近年来,随着生物技术与信息技术的相互融合,新型的生物识别技术逐渐兴起,利用人体固有生理特征进行的身份识别认证技术在考勤、门禁、安保等安全系统中得到了广泛应用。相比于传统的生物识别技术,掌静脉识别认证技术以其活体识别、组织内部特征、安全等级高等技术优势,得到了广泛的关注和研究。由于人体的手掌静脉隐藏在表皮下,结构复杂很难被复制,手掌静脉图像难以窃取,且该技术具有唯一和稳定性特点,使得手掌静脉成为一种高安全性的生物特征。相比于手指静脉和手背静脉,人体手掌部分静脉血管较多,特征丰富,更适合作为身份识别特征。目前国外成熟的掌静脉采集认证装置以日本富士通静脉采集认证产品为主,广泛应于ATM机、门禁、安保等系统之中,而鉴于商业机密,该产品实现的细节文献中鲜有描述。国内的静脉采集认证系统的研究尚处于起步阶段,大部分产品多采用富士通静脉采集装置做相关应用扩展集成,算法测试验证又多依赖于高性能X86实现,真正自主研发的合理快速掌静脉采集认证系统少之又少。本文主要针对光源选择、摄像头选型配置、识别认证算法硬件选取和移植做了系统的实验对比及讨论。掌静脉识别认证系统硬件部分主要由静脉采集装置和算法实现硬件平台组成。其中采集装置由近红外灯源和摄像头构成,光源的选取和摄像头选型直接影响静脉图像采集质量,本文选用850nm和940nm混合环型光源作为图像采集光源,通过对比不同型号CMOS摄像头在相同环境条件下采集得到的静脉图像质量,确定一种USB红外摄像头采集方案,USB红外摄像头的图像传感芯片型号为OV7720,试验结果表明,在对传感器芯片进行合理参数配置后,该型号USB摄像头可采集得到清晰理想的掌静脉图像。算法的实现验证大多选用X86硬件平台进行测试,为实现产品的小型便携化,一些文献中选用ARM、DSP等嵌入式硬件作为系统测试平台,但识别算法实现速度会大大降低。本文选用Xilinx Zynq-7000扩展式处理平台Zedboard开发板作为识别认证硬件平台对系统进行测试验证,该系统由处理系统(Processing System, PS)部分的CortexA9完成静脉采集控制、图像预处理及一比一认证过程,通过可编程逻辑(Programmable Logic, PL)部分的FPGA硬件重构完成静脉识别算法中特征提取部分的二维离散傅里叶变换及逆变换,从而缩短整个系统算法的实现时间。软件实现过程主要有掌脉图像采集、预处理、特征提取和对比认证。其中图像采集包括摄像头参数配置、静脉图像原始数据获取及图像数据格式转换,预处理包括图像二值化、手掌轮廓边缘提取、关键点选取、感兴趣区域(region of interest, ROI)提取、图像增强。预处理过程中ROI可选取区域主要分为手掌心和手掌大鱼际,本文ROI选取通过确定食指和中指间指根点、中指和无名指间指根点,并以其为关键点进行掌心ROI区域的提取。现有掌脉识别方法主要分为基于结构特征、基于纹理特征和基于子空间的3类方法[1],本文选用文献[2]基于纹理方向特征的识别认证方法,在不同嵌入式平台下进行算法移植、测试,并统计对比算法实现时间,最终提出并设计一种基于Zedboard的快速掌静脉采集认证系统。实验结果表明通过合理分配片上系统Zedboard的资源,由不同部分完成图像采集、处理、识别及认证过程,可有效缩短算法实现时间,进而满足掌脉识别认证装置产品的实时性需求。鉴于静脉识别技术所具有的鲜明技术特点优势,国内外研究机构和学校对该生物识别技术做了大量的研究。论文第一章简述了掌静脉识别认证技术的实现基本原理和技术特点优势,在对比分析了现有的各种生物识别技术优劣的同时,就目前国内外静脉识别技术研究现状,从硬件结构和算法实现两方面对课题研究背景做了详细的描述。针对静脉识别认证系统存在的技术难点和问题,第一章对课题研究的内容和意义做了相应的说明。基于Zedboard掌静脉识别认证系统设计为本文主要研究内容,论文第二章对其做了简要概述。内容主要包括静脉成像原理、硬件结构设计及软件实现流程。成像原理部分介绍了静脉图像获取机理,系统依据静脉血液和手组织生理特性,采用近红外光源照射手掌的方式,由cmos图像传感器对静脉图像进行采集；硬件结构部分则简要介绍了整个静脉识别认证系统硬件构成,采集前端由USB摄像头组成,系统控制由Zedbaord片上处理系统中的CortexA9 ARM处理器完成,算法提速由片上FPGA实现；软件流程则概括介绍了从静脉获取到识别认证的实现过程,主要涉及静脉图像采集存储、灰度图像格式转换、图像预处理及静脉图像的识别认证等一系列过程。硬件组成是掌静脉识别认证系统证实现的平台与基础,论文第三章对其做了详细的描述与分析。内容主要包括光源选取与设计,摄像头模组选型、滤光片选取,Zedboard开发板参数描述,片上处理系统的结构组成和AXI接口使用介绍,片上现场可编程门阵列结构组成以及认证识别系统电路设计。其中电路设计部分则详细描述了系统整体电路、HDMI数据通信电路以及FFT运算电路,整体电路部分介绍了系统各模块的作用和连接使用情况,HDMI数据通信电路负责操作系统和图形界面液晶屏显示的数据转换与控制,FFT运算电路则负责完成静脉图像特征提取部分的离散傅里叶变换与反变换运算。软件程序设计是掌静脉识别认证系统的实现方法,论文第四章对其做了简要概述。程序设计流程主要有摄像头V4L2构架应用编程、BMP格式图像存储、静脉图像二值化、二值化图像边缘提取、关键点选取,ROI图像感兴趣区域选取、ROI特征提取以及一比一对比认证算法原理实现。其中V4L2程序设计包括摄像头参数配置和原始数据采集,采集得到的数据经相应公式处理,转换成灰度格式数据流,并以BMP格式文件进行存储,用于图像查看。采集得到的灰度图片需确定特定阈值进行二值化处理,以便手掌轮廓边缘提取,在提取得到的手掌轮廓边缘上定位指根关键点,进而获取所需ROI区域,并由识别认证算法对其进行特征提取和一比一对比认证。IP仿真验证是FPGA实现算法提速的理论依据,论文第五章对Xilinx公司Fast Fourier Transform IP核实现功能及使用方法做了详细介绍。内容主要包括FFT IP介绍、仿真程序设计及仿真结果。其中FFT IP介绍包括引脚功能详述、硬件构架简介、运算构架选配、IP工作时序和使用说明；仿真程序设计部分使用硬件描述语言Verilog HDL实现静脉识别特征提取过程中256点FFT运算；仿真结果部分通过modelsim软件仿真出FFT IP运算结果,并作了相应分析。合适的操作系统是掌静脉识别认证系统软硬协件同工作的环境基础,为保证整体系统正常工作,需在Zedboard开发板上定制并移植相应的Linux系统,论文第六章主要介绍了Zedboard开发板Linaro Ubuntu操作系统移植步骤。系统移植内容主要有启动引导镜像BOOT.BIN文件制作、Linux内核镜像zImage文件制作、设备树DTS文件修改、SD卡分区制作以及Linaro Ubuntu操作系统移植。本章对以上步骤做了详尽的描述,通过移植Linuaro操作系统到Zedboard开发板,为掌静脉采集认证系统的实现搭建了完整软件测试环境。实验结果部分是本文课题研究意义的充分说明与验证,论文第七章对系统实验测试结果做了详尽的对比分析。对比内容主要包括掌静脉采集图像质量对比和不同嵌入式平台下静脉算法实现时间统计对比两大部分。图像采集分析对比部分主要对比了不同型号摄像头采集图像质量及OV7720图像传感器不同参数配置下掌静脉图像的采集质量,通过实验结果的对比和分析确定了合适的摄像头模组及图像传感器配置参数。算法测试部分将静脉识别认证算法移植到X86、DSP、ARM11、CortexA9及FPGA等不同嵌入平台,并对静脉图像预处理、特征提取及一比一对比认证算法的测试进行了时间统计对比,验证了基于Zedboard掌静脉识别认证系统的高效合理性。结论和展望部分则是对本文研究课题实现工作的总结与分析,论文第八章对其做了整体的讨论和总结。结论部分就本文工作内容和意义做了概述性汇总,简要总结了本文系统实现的工作重心。展望部分就系统实现过程中存在的不足和问题做了进一步说明,为系统的进一步研制和优化提出了希冀和展望。