基于ARM的嵌入式Linux下指纹识别系统移植与匹配算法优化

自动指纹识别系统研究及其嵌入式实现是当前信息技术领域的热点话题，它结合了生物识别技术和嵌入式系统的优势。本研究的核心在于设计了一种基于全局星型结构的指纹匹配算法，这种算法通过对指纹图像的全局特征进行分析，显著提高了指纹识别的准确性和鲁棒性。指纹图像匹配是整个系统的关键环节，它涉及到了特征提取、匹配策略以及性能优化等技术，对于提高系统的实时性和用户体验至关重要。 该系统被成功地移植到以ARM（Advanced RISC Machines）为硬件平台的嵌入式Linux系统中，这展示了在资源受限的嵌入式环境中如何高效利用计算能力。嵌入式系统以其灵活性和高度定制化的特点，使得Linux能够在各类微控制器和微处理器上运行，ARM因其广泛的应用和高效的性能成为了移植的主要目标。 在嵌入式Linux系统移植过程中，关键步骤包括启动代码移植、系统内核移植和设备驱动程序移植。启动代码作为初始化过程的基础，负责硬件配置和内存映射，对系统稳定运行至关重要。系统内核移植则是确保操作系统能在目标硬件上正常工作的基础，包括管理硬件资源、提供硬件抽象层等功能。文件系统作为操作系统的核心组成部分，需要针对嵌入式环境进行优化，以满足存储和访问有限资源的需求。 设备驱动程序移植则是解决特定硬件设备兼容性和性能问题的关键，因为不存在通用的设备驱动能够适应所有设备，每个设备可能需要独立的驱动程序来实现其特性和功能。驱动程序的移植不仅要求对硬件特性有深入理解，还需要考虑移植的复杂性和效率。 这篇硕士论文不仅探讨了指纹识别技术的改进，还深入研究了嵌入式系统特别是Linux在ARM平台上的移植实践，强调了在资源受限环境下，各个组件如启动代码、内核和驱动程序的移植策略和技术挑战。这项工作对于推动指纹识别技术在嵌入式设备中的广泛应用具有重要的理论和实践价值。