　　指紋傳感器

　　指紋長期以來是最廣泛接受的生物識別標識符之一，是唯一且永久的。它們的圖像由多個曲線段組成，包括稱為山脊的高區域和稱為山谷的低區域。細枝末節，即脊流模式中的局部不連續性，被用作判別特征。指紋傳感器“讀取”手指表面，并通過模數轉換器（ADC）將模擬讀數轉換為數字形式。指紋傳感器大致可分為光學、超聲波或固態，包括電容式、射頻式、熱式和壓電式器件。

　　由于手指最外層干燥的死皮細胞具有低電導率，因此RF傳感器從皮膚潮濕和導電的邊界區域獲取指紋數據，活細胞開始變成角質化的皮膚。這個活的地下層是指紋圖案的來源，很少受到手指表面損壞或磨損的影響。

　　AuthenTec TruePrint 傳感器在埋在硅芯片內的導電層和皮膚表面下方的導電層之間使用小射頻信號。射頻場測量手指下層活表皮層的脊和谷的電勢輪廓。通過從未受損傷或污染的皮膚部位獲取數據，該傳感器可生成比僅讀取皮膚表面的光學或電容技術更準確和可重復的指紋樣本。？？

　　熱釋電材料根據溫差產生電壓。當手指與發熱的傳感器表面接觸時，指紋脊（更靠近傳感器表面）比離傳感器表面更遠的谷保持更高的溫度。Atmel AT77C104B 指紋傳感器使用這種類型的熱成像技術捕獲指紋。它是一款線性傳感器，在單個CMOS IC中結合了檢測和數據轉換電路。通過將手指掃過感應區域來捕獲指紋圖像。第一次接觸時會產生圖像，但由于達到熱平衡時圖像很快就會消失，因此需要一種掃描方法來獲得穩定的指紋圖像。

　　當手指垂直掃過傳感器窗口時，傳感器會捕獲指紋圖像。手指掃描技術可確保傳感器表面保持清潔。與基于觸摸的傳感器不同，一旦手指被移除，潛在指紋就不會保留。傳感器不需要外部熱量、光或無線電源。片上溫度穩定功能可識別手指和傳感器之間的溫差，并增加溫差以獲得更高的圖像對比度。這里將重點討論基于這種熱傳感器的指紋識別系統。

　　表征指紋傳感器的主要參數包括分辨率、面積、動態范圍和像素數。分辨率以每英寸點（或像素）每英寸 （dpi） 為單位。更高的分辨率可以在山脊和山谷之間更好地定義，并更精細地隔離細枝末節點——這在指紋匹配中起著主要作用，因為大多數算法依賴于細枝末節的巧合來確定兩個指紋印模是否屬于同一根手指。較大的感應區域通常提供更獨特的指紋，但將手指掃過較小的傳感器，并快速獲取和處理數據，使小型低成本傳感器能夠實現與更大、更昂貴的傳感器相當的清晰度。動態范圍或深度表示用于編碼每個像素強度的位數。特定幀中指紋圖像中的像素數可以從分辨率和面積得出。

　　AT77C104B 傳感器在 0.4 毫米× 11.6 毫米區域內具有 500 dpi 分辨率，總共提供 8 像素× 232 像素，或每幀 1856 像素。每個像素用四個位編碼，識別 16 個灰度級別。圖3顯示了傳感器的框圖，其中包括陣列、模數轉換器、片內振蕩器、控制和狀態寄存器、導航和點擊單元，以及用于慢速和快速工作模式的獨立接口。慢速模式的運行頻率最高可達 200 kHz，用于對傳感器進行編程、控制和配置。快速模式可在高達16 MHz的頻率下運行，用于數據采集。片上加熱器增加了手指和傳感器之間的溫差。為了限制電流消耗，看門狗定時器在指定的時間長度后停止加熱模塊。

　　圖3.指紋傳感器框圖

　　操作模式

　　該傳感器實現六種工作模式：

　　睡眠模式：一種功耗非常低的模式，其中禁用內部時鐘并初始化寄存器。

　　待機模式：低功耗模式，等待主機的操作。激活慢速串行端口接口 （SSPI） 和控制塊；振蕩器保持活動狀態。

　　單擊模式：等待手指在傳感器上。SSPI 和控制塊保持活動狀態；激活本地振蕩器、單擊 陣列 和 單擊 塊。

　　導航模式：計算手指穿過傳感器時的 x 和 y 移動。SSPI 和控制塊仍處于激活狀態；本地振蕩器、導航陣列和導航塊也被激活。

　　采集方式：將切片發送到主機進行指紋重建和識別。SSPI 和控制塊仍處于激活狀態；快速串行端口接口塊 （FSPI） 和采集陣列被激活。當需要看門狗定時器時，本地振蕩器被激活。

　　測試模式：此模式保留用于工廠測試。

　　將指紋傳感器連接到Blackfin處理器的串行外設接口？

　　本應用選擇Blackfin ADSP-BF533低成本、高性能處理器，因為它結合了快速信號處理器和功能強大的微控制器的功能。其 4 線全雙工同步串行外設接口 （SPI） 具有兩個數據引腳（MOSI 和 MISO）、一個器件選擇引腳 （/SPISS） 和一個門控時鐘引腳 （SCK）。參見圖 4。SPI 支持主模式、從模式和多主站環境。 SPI兼容型外設實現還支持可編程波特率和時鐘相位/極性。

　　圖4.黑鰭處理器SPI端口框圖

　　該接口本質上是一個移位寄存器，以SCK速率串行發送和接收數據位（一次一個位），與其他SPI器件之間發送和接收數據位。移位寄存器能夠同時發送和接收串行數據。SCK同步兩個串行數據引腳上數據的移位和采樣。

　　SPI 端口可配置為主端口（生成 SCK 和 /SPISS 信號）或從端口（從外部接收 SCK 和從選擇信號）。當SPI端口配置為主端口時，它驅動MOSI引腳上的數據，并在MISO引腳上接收數據。它驅動SPI從器件的從機選擇信號，并提供串行位時鐘（SCK）。Blackfin處理器的SPI通過使用時鐘極性（CPOL）和時鐘相位（CPHA）位提供的組合來支持四種功能模式。有關Blackfin SPI端口的詳細信息，請參閱ADSP-BF533 Blackfin處理器硬件參考手冊。

　　硬件接口

　　ADSP-BF533處理器的SPI端口與AT77C104B之間的無縫硬件接口如圖5所示，不需要任何外部粘合邏輯。傳感器的從選擇信號 /SSS 和 /FSS 通過可編程標志引腳 PF1 和 PF2 驅動。在將另一個標志配置為輸出之前，應將一個標志配置為輸出并驅動為高電平（這些標志不應同時配置為輸出，因為Blackfin處理器默認將其驅動為低電平，會將傳感器芯片切換到掃描測試模式）。通過 /IRQ 引腳生成的傳感器中斷由輸入 PF4 讀取。復位 RST 由 PF3 驅動。復位是一個高電平有效信號，因此在該線路上使用下拉電阻。

　　圖5.ADSP-BF533處理器與AT77104B FingerChip傳感器之間的接口

　　應用程序

　　應用程序代碼執行控制傳感器、獲取指紋數據以及重新排列數據以使用 VisualDSP++ 開發工具的圖像查看器插件顯示接收到的指紋圖像等任務。?

　　當傳感器檢測到咔嗒聲（即指示手指存在的信號）時，它會生成中斷。Blackfin處理器接收此中斷，并在下降沿生成中斷。狀態寄存器指示導致中斷的事件。此過程用于導航、讀取錯誤和其他中斷。整個應用程序的簡化流程圖如圖 6 所示。

　　圖6.申請流程圖

　　數據采集

　　在采集模式下啟用傳感器加熱。看門狗定時器也已啟用，確保加熱保持受控。因此，當要求加熱時，傳感器被加熱“n”秒。

　　然后設置DMA參數以進行數據采集。可變大小的 DMA 彈性描述符加載到 DMA 參數寄存器中。寄存器的順序基本上是固定的，但描述符的長度是完全可編程的。二維陣列用于配置 DMA 參數。一維數組是各個描述符。第一個描述符（虛擬）用于接收前五個字節，因為在第一個數據到達之前，傳感器必須發送 40 個虛擬時鐘周期才能初始化芯片流水線。因此，第一個同步序列在 40 個時鐘周期后出現。然后，數據到達每個時鐘周期，用于所有后續數組讀數。

　　傳感器以幀的形式發送數據。每個幀的開頭由包含同步字的虛擬列標記。像素數組從左上角到右下角逐列讀取。

　　數據重排

　　必須重新排列數據以顯示獲取的指紋圖像。重新排列的數據將被存儲，可以使用 VisualDSP++ 圖像查看器實用程序進行查看。采集的圖像和設置如圖7所示。執行以下功能：

　　半字節交換：傳感器以半字節交換格式發送數據。例程將奇偶像素交換為整個幀。

　　4 位到 8 位轉換：每個傳感器像素的寬度為 4 位，但圖像查看器顯示的最小寬度為 8 像素。四位零填充將每個像素轉換為 8 位。

　　電平調整：接收數據中的每個像素的強度為0到15，但顯示范圍為0到255。每個像素的電平轉換會產生良好的顯示效果。

　　數組轉置：來自傳感器的數據按列發送，但二維 DMA 按行接收數據，因此必須轉置才能連續顯示幀。三維數組用于連續顯示幀。

　　圖7.用于圖像捕獲的 VisualDSP++ 屏幕截圖

　　指紋重建與識別

　　如果指尖以合理的速率掃過傳感器窗口，則連續幀之間的重疊使得可以使用 Atmel 提供的軟件重建整個指紋的圖像。重建的圖像通常為 25 mm × 14 mm，或 500 像素× 280 像素，由于分辨率增強，分辨率為 8 位。因此，每個圖像需要 140 kB 的存儲空間。可以使用標準圖像處理技術從中導出更大或更小的圖像。一旦幀被連接以獲得完整的指紋圖像，識別算法就可以將樣本與模板相匹配。

　　信任但驗證

　　指紋處理有三個主要功能：注冊、搜索和驗證。注冊從傳感器獲取指紋圖像并將其保存在 SRAM 中。對圖像進行處理、增強和壓縮以創建指紋模板。各種過濾器清理圖像并將其轉換為數學表示，因此無法竊取模板并直接重新創建指紋圖像。

　　搜索會將原始候選圖像與以前注冊的模板列表進行比較。通過一系列篩選過程，該算法將模板列表縮小到可管理的大小。將那些在篩選中幸存下來的模板與候選人進行比較，并提供驗證分數。超過預設閾值的分數表示肯定的標識。

　　驗證通過實時閉環模式匹配算法將原始候選圖像與先前注冊的模板進行比較來驗證用戶的身份。將返回一個分數，指示候選項和模板的相似性，以生成是/否匹配決策。

　　結論

　　Blackfin處理器和AT77C104B FingerChip傳感器相結合，提供簡單而強大的指紋識別，通過允許或禁止訪問建筑物中的敏感區域或筆記本電腦中的敏感數據來增強安全性。

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