摘 要： 介紹了基于USB接口的指紋傳感器MBF200的工作原理、硬件電路、基于指紋傳感器的指紋識別系統的選擇和定制以及采用極坐標的指紋識別算法。
關鍵詞： 指紋識別 MBF200 識別算法
指紋識別技術是近年來發展迅速的一種高新技術。該技術利用人類指紋的惟一性和不變性這一生理特征進行身份鑒定。由于自動指紋識別系統(Automated Fingerprint Identification System，AFIS)具有難以偽造等優點，因而在金融、電子商務、以及安全性要求較高的行業如公安案例分析、戶籍管理、考勤、門禁等系統都有相當廣泛的應用前景。
在指紋身份識別應用領域中，指紋采集是十分關鍵的環節。目前，常用于指紋采集的光學傳感器、半導體傳感器和超聲波傳感器中，技術成熟、性價比高、誤識率（FAR）和拒識率（FRR）低的當屬半導體型的硅芯片錄入技術。本設計中采用的是電容式半導體指紋傳感器。
1 基于USB的指紋采集系統
1.1 指紋傳感器
Fujitsu公司的電容式半導體指紋傳感器MBF200是一款高性能、低功耗、低成本的接觸式指紋獲取器件。MBF200采用標準CMOS技術，80引腳VSPA封裝(其中40個腳為NC)；片內集成有8位A/D轉換器，提供了8位?滋P、USB1.1和SPI三種總線接口（它們所允許的最高采樣率分別為30fps、13fps、10fps）；工作電壓3.3～5V，功耗低于70mW，待機電流僅20?滋A；片內有手指自動檢測電路（AFD），在手指接觸傳感面時，AFD電路將自動喚醒主機進行處理，從而大大降低了系統功耗；芯片集成了一個面積為1.50cm×1.28cm的300×256傳感陣列(每個傳感單元間距50?滋m)，具有500dpi的分辨率，傳感面具有超硬、耐磨和抗腐蝕的保護外殼，并能承受高達8kV的靜電放電。MBF200傳感器的結構框圖如圖1所示。
MBF200的工作原理：芯片背部的傳感部件由按行列排布的金屬電極陣列組成，工作時，每個金屬電極充當電容的一個極，而觸到傳感器的手指作為電容的另一個電極，器件表面的一層鈍化物質充當電容的電介質。手指皮膚紋路（溝/脊）對整個傳感陣列呈現出不同的電容值，讀出每個傳感單元（電容）充放電值的變化就形成了指紋的圖像。傳感陣列由排成300行×256列的電極組成，片內2組采樣-保持電路連到每1行傳感電極上。指紋圖像按行采集，1次1行。每1行采集分2相完成，第1相期間所選行的電極被預充電至Vdd電平，此時，內部控制電路使能第1組采樣-保持電路保存該行電極預充電的電壓值；第2相期間1個片內電流源對該行電極進行放電（反向充電），每1個傳感單元的放電速率正比于其放電電流，經歷一小段固定時長的放電后，內部控制電路又使能第2組采樣-保持電路并存儲下電極電壓的終值。各個傳感單元充/放電前后的電壓差值反映了相應位置的指紋信息，經A/D轉換后即得指紋的8位數字值。
1.2 USB接口設計
本設計方案中采用芯片自帶的USB1.1接口與PC機通信，并從外部E2PROM器件對MBF200進行配置。MBF200與外圍電路的連接如圖2所示。圖中，AT25640是具有SPI接口的8KB串行Flash存儲器。
MBF200的USB接口有3個端點：端點0為控制傳輸端點，用于系統枚舉和設置；端點1用于批量傳輸讀入指紋數據；端點2用于中斷傳輸。當產生中斷事件時，中斷狀態寄存器的內容就會傳到端點0。
系統軟件由設備驅動程序、固件程序和應用程序組成。設備驅動程序采用WDM模式；固件程序主要完成對指紋采集的控制，其流程圖如圖3所示；應用程序通過設備驅動程序實現對指紋采集器的控制、數據的傳輸以及指紋識別的實現(用VC++編寫)。
2 指紋識別處理系統
指紋識別的基本原理是：采用細節點坐標模型來做細節匹配。它利用指紋脊末梢與脊線分支點這2種關鍵點來鑒定指紋，最終決定二幅指紋圖像是否來自同一個手指。
本識別系統主要由指紋采集、圖像增強、特征值提取、匹配識別四部分組成。指紋識別系統框圖如圖4所示。由于采用1:N的模式，所以加入了指紋細節點數據庫，由離線和在線二部分構成。離線部分將采集指紋進行圖像增強，特征值提取后將細節點保存到數據庫中。在線部分將最后得到的細節點與數據庫中的細節點進行匹配，判斷采集到的指紋是否與數據庫中的某一指紋相同，最后輸出結果。
2.1 圖像增強
輸入指紋圖像的質量將影響到下一步指紋細節特征提取算法的性能。然而通過指紋傳感器直接得到的指紋圖像往往質量不高，主要是由于采集過程中一些人為的不一致接觸和不均勻接觸以及設備本身的噪聲干擾等因素造成。這就需要在細節特征提取之前對采集到的指紋圖像進行處理。其目的是使指紋圖像清晰，輪廓更加明顯。指紋圖像處理分為3步：平滑、二值化和細化。平滑處理主要是去除干擾噪聲，而又不使圖像失真。二值化處理是使圖像畫面為黑白二值的圖像，不呈現灰度的變化。二值化處理前后的圖像如圖5所示。細化是把紋線粗細不均勻的指紋圖像轉化成線寬僅為1個象素的條紋中心線圖像。圖像通過以上3步處理就可以得到清晰的指紋點線圖，便于下一步的指紋細節匹配。
2.2 特征值提取及細節匹配
其中L是記錄的脊線中的點個數，R(di)和r(di)分別表示從脊線R與r上的點i到對應的細節點的距離，R(αi)和r(αi)分別表示連接脊線R與r上的點i與對應的細節點的直線同對應細節點方向的夾角。輸入脊線與模板脊線的校準如圖6所示。如果2條脊線的差異distance和angle小于預先設定的某個閾值，則認為是2個指紋設定的某個閾值，且認為2個指紋的這條脊線相似。當所采集的脊線都相似時就認為是同一個指紋。
2.3 指紋數據庫的建立、查詢、讀寫
本系統應用Access數據庫來建立指紋特征值庫。特征值庫中除了指紋特征值以外還包括與之相關的信息：num、姓名、性別、登錄時間等，如圖7所示。
(1)數據庫的建立。數據庫建立并打開：
hr=m_pConnection.CreateInstance(″ADODB.Connection″)；
//創建conenction連接
hr=m_pConnection->Open(″Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0；\
Data Source=TestDB.mdb″，″″，″″，adModeUnknown)；
//創建打開數據庫
(2)數據庫查詢。向數據庫中插入新信息：當系統工作在離線狀態時，需要向數據庫中添加新的指紋信息及相關信息。
void CDBDlgDlg∷Insert( )；//插入函數
m_pRecordset->AddNew( )；m_pRecordset->GetFields( )->
GetItem(″Data″)->AppendChunk(varBLOB)；//添加記錄
(3)數據庫讀寫。從指紋數據庫中讀取特征值：
void CDBDlgDlg∷GetData( )；//從數據庫中讀取數據
登錄時間顯示：
m_sTine.Format(″%d：%d：%d″，curTime.GetHour( )，curTime.GetMinute( )，curTime.GetSecond( ))；
3 結 論
本系統采用基于USB接口的指紋傳感器實現了整個指紋識別系統，在實驗中取得了滿意的結果。該系統的優點是比對速度快，識別率高。系統可應用于考勤管理等諸多領域。
參考文獻
1 Fujitsu Microelectronics America Inc.MBF200 Solid State Fingerprint Sensor DataSheet.2003
2 Jain A，Hong L，Bolle R.On—Line Fingerprint Verification. IEEE Trans on patten Analysis and Machine Intelligence，1997；19（4）
3 阮秋琦.數字圖像處理.北京：電子工業出版社，2001
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