让生物识别技术成为FPGA动态部分重配置功能的“杀手级”应用

让生物识别技术成为FPGA动态部分重配置功能的“杀手级”应用　　

指纹识别是自动个人识别技术中使用的最常见、最可靠的技术。大体上，实现的技术将自动指纹识别(AFAS) 划分为在不同时间和不同条件下执行的两个阶段：登记和识别。

　　登记流程中，用户向系统提供指纹，系统随即执行一系列需要高强度计算的图像处理步骤，以提取所有具有相关性、永久性和独特性的信息，从而使系统明确识 别指纹的真正主人。这一系列特性就构成了用户ID(身份识别号码)，由系统存储在数据库中。这一过程一般在安全的环境中，在专业人员的指导下离线执行。

　　指纹识别是查看其是否与数据库中的经认可的用户一致。在登记过程中执行的各种处理工作将反复进行，以从当前指纹采样本中提取出独特的特征。系统随后将 这些特征与数据库中存储作为为用户模版的信息进行对比，以确认当前指纹采样是否与登记的模版相符。根据数据库大小，识别分为两种模式：一对一或一对多匹 配。识别一般是在安全度较低的环境中，且在实时约束的条件下完成的。

　　这里的每一步被细分为一系列彼此独立的任务，以从指纹图像中抽取出用户独特的信息。以此为目的，系统将进行一系列具体的运算，如图像处理(2D 卷积、形态学运算)、三角运算(正弦、余弦、反切、开方)[1] 或者统计(平均值、方差)。