基于NETFPGA的手背静脉身份认证系统

　　系统测试方案及测试结果

　　匹配认证结果测试

测试方法：对该系统做多样本的综合输入测试，计算拒识率、误识率，建立样本库为50的数据库，反复测试并记录结果。

错误输入1：使用没有注册的手，用正确的方式(位移+3mm，角度+5度，上下+10度以内)如表1。

错误输入2：使用已经注册的手，用错误的方式(平移，旋转随机)如表2。

正确输入：使用已经注册的手，用正确的方式(位移+3mm，角度+5度，上下+10度以内)如表3。

出现拒识现象，主要是因为输入物体的错误或是系统使用时，忽视固定装置，随意摆放造成的。因此，当正确摆放手时，系统有极高的匹配率。

　　系统优化性能测试

程序中可优化的算法模块包括：高斯滤波，局部阈值二值化，形态学操作，细化去刺，特征匹配5个部分。本次测试分别把这些算法运行环境设为：PC机(Linux下的C)和 FPGA上的软硬件协同。

在程序中添加计数器函数对程序运行时间进行精确计数，对比结果如表4。由表4分析可得，在时钟频率为125MHz的FPGA上实现的性能几乎等同于2.0GHz的PC机，而效率为PC机的16倍，并有进一步优化的潜力。

　　小结

通过对NetFPGA平台的改造和扩展，增加了多路模拟视频输入、VGA视频输出、基于SPI总线的SD卡扩展、RS232串行总线等外部I/O接口，将NetFPGA应用于视频处理和嵌入式开发，实现了手背静脉身份认证。

　　参考文献：

[1]Nadort A.The Hand Vein Pattern Used as a Biometric Feature.Master Literature Thesis of Medical Natural Sciences at the Free University,Amsterdam

[2]喻金华,肖铁军.基于FPGA的图像滤波的流水线结构设计与实现.计算机工程与设计,2009,30(18): 4192-4194

[3]高展宏,王强.多媒体处理FPGA实现.电子工业出版社:211-228

[4]XILINX.System Generator for DSP Reference Guide.2009

[5]Pellerin D,Thibault S.实用C语言FPGA编程.边计年,等,译.机械工业出版社