指紋串口演算法
❶ 指紋識別演算法或者相關的圖片像素的演算法
您好，目前指紋識別系統大多都採用特徵點匹配，識別系統將指紋圖像經過去噪處理後，把指紋圖像紋理細化，然後根據指紋的特徵，找到指紋的特徵點進行識別，它的識別速度快，能夠滿足一對多個指紋的識別需要。但是對於殘缺、污損指紋，在進行特徵點提取的過程中只能提取到部分特徵點，不能達到指紋識別所需的特徵點數量，不能完成識別。同時研究發現在指紋圖像的某些局部圖像中，變化不明顯或是有規律變化的，所以根據這些局部圖像的不變和有規律變化提出了基於圖像匹配的指紋局部取像輔助識別系統。因此在原有指紋系統的基礎上，增加了基於garbor方向濾波的指紋識別紋理匹配的演算法，作為指紋識別系統的一種有效補充，提高了識別率和降低誤識率。通過對資料庫BVC2004中100張不同的指紋圖像測試後，系統運行性能穩定可靠，該系統既可以用於有關部門對殘缺、污損指紋的識別，同時也可以滿足那些強調安全性的使用者的更高使用要求。
❷ 如何通過電容指紋識別模塊錄取指紋
僅供參考。
FPM10A光學指紋模塊簡要使用說明
1．引腳
FPM10A使用1.0MM FPC 上接插座引出了5個引腳，在板子上有標1的位置為第一引腳。五個引腳的作用依次為：
1 為 VCC 電源的正極接 3.6V– 5.5V的電壓均可。
2 為 GND 電源的負極接地。
3 為 TXD 串口的發送。
4 為 RXD 串口的接收。
5 為 NC 懸空不需要使用。
2．串口
FPM10A使用標準的串口與外界通信，默認的波特率為57600，可以進行更改，請參考通信協議。可以與任何單片機，ARM，DSP等帶串口的設備進行連接，請注意電平轉換，連接電腦需要進行電平轉換，比如MAX232電路。3.3V 5V的單片機可以直接連接。
3．關於模塊的檢測
模塊成功上電後，指紋採集窗口會閃一下，表示自檢正常，如果不閃，請仔細檢查電源，是否接反，接錯等。
4．指紋模塊的溫度
指紋模塊使用120MHZ的DSP全速工作，工作時晶元有一些熱，經過嚴格的測試，這是沒有問題的可以放心使用，在不使用的時候可以關閉電源，以降低功耗。
volatile unsigned char UART1_FINGERPRINT_RECEVICE_BUFFER[24];
//FINGERPRINT通信協議定義
unsigned char FP_Pack_Head[6] = {0xEF,0x01,0xFF,0xFF,0xFF,0xFF}; //協議包頭
unsigned char FP_Get_Img[6] = {0x01,0x00,0x03,0x01,0x0,0x05}; //獲得指紋圖像
unsigned char FP_Templete_Num[6] ={0x01,0x00,0x03,0x1D,0x00,0x21 }; //獲得模版總數
unsigned char FP_Search[11]={0x01,0x0,0x08,0x04,0x01,0x0,0x0,0x03,0xA1,0x0,0xB2}; //搜索指紋搜索范圍0 - 929
unsigned char FP_Search_0_9[11]={0x01,0x0,0x08,0x04,0x01,0x0,0x0,0x0,0x13,0x0,0x21}; //搜索0-9號指紋
unsigned char FP_Img_To_Buffer1[7]={0x01,0x0,0x04,0x02,0x01,0x0,0x08}; //將圖像放入到BUFFER1
unsigned char FP_Img_To_Buffer2[7]={0x01,0x0,0x04,0x02,0x02,0x0,0x09}; //將圖像放入到BUFFER2
unsigned char FP_Reg_Model[6]={0x01,0x0,0x03,0x05,0x0,0x09}; //將BUFFER1跟BUFFER2合成特徵模版
unsigned char FP_Delet_All_Model[6]={0x01,0x0,0x03,0x0d,0x00,0x11};//刪除指紋模塊里所有的模版
volatile unsigned char FP_Save_Finger[9]={0x01,0x00,0x06,0x06,0x01,0x00,0x0B,0x00,0x19};//將BUFFER1中的特徵碼存放到指定的位置
volatile unsigned char FP_Delete_Model[10]={0x01,0x00,0x07,0x0C,0x0,0x0,0x0,0x1,0x0,0x0}; //刪除指定的模版
//volatile unsigned char FINGER_NUM;
/*------------------ FINGERPRINT命令字 --------------------------*/
//FINGERPRINT_獲得指紋圖像命令
void FINGERPRINT_Cmd_Get_Img(void)
{
unsigned char i;
for(i=0;i<6;i++) //發送包頭
UART1_Send_Byte(FP_Pack_Head[i]);
for(i=0;i<6;i++) //發送命令 0x1d
UART1_Send_Byte(FP_Get_Img[i]);
}
//講圖像轉換成特徵碼存放在Buffer1中
void FINGERPRINT_Cmd_Img_To_Buffer1(void)
{
unsigned char i;
for(i=0;i<6;i++) //發送包頭
{
UART1_Send_Byte(FP_Pack_Head[i]);
}
for(i=0;i<7;i++) //發送命令 將圖像轉換成 特徵碼 存放在 CHAR_buffer1
{
UART1_Send_Byte(FP_Img_To_Buffer1[i]);
}
}
//將圖像轉換成特徵碼存放在Buffer2中
void FINGERPRINT_Cmd_Img_To_Buffer2(void)
{
unsigned char i;
for(i=0;i<6;i++) //發送包頭
{
UART1_Send_Byte(FP_Pack_Head[i]);
}
for(i=0;i<7;i++) //發送命令 將圖像轉換成 特徵碼 存放在 CHAR_buffer1
{
UART1_Send_Byte(FP_Img_To_Buffer2[i]);
}
}
//將BUFFER1 跟 BUFFER2 中的特徵碼合並成指紋模版
void FINGERPRINT_Cmd_Reg_Model(void)
{
unsigned char i;
for(i=0;i<6;i++) //包頭
{
UART1_Send_Byte(FP_Pack_Head[i]);
}
for(i=0;i<6;i++) //命令合並指紋模版
{
UART1_Send_Byte(FP_Reg_Model[i]);
}
}
//刪除指紋模塊里的所有指紋模版
void FINGERPRINT_Cmd_Delete_All_Model(void)
{
unsigned char i;
for(i=0;i<6;i++) //包頭
UART1_Send_Byte(FP_Pack_Head[i]);
for(i=0;i<6;i++) //命令合並指紋模版
UART1_Send_Byte(FP_Delet_All_Model[i]);
}
//刪除指紋模塊里的指定指紋模版
void FINGERPRINT_Cmd_Delete_Model(unsigned int uiID_temp)
{
volatile unsigned int uiSum_temp = 0;
unsigned char i;
FP_Delete_Model[4]=(uiID_temp0xFF00)>>8;
FP_Delete_Model[5]=(uiID_temp0x00FF);
for(i=0;i<8;i++)
uiSum_temp = uiSum_temp + FP_Delete_Model[i];
//UART0_Send_Byte(uiSum_temp);
FP_Delete_Model[8]=(uiSum_temp0xFF00)>>8;
FP_Delete_Model[9]=uiSum_temp0x00FF;
for(i=0;i<6;i++) //包頭
UART1_Send_Byte(FP_Pack_Head[i]);
for(i=0;i<10;i++) //命令合並指紋模版
UART1_Send_Byte(FP_Delete_Model[i]);
}
//獲得指紋模板數量
void FINGERPRINT_Cmd_Get_Templete_Num(void)
{ unsigned int i;
unsigned char temp[14];
for(i=0;i<6;i++) //包頭
UART1_Send_Byte(FP_Pack_Head[i]);
//發送命令 0x1d
for(i=0;i<6;i++)
UART1_Send_Byte(FP_Templete_Num[i]);
}
//搜索全部用戶999枚
void FINGERPRINT_Cmd_Search_Finger(void)
{
unsigned char i;
for(i=0;i<6;i++) //發送命令搜索指紋庫
{
UART1_Send_Byte(FP_Pack_Head[i]);
}
for(i=0;i<11;i++)
{
UART1_Send_Byte(FP_Search[i]);
}
}
//搜索全部用戶999枚
void FINGERPRINT_Cmd_Search_Finger_Admin(void)
{
unsigned char i;
for(i=0;i<6;i++) //發送命令搜索指紋庫
{
UART1_Send_Byte(FP_Pack_Head[i]);
}
for(i=0;i<11;i++)
{
UART1_Send_Byte(FP_Search_0_9[i]);
}
}
void FINGERPRINT_Cmd_Save_Finger( unsigned char ucH_Char,unsigned char ucL_Char )
{
unsigned long temp = 0;
unsigned char i;
// SAVE_FINGER[9]={0x01,0x00,0x06,0x06,0x01,0x00,0x0B,0x00,0x19};//將BUFFER1中的特徵碼存放到指定的位置
FP_Save_Finger[5] = ucH_Char;
FP_Save_Finger[6] = ucL_Char;
for(i=0;i<7;i++) //計算校驗和
temp = temp + FP_Save_Finger[i];
FP_Save_Finger[7]=(temp 0x00FF00) >> 8; //存放校驗數據
FP_Save_Finger[8]= temp 0x0000FF;
for(i=0;i<6;i++)
UART1_Send_Byte(FP_Pack_Head[i]); //發送包頭
for(i=0;i<9;i++)
UART1_Send_Byte(FP_Save_Finger[i]); //發送命令 將圖像轉換成 特徵碼 存放在 CHAR_buffer1
}
//接收反饋數據緩沖
void FINGERPRINT_Recevice_Data(unsigned char ucLength)
{
unsigned char i;
for (i=0;i<ucLength;i++)
UART1_FINGERPRINT_RECEVICE_BUFFER[i] = UART1_Receive_Byte();
}
❸ 指紋識別的原理是什麼
原理：指紋紋路經常出現中斷、分叉或轉折，這些斷點、分叉點和轉折點被稱為"特徵點"。特徵點提供了指紋唯一性的確認信息，正因為這些不同，才可以進行識別。
❹ 指紋識別技術的演算法
於指紋所具有的唯一性和不變性，以及指紋識別技術所具有的可行性和實用性，指紋識別成為目前最流行、最方便、最可靠的身份認證技術之一。指紋圖像數據量大，通過直接比對指紋圖像的方法來識別指紋是不可取的，應該先對指紋圖像進行預處理，然後提取出指紋的特徵數據，通過特徵數據的比對來實現自動指紋識別。指紋圖像預處理作為指紋自動識別過程的第一個環節，它的好壞直接影響著自動識別系統的效果。預處理通常包括濾波、方向圖的求取、二值化、細化等幾個步驟。
本文首先闡述了生物特徵識別技術的基本概念，對自動指紋識別系統的組成也作了簡要的介紹。然後對目前指紋圖像預處理的一些常用演算法進行了介紹，針對指紋圖像的特徵，採用了基於Gabor濾波器的指紋預處理方法，它為特徵提取和比對奠定了良好的基礎。
本文所提到的演算法已在PC機上用Visual C++6.0編程實現，實驗結果表明，這種方法能獲得令人滿意的指紋圖像預處理效果。