基于TMS320DM6437的虹膜采集和识别系统设计

摘要：虹膜识别技术被认为是最有前途的生物认证技术之一，并且已经广泛应用于金融、电子商务、国防等领域。本课题基于TI公司的TMS320仁)M64.37设计了一款实时的虹膜采集和识别平台，介绍了系统的框架，并分析了相关的软件设计，如Codec Engine软件框架和网络传输。该平台也可以应用于不同的图像识别领域。

引言

虹膜识别技术被认为是最有前途的生物认证技术之一，依靠虹膜进行身份识别具有以下明显的优势：

①唯一性。虹膜具有丰富的纹理信息，不同人的虹膜的细节特征是绝不相同的，这是利用虹膜识别的最根本前提条件。

②稳定性。虹膜受到眼皮、角膜等其他人体器官的保护，不易受到外界物质的伤害，虹膜本身也没有生理上的病变因素。因此相比指纹、掌纹等其他部位具有更高的稳定性。

③天然防伪性。虹膜包围的瞳孔会因为肌纤维不停地震颤而规律性地变化，瞳孔还会因为光线强弱而收缩或扩张，通过对虹膜的内边缘进行定位，也就是对瞳孔大小的实时监测，就可以轻易分辨虹膜的生物学真伪。

④无侵犯性。虹膜识别过程中不需要用户进行任何物理形式的接触，因此更容易被接受。所以，虹膜识别是目前身份认证中最有发展前途的认证技术，有着广泛的市场前景和科学研究价值。

随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理(Digital Signal Processing)技术应运而生并得到迅速的发展。它是一种通过使用数学技巧执行转换或提取信息，来处理现实信号的方法，这些信号由数字序列表示。其工作原理是接收模拟信号，转换为0或1的数字信号，再对数字信号进行修改、删除、强化，并在其他系统芯片中把数字、数据解译回模拟数据或实际环境格式。在过去的二十多年时间里，数字信号处理已经在各个领域得到极为广泛的应用。TI、Freescale等半导体厂商开发的一系列DSP芯片可以很好地对采集、提取、归一化后的虹膜信息进行处理和识别。国外相当数量的公司正在试图采用虹膜识别取代人们手中的各种身份验证卡和密码，并且很多机场、银行的电子设备上进行了实际应用。

在国内，主要偏重于虹膜识别的理论研究。目前主要有以下两种：

①采用Gabor滤波和小波变换提取特征，匹配采用方差加权欧式距离方法;

②用Hough变换找出虹膜中心和半径，利用半径求比例因子，用相关系数测度匹配结果的方法。

综上所述，从世界范围来看，国外的虹膜市场比国内要成熟，并已经在金融系统、飞机场等小范围试运行。可以预计未来几年，我国将大规模利用DSP深化虹膜识别技术应用到某些领域。在硬件上，我国和发达国家的差距是比较大的。为此，本文提出了基于TMS320DM6437的虹膜识别系统设计。

1 系统整体简介

该系统通过CMOS摄像头采集人眼虹膜图像，对信息进行解码后交由TMS320DM6437进行处理，然后图像处理子系统调用算法处理，继而把处理结果传输给PC。拟定系统主要由4个部分组成：虹膜图像采集、虹膜图像处理、存储器，以及数据传输部分。CMOS图像传感器负责采集虹膜图像，采集的数据由CPLD分配地址存储在RAM中;当一帧图像采集完毕后，CPLD产生外部中断信号，将存储在SRAM中的字节位图拷贝至SDR AM等待DSP处理，采用闪存存储程序代码和虹膜特征库。整个系统中，DSP要完成数字图像处理工作以及控制其他外部设备。CPLD主要是来实现系统的控制逻辑。系统框架如图1所示。

2 主要硬件简介

2.1 核心处理器

系统采用TMS320DM6437数字信号处理器作为核心处理器，它是TI公司推出的专门为高性能、低成本视频应用开发的，主频为600 MHz，基于32位定点DSP达芬奇技术的处理器。它采用2级Cache存储器体系结构，片上具有64通道增强型DMA控制器EDMA，支持复杂的数据类型的传输，有利于图像数据的高效传输和格式变换。它有8个并行处理单元，采用甚长指令字(CLIW)结构体系，有强大的处理能力。它还集成了一些外设接口，包括图像处理子系统、以太网接口、I2C总线接口、DDR2接口和EMIF接口等.其中，VPSS上提供了一个输入接口和一个输出接口，输入接口VPFE用来连接前端外部设备图像传感器，它由5部分组成，分别是CCDC、IPIPE、H3A、Resizer和Histogram。输出接口VPBE可以连接显示设备，如analogy SDTV显示器、数字LCD面板等，它包含On-Screen Display模块、带数字LCD和模拟DAC接口的VENC(用以生成模拟式输出)。DLCD控制器产生数字RGB/YCBCR，输出时间信号和数据。

2.2 网络模块

根据7层OSI网络模型的定义，网络接口工作在其物理层和数据链路层。在TMS320DM6437芯片上带有EMAC/MDIO接口，即提供数据链路层控制，所以选择网卡芯片时只需要有物理层相关