现代社会高速发展，很多场合需要身份确认，传统的身份识别技术已经不能满足社会要求。人的身体特征具有不可复制性，因此人们开始研究生物识别技术，而指纹具有唯一性、终生不变性、难于伪造等特点，安全性高，因而得到了广泛应用。在一些机要部门，如银行、宾馆、机房等一般都安装有门禁系统，门禁系统是为保障人们生活、工作及财产安全， 对重要通道的出入口进行管理与控制的系统，基于指纹识别技术的门禁系统是一项高科技安全设施，提高了系统的安全性。ARM作为一种嵌入式系统处理器，具有高性能、低功耗、低成本等特点，因而在工业控制领域、成像和安全产品方面得到了广泛应用。本文介绍了基于嵌入式ARM9体系结构的指纹识别原理与处理方法，以及指纹识别门禁系统的软硬件设计方法。

1 指纹识别原理及处理方法

指纹识别技术通过分析指纹的局部特征，从中抽取详尽的特征点，从而可靠地确认个人身份。指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图象、提取特征、保存数据和比对。首先从获取的指纹图像上找到“特征点”，然后根据特征点的特性建立用户活体指纹的指纹特征数据（一种单向的转换，可以从指纹图像转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹图像）。由于两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据，所以通过对所采集到的指纹图像的特征数据和存放在数据库中的指纹特征数据进行模式匹配，从而计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果，根据匹配结果来鉴别用户身份。

1.1 指纹图像的采集

光学取像有着悠久的历史，它可以追溯到上世纪70年代，依据的是光的全反射原理。现在一般采用光学指纹传感器来采集指纹，取得指纹具有图像清晰、功耗低、稳定性高等特点。本系统采用的是TFS-D0303光学指纹传感器。

1.2 指纹识别的算法实现

指纹识别算法的有效性直接影响着指纹识别的精确度和指纹识别门禁系统的安全性和稳定性，对整个门禁的安全性和可靠性起着决定性的作用。指纹识别算法的处理过程主要包括： 图像处理、纹路细化、特征提取和特征匹配等（见图1）。

图1 指纹识别流程图

预处理在指纹识别中是不可缺少的步骤。其目的是去除图像获取时所引入的噪声，消除低质量图像的影响，以便后续环节能够正确地进行特征提取和分类识别。预处理过程主要包括图像分割、平滑、图像增强、二值化和细化等步骤，每经过一个步骤都可以改善图像的质量，有利于后面的工作。

环境温度的影响或手指干燥可能会使指纹图像产生纹线不连续。对于指纹纹线不连续的指纹图像，一般要经过平滑滤波处理，这也是对图像进行模糊化，使断裂的纹线边界经过模糊后连接起来。在本算法中采用低通滤波器对各块指纹图像的方向信息进行块水平的平滑，修正不准确的计算结果。