基于ARM和滑动指纹传感器的c计

增加系统的可维护性，采用Linux系统，Linux内核可根据需要裁减。系统定制流程：

1、在ShopEx客服的帮助下，以书面形式整理需求；

2、ShopEx开发人员根据开发工作量进行报价：

3、签约，开发内容做为合同附件：

4、客户支付相应开发费用；

5、ShopEx进行系统开发、测试；

6、ShopEx客服协同客户共同就开发内容进行验收；

7、验收通过，客户开始使用定制系统： 会议的管理和控制

8、基于 Web 的会议管理和资源管理，使会议定制、资源管理、用户管理轻松实现。

9、 系统支持多种会议类型，分别对会议类型、用户角色等进行了不同级别的验证。

10、系统支持多种会议成员身份和认证，每个会议成员在系统中拥有不同角色权限。会议主持人可远程实时控制与会者的视音频参数，以达到完美的会议效果。

4.2 加载驱动程序

设备驱动程序在Linux内核中，使某个特定的硬件响应一个定义良好的内部编程接口，同时完全隐藏了设备的工作细节。用户通过一组标准化的调用完成对硬件的操作，而这些调用是和特定的驱动程序无关的。将这些调用映射到作用了实际硬件的设备特定的操作上，就是设备驱动程序的任务。也即Linux中的模块化实现，这也是Linux中设备驱动程序的一大特点。

将FingerChip驱动程序加载到Linux文件系统中，当系统运行时，使用insmod命令，即可实现指纹传感器设备的装载。通过标准化的调用，实现对传感器的控制。

5、基于滑动式指纹传感器的指纹拼接算法

当手指滑过时，滑动指纹传感器采集到是一系列指纹帧序列，因此在嵌入式系统中，需要对获取的指纹帧序列进行拼接。与PC机中的CPU相比，ARM芯片速度较低。为了减少刮取指纹后的等待时间，对指纹拼接速度的要求很高。

本文运用基于块匹配指纹拼接算法[5]，能够快速有效的寻找到相邻指纹帧之间的偏移量。块匹配算法是：（1）在图像A中选取M×N大小的X区域；（2）在图像B中选取所有可能的M×N大小的Y区域；（3）计算X区域和Y区域对应象素差值的平均值MAE;MAE越小，两区域相似度越高；计算公式为：

(1)

其中0≤i≤M-1，0≤j≤N-1，p（i,j）为X区域的点p的象素值，q（i,j）为Y区域对应点q的象素值。MAE越小，两区域相似度越高。理想情况下，MAE最小值为0。

具体实现步骤：（1）FingerChip AT77104A获取到的指纹帧数据大小为232×8，设x方向为232，y方向为8。为了有效的拼接相邻两帧指纹，设置获取每一帧数据的频率，使得y方向的偏移量dy不大于8，即保证相邻两帧一定有重叠。（2）理想情况下，手指在y方向滑动，在x方向上偏移量为0。因此，只考虑dx不大于dy的情况。当dx超过dy时，滑动无效。（3）由（1）（2）可得，|dx|8。同时可得，最后一行，中间的（232-8×2）个象素与下一帧必有重叠。（4）取前一帧最后一行（232-8×2）个象素，即（232-8×2）×1的模板，与新获取的一帧指纹匹配。（5）匹配方法：在新的指纹帧里面寻找所有可能的（232-8×2）×1的模板，计算求得MAE。选取MAE的最小值对应的模板，此模板与上一帧的最后一行的（232-8×2）×1的模板相匹配。即得dx，dy。（6）重复执行以上步骤，直到得到一幅完整的指纹图像。图3-a为拼接前的指纹帧，图3-b为拼接后的指纹图像。

图3 a.拼接前的指纹帧 b.拼接后的指纹图像

6、总结

本文实现了基于ARM9芯片AT91RM9200和滑动指纹传感器AT77C104B FingerChip的指纹采集系统，具有低功耗，采集便捷，通信系统简单等优点，具有很大的实用价值。开发的指纹拼接算法通过了AT77C104B FingerChip获取的100幅指纹帧序列的测试，均能达到较好的效果。该系统获取到的指纹帧序列和拼接后的指纹图像，均可通过USB接口导出，可用于指纹拼接算法有效性的测试和指纹识别算法的测试。