单片机指纹识别系统的实现与优化.docx

单片机指纹识别系统的实现与优化

目录

背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

基础架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

2.1设备选型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

2.2数据处理模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

功能需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

3.1用户界面设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.2数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

硬件设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

4.1单片机选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

4.2光学传感器集成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

软件设计与开发．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

5.1运行环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

5.2模块化编程设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

实验测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

6.1测试方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

6.2结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

7.1性能指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

7.2性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

编码优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

8.1代码重构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

8.2性能提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

遗留问题与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

9.1遗留问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

9.2改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

1.背景介绍

随着科技的飞速发展，生物识别技术逐渐成为信息安全领域的研究热点。指纹识别作为一种便捷、安全、可靠的生物识别技术，在众多应用场景中展现出巨大的潜力。单片机（MicrocontrollerUnit，MCU）因其成本低、功耗低、集成度高和易于编程等优点，在嵌入式系统中得到了广泛应用。将单片机与指纹识别技术相结合，开发出单片机指纹识别系统，不仅能够提高系统的实用性，还能拓展单片机在安全领域的应用范围。

近年来，指纹识别技术在单片机平台上的研究取得了显著成果。本论文旨在探讨单片机指纹识别系统的实现与优化，通过以下表格对当前单片机指纹识别系统的研究现状进行简要概述：

研究方向

研究内容

代表性成果

指纹采集模块

研究不同类型指纹传感器的性能和适用性

采用电容式指纹传感器，实现高分辨率指纹采集

指纹特征提取

研究指纹特征提取算法，提高识别准确率和速度

基于Hough变换的指纹特征提取方法

指纹匹配算法

研究指纹匹配算法，降低误识率和漏识率

基于最小距离分类器的指纹匹配算法

系统优化

研究系统性能优化方法，提高系统的稳定性和可靠性

采用自适应滤波技术，降低噪声对系统的影响

为实现单片机指纹识别系统，以下是一个简单的代码示例：

//指纹采集函数

voidfingerprint_capture(void){

//读取指纹数据

//...

}