ARM嵌入式指纹识别技术：特征提取与高精度认证

本文主要探讨了基于ARM架构的嵌入式指纹图像处理技术在实际应用中的研究与实现。作者严承华和李华为解决在高实时性的嵌入式系统中进行指纹识别的问题，深入研究了特征提取方法和匹配算法。这些方法对于保证指纹识别系统的高效性和准确性至关重要。 特征提取是整个过程中的关键步骤，它涉及从原始指纹图像中提取出可用于身份验证的有用信息，如 minutiae（细节特征）和 Ridge Flow（纹线方向）。这些特征的准确提取有助于提高匹配算法的性能，使得系统能够区分不同的指纹模式，从而实现高效的身份认证。 匹配算法则是将提取的特征与存储的模板进行比对的过程，常见的算法有 minutiae-based、Template Matching 或者 minutiae-enhanced Hashing等。选择合适的匹配算法能够在保证精度的同时，考虑到嵌入式系统的资源限制，比如内存和计算能力。 设计的核心模块是基于ARM的嵌入式指纹处理单元，它将高效的硬件加速和优化的软件算法相结合，确保在有限的硬件资源下快速处理大量的指纹数据。这种模块化设计使得系统可以在实时性和安全性之间找到平衡，满足了嵌入式环境下的应用需求。 在综合业务平台的用户身份认证系统中，作者创新性地采用了自主版权的认证加密模式，进一步增强了系统的安全性。通过将指纹识别集成到平台中，用户只需通过指纹扫描就能完成身份验证，识别率达到99.3%，证明了这种方法的有效性和实用性。 这篇文章不仅介绍了基于ARM的嵌入式指纹图像处理技术的关键技术，还展示了其在实际应用中的优势，包括高实时性、高效的身份验证和出色的安全性。这对于推进嵌入式设备在生物识别领域的广泛应用具有重要的参考价值。