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基于DSP和嵌入式技术的便携式自动指纹识别系统广泛采用滑动式指纹传感器,这种滑动式指纹识别系统首要的关键问题是在有限资源条件的限制下,如何实时配准滑动指纹图像序列,将其拼接成完整的指纹图像以便后续处理。另一个研究目标则是为滑动式指纹识别系统量身订制一套合适的算法。依据图像处理和模式识别的理论和方法,在指纹图像预处理和匹配等关键环节,设计了相应的算法程序,有效改进了其性能。完成的主要工作如下：1.采用TI公司的C5515指纹开发套件作为开发滑动式指纹识别系统实验平台,主要部件包含TMS320C5515DSP处理器,以及ATW310滑动传感器。基于实验平台,开发了利用滑动传感器采集指纹图像的算法程序。2.提出基于相位相关法的滑动指纹图像序列配准新算法。基于二维傅立叶变换位移性质的相位相关法具有较高的配准精度和鲁棒性,要求相邻两帧图像具有较高的重叠率,但实际滑动指纹序列图像并不满足这个条件。本文根据手指滑动的连续性,综合运用基于相位相关与灰度相关的算法,把两帧图像配准问题转变成两个模块配准问题,有效解决了这个难题。3.设计并改进滑动指纹图像预处理和指纹匹配的若干关键算法。(1)采用直方图均衡化和松弛中值滤波作为改善原始指纹图像质量的方法。(2)运用灰度方差和梯度方向相结合的方法分割图像,并自动确定分割阂值。(3)合理确定频率和方向参数,采用Gabor滤波器有效增强指纹图像。(4)采用基于中心区域匹配线段的代数几何方法设计指纹匹配算法。上述算法均用MATLAB进行了编程运算检验,最后使用中科院自动化所生物特征识别研究组建立的Fingerpass指纹交叉匹配数据库进行指纹匹配检验。检验结果绘制成DET曲线,等错率EER为0.048, ZeroFMR为0.103,平均匹配时间0.28s。这表明本文算法可以应用在基于DSP和滑动式传感器的自动指纹识别系统,研究成果为今后进一步开发提供了有价值的实际参考算法和实验数据。