專利名稱：一種嵌入式指紋特征提取加速方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及指紋圖像處理處理領(lǐng)域的嵌入式設(shè)計架構(gòu)和嵌入式的軟硬件處理方法，尤其是一種嵌入式指紋特征提取加速方法。
背景技術(shù)：
指紋識別技術(shù)的原理是利用人體的指紋特征對個體身份進行區(qū)分和鑒定。指紋識別技術(shù)包括指紋采集技術(shù)、指紋特征提取技術(shù)和指紋特征匹配技術(shù)三大部分。其中指紋特征提取技術(shù)的原理是對指紋圖像的整體特征和細(xì)節(jié)特征進行提取、鑒別。其分析的對象包括紋形特征和特征點的分布、類型，以及一組或多組特征點之間的平面幾何關(guān)系。特征點的平面幾何關(guān)系表現(xiàn)為某兩個特征點之間的距離等，或者某三個或更多特征點之間組成的多邊形的幾何特性。不論是特征點的單體特征，還是特征點的組合特征，都是指紋特征的組成部分。把這些指紋特征用數(shù)字模板的形式表示出來，就實現(xiàn)了一個指紋特征提取的過程。指紋圖像處理過程中需要各種濾波，在目前公知的一些算法，濾波占總處理時間的75%以上。濾波均使用各種模板做卷積運算，如果能有效的提高濾波的性能即提高卷積的速度，整體指紋特征提取的性能會有明顯的提升。目前公知的指紋特征提取的技術(shù)中，涉及到濾波部分，基本采用軟件算法實現(xiàn)。指紋圖像是以2進制的方式存儲，一個像素占用1個字節(jié)，一副完整的指紋圖像的數(shù)據(jù)量一般為100KB左右。根據(jù)卷積的原理，計算1個點的9*9的卷積需要運行81次乘法，80次加法， 從RAM中取數(shù)192次，采用軟件算法實現(xiàn)一副100KB大小的圖像的9*9卷積需要8294400 次乘法，819200次加法，19660800次取數(shù)，運算量非常巨大，處理速度很慢。為了克服這一困難，需要從嵌入式芯片的架構(gòu)上加以改進，在盡量不增加硬件資源的前提下，提高嵌入式芯片處理指紋的特征提取算法的效率，進而提高指紋算法的整體性能。軟件算法實現(xiàn)指紋的特征提取，需要處理器不斷的讀取指紋數(shù)據(jù)參與運算，造成 CPU需要的指令煩多，效率低，運算時間長；為了提高軟件算法的性能，目前常采用的方法是提高處理器的速度，增大指紋算法的內(nèi)存空間等，但是這些改變對應(yīng)到硬件性能的提高經(jīng)常對應(yīng)的是嵌入式芯片開發(fā)成本的增加。公知的軟件實現(xiàn)的方法如圖1所示，指紋圖像存儲在存儲器中，特征提取中濾波是主要的操作步驟，濾波中最重要的是卷積的操作步驟，圖2勾畫出卷積在嵌入式處理器中常用的操作流程，從流程圖上可以看出，完成一對9*9的卷積運算，需要循環(huán)“步驟③到步驟⑤” 81次，再加上每次流程中的其他步驟，這是一個非常低效的流程。圖2中的步驟②和步驟⑧涉及到卷積乘法運算的取操作數(shù)(乘法的乘數(shù)和被乘數(shù))，公知的嵌入式系統(tǒng)在卷積運算的開始階段先讀取存儲器中的數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)緩存，CPU然后讀取數(shù)據(jù)緩存的數(shù)據(jù)執(zhí)行乘法運算，之后再需要獲取執(zhí)行乘法運算的操作數(shù)的時候，CPU 會先判斷操作數(shù)是否在數(shù)據(jù)緩存中，如果在則CPU會立即讀取執(zhí)行乘法運算，否則會從系統(tǒng)總線掛接的存儲器中讀取需要的數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)緩存中，然后CPU再從數(shù)據(jù)緩存中取數(shù)后執(zhí)行乘法運算，上述的取數(shù)操作這是個比較復(fù)雜的過程，雖然這個流程中的大部分的動作是由嵌入式的硬件來完成，但是所需要的時間仍然不會減少，所以對整體卷積運算的效率有比較大的影響；步驟3涉及到的是乘法運算，在普通的嵌入式處理中，因為很少自帶卷積需要的16*16的乘法器，經(jīng)常要消耗上百個機器周期。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的正是要解決上述技術(shù)存在的不足，而提供一種嵌入式指紋特征提取加速方法。本發(fā)明解決其技術(shù)問題采用的技術(shù)方案這種嵌入式指紋特征提取加速方法，步驟如下指紋數(shù)據(jù)存儲在系統(tǒng)總線下的存儲器模塊中，該指紋數(shù)據(jù)直接通過總線“直接訪問控制總線”傳送到數(shù)據(jù)緩存中；數(shù)據(jù)緩存分成4塊BANK，卷積操作的時候占用ΒΑΝΚ(ΓΒΑΝΚ2， 卷積操作完成之后釋放出這些空間作為正常的數(shù)據(jù)緩存使用；處理器通過設(shè)置輔助寄存器來實現(xiàn)對卷積的控制，存放在數(shù)據(jù)緩存中的指紋數(shù)據(jù)直接送到處理器中運算，卷積運算的結(jié)果存儲在擴展的內(nèi)核寄存器中，隨時供處理器調(diào)用。作為優(yōu)選，所述數(shù)據(jù)緩存的結(jié)構(gòu)是單口的RAM或采用雙口的RAM。作為優(yōu)選，所述的指紋數(shù)據(jù)占用2個BANK空間，BANKO和BANKl的數(shù)據(jù)是由指紋數(shù)據(jù)塊組成；存儲器中的數(shù)據(jù)流到卷積運算有2個通道，通道1實現(xiàn)存儲器中的數(shù)據(jù)BANKl 參與卷積運算，通道2實現(xiàn)存儲器中的數(shù)據(jù)BANKO參與卷積運算，當(dāng)通道1中的數(shù)據(jù)參與卷積運算的時候，可同時執(zhí)行存儲器中的指紋數(shù)據(jù)存儲到BANKO中，通道1中的數(shù)據(jù)卷積運算結(jié)束之后，可立即執(zhí)行通道2的數(shù)據(jù)的卷積運算，同時可執(zhí)行存儲器中的指紋數(shù)據(jù)存儲到 BANKl中，按照上述方法輪流操作。作為優(yōu)選，所述處理器采用Cordis 5+可配置的處理器，內(nèi)嵌雙16位乘加器MACDW 用于卷積運算，每個機器周期完成2對16位*16位的乘法運算，并能計算出前后兩次乘法運算的和。作為優(yōu)選，所述Cordis 5+處理器流水線對指令緩存和數(shù)據(jù)緩存是一個機器周期，對擴展輔助寄存器和擴展內(nèi)核寄存器的訪問周期是一個機器周期，數(shù)據(jù)緩存的訪問時間是1個機器周期。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，有益的效果是
1、卷積的操作數(shù)通過數(shù)據(jù)直接訪問控制傳輸?shù)綌?shù)據(jù)緩存中，效率高；
2、一個機器周期內(nèi)可以完成2對16位*16位數(shù)據(jù)的乘加運算；以9X9的卷積為例，完成81個16位*16位的數(shù)據(jù)乘法和加法運算只要41個機器周期，因為采用了乒乓操作，取數(shù)需要的時間幾乎忽略，以實現(xiàn)一副100KB大小的圖像的9*9卷積來計算，平均計算每個點的卷積計算時間非常接近于41個機器周期；
3、卷積運算完成之后占用的數(shù)據(jù)緩存釋放出來，仍可作為普通的數(shù)據(jù)緩存使用。


圖1為公知的軟件實現(xiàn)的方法流程示意圖； 圖2為完整的濾波操作中涉及的卷積的流程圖； 圖3為本發(fā)明卷積處理結(jié)構(gòu)示意圖4卷積運算要調(diào)用處理器的MAGDW單元示意圖；圖5為本發(fā)明整體特征提取過程中的卷積處理的軟硬件操作流程。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步說明
本發(fā)明所述的這種嵌入式指紋特征提取加速方法，步驟如下指紋數(shù)據(jù)存儲在系統(tǒng)總線下的存儲器模塊中(可以是SDRAM等存儲體)，該指紋數(shù)據(jù)可以不經(jīng)過系統(tǒng)總線而是直接通過總線“直接訪問控制總線”傳送到數(shù)據(jù)緩存中；“直接訪問控制總線”的總線傳輸效率能達到4 Bytes /機器周期(存儲器的不同，效率也會不同)。數(shù)據(jù)緩存分成4塊BANK，數(shù)據(jù)緩存的結(jié)構(gòu)是單口的RAM或采用雙口的RAM，卷積操作的時候占用ΒΑΝΚ(ΓΒΑΝΚ2，卷積操作完成之后釋放出這些空間作為正常的數(shù)據(jù)緩存使用；處理器通過設(shè)置輔助寄存器來實現(xiàn)對卷積的控制，存放在數(shù)據(jù)緩存中的指紋數(shù)據(jù)直接送到處理器中運算，卷積運算的結(jié)果存儲在擴展的內(nèi)核寄存器中，隨時供處理器調(diào)用。所述處理器采用Cordis 5+可配置的處理器，內(nèi)嵌雙16位乘加器MACDW用于卷積運算，每個機器周期不僅可以完成2對16位*16位的乘法運算，還可以計算出前后兩次乘法運算的和。Cordis 5+處理器流水線對指令緩存和數(shù)據(jù)緩存是一個機器周期，對擴展輔助寄存器和擴展內(nèi)核寄存器的訪問周期是一個機器周期，數(shù)據(jù)緩存的訪問時間是1個機器周期。如圖3所示，所述的指紋數(shù)據(jù)占用2個BANK空間，目的是方便乒乓操作，提高卷積的效率，進而提高整體指紋拼接的效率。BANKO和BANKl的數(shù)據(jù)是由指紋數(shù)據(jù)塊組成，指紋數(shù)據(jù)塊是由多個M*N Bytes的幀數(shù)據(jù)組成(Μ和N根據(jù)指紋算法的不同與所變化)，上圖中涉及到的LINEn (η=0, 1，2".)是一個256 Bytes數(shù)據(jù)組。如圖4所示，此圖中的卷積運算要調(diào)用處理器的MACDW單元，此圖描述了卷積運算的數(shù)據(jù)走勢，圖中表明存儲器中的數(shù)據(jù)流到卷積運算有2個通道，通道1 存儲器中的數(shù)據(jù) BANKl參與卷積運算；通道2 存儲器中的數(shù)據(jù)BANKO參與卷積運算；此數(shù)據(jù)流采用2通道的目標(biāo)是為了實現(xiàn)乒乓操作，當(dāng)通道1中的數(shù)據(jù)參與卷積運算的時候，可同時執(zhí)行存儲器中的指紋數(shù)據(jù)存儲到BANKO中，通道1中的數(shù)據(jù)卷積運算結(jié)束之后，可立即執(zhí)行通道2的數(shù)據(jù)的卷積運算，同時可執(zhí)行存儲器中的指紋數(shù)據(jù)存儲到BANKl中，按照上述方法輪流操作， 這樣即可加快卷積的運算速度。卷積相關(guān)設(shè)置了五組寄存器
卷積控制寄存器(Convolution_Ctrl) (bit0 31) u Bit 0 卷積使能控制位 u Bit 1 中斷使能 u Bit 2 中斷狀態(tài)位(寫1清中斷) u Bit [7:3]保留位 u Bit [15:8]卷積循環(huán)次數(shù)計算器 u Others 保留位
卷積運算的參數(shù)配置寄存器(C0nv0luti0n_Cfg) (bit(T31) u Bit [15:0]指紋圖像幀的寬度 u Bit [31:16]:指紋圖像幀的長度
5卷積運算的卷積算子(Bank2)的數(shù)據(jù)存儲起始地址(ConvolutioruPara) (bit(T31) u Bit [31:0]卷積算子數(shù)據(jù)的起始地址
卷積運算的指紋數(shù)據(jù)(Bankl)存儲起始地址(ConvolutioruTablel) (bit(T31) u Bit [31:0]卷積算子數(shù)據(jù)的起始地址
卷積運算的指紋數(shù)據(jù)(BankO)存儲起始地址(ConvolutioruTableO) (bit0 31)
u Bit [31:0]卷積算子數(shù)據(jù)的起始地址
存儲器和數(shù)據(jù)緩存之間的數(shù)據(jù)直接訪問控制設(shè)置了三組寄存器
數(shù)據(jù)直接訪問控制寄存器(Dma_Ctrl) (bit(T31)
u Bit 0 直接訪問傳輸使能
u Bit 1 傳輸開始控制位；寫1 傳輸開始
u Bit [3:2]傳輸類型控制位00 :byte傳輸；01 word傳輸；10 雙字傳輸 u Bit [4]傳輸狀態(tài)位 u Bit [7:5]保留位 u Bit [15:8]傳輸數(shù)據(jù)量計數(shù)器 u Bit [31:16]保留位
數(shù)據(jù)直接訪問數(shù)據(jù)源頭(存儲器)起始地址(Dma_0ri_Addr) u Bit [31:0]源地址的起始地址數(shù)據(jù)直接訪問數(shù)據(jù)目的(存儲器)起始地址(Dma_Des_Addr) u Bit [31:0]目的地址的起始地址
圖5描述了本發(fā)明技術(shù)方案整體特征提取過程中的卷積處理的軟硬件操作流程。術(shù)語解釋 ※CPU 中央處理器
※soc 片上系統(tǒng)，片上系統(tǒng)內(nèi)部包含CPU，存儲器，控制器接口等資源 ※卷積運算相關(guān)概念
卷積運算算子矩陣方塊，該矩陣與圖像中對應(yīng)的圖像模塊做乘加運算，指紋特征提取中運用到的卷積算子的每個點對應(yīng)16Bit的2進制存儲信息。卷積運算可以看作加全求和的過程，選取圖像中和“卷積運算算子”同樣大小的子圖像和“卷積運算算子”做相對應(yīng)的乘加運算。例如卷積運算算子是G [5 ] G
= { 1，2，4，2，1} G[l] = { 2，4，8，4，2} G[2] = { 4，8，16，8，4} G[3] = { 2，4，8， 4，2}
G [4] = { 1，2，4，2，1} 圖像中選取一塊和“卷積運算算子”同樣大小的圖像F[5X5] F
= { 5，2，4，6，1} F[l] = { 2，8，8，7，2} F[2] = { 9，12，16，1，4} F[3] = { 2，2，8， 2，2}F [4] = { 6，2，10，2，1} 卷積運算:G[5X5] * F [5X5]=
G_*F
+ G
*F
+ G
*F
+ G
*F
+ G
*F
+ G[10]*F[10] + G[11]*F[11] + G[12]*F[12] + G[13]*F[13] + G[14]*F[14] + G[20]*F[20] + G[21]*F[21] + G[22]*F[22] + G[23]*F[23] + G[24]*F[24] + G[30]*F[30] + G[31]*F[31] + G[32]*F[32] + G[33]*F[33] + G[34]*F[34] + G[40]*F[40] + G[41]*F[41] + G[42]*F[42] + G[43]*F[43] + G[44]*F[44] 因為指紋算法的特征提取中涉及到的卷積的算子每個點的存儲是16位2進制信息，所以對應(yīng)卷積需要的乘法也是源操作數(shù)是16位的乘法?！鵖DRAM 同步動態(tài)隨機存儲器 ※RAM 隨即存取存儲器
※硬件資源寄存器，與門，或門，異或門等?！朔ㄙY源有些CPU內(nèi)部會包含一些DSP的相關(guān)指令，比如16位的乘法器，本文中出現(xiàn)的乘法資源就是指雙16位的乘加器，文中出現(xiàn)的MACDW就是一種雙16位的乘加器
※擴展輔助寄存器(auX_reg)本文專指cordis 5+處理器中擴展的輔助寄存器，此類寄存器和內(nèi)核緊密相聯(lián)，處理器對其讀寫訪問只需要1個系統(tǒng)周期
※擴展內(nèi)核寄存器本文專指cordis 5+處理器中擴展的內(nèi)核寄存器，這些寄存器可以直接參與內(nèi)核的ALU運算
※數(shù)據(jù)緩存嵌入式芯片中的系統(tǒng)架構(gòu)中一般會有帶數(shù)據(jù)緩存，數(shù)據(jù)緩存是介于處理器和內(nèi)存之間的臨時數(shù)據(jù)存儲器，一般容量比較小，但是數(shù)據(jù)訪問速度快，當(dāng)處理器需要大量的訪問系統(tǒng)總線下掛接的數(shù)據(jù)內(nèi)存的時候，處理器會根據(jù)數(shù)據(jù)緩存中存儲的數(shù)據(jù)狀況決定是否需要每次都訪問內(nèi)存，如果內(nèi)存中的數(shù)據(jù)已經(jīng)在數(shù)據(jù)緩存中會直接讀取數(shù)據(jù)緩存中的數(shù)據(jù)
※指令緩存指令緩存的位置和作用基本等同于數(shù)據(jù)緩存，不同之處是指令緩存是用來存儲指令代碼的
※DMA 存儲器直接訪問
※Cordis 5+ 32位的精簡指令處理器，采用哈佛結(jié)構(gòu)，有5級流水線 ※DSP處理器也稱數(shù)字信號處理器，是一種具有特殊結(jié)構(gòu)的微處理器。DSP芯片的內(nèi)部采用程序和數(shù)據(jù)分開的哈佛結(jié)構(gòu)，具有專門的硬件乘法器，廣泛采用流水線操作，提供特殊的DSP指令，可以用來快速的實現(xiàn)各種數(shù)字信號處理算法
※流水線處理群內(nèi)核的控制由流水線來完成，一般有5級，分別是取指譯碼訪問執(zhí)行寫回，處理器不同，流水線會略有差別，流水的級數(shù)也會不一樣，處理器的流水線設(shè)計的好壞對處理器的性能有很大的影響?！古也僮魇且环N處理數(shù)據(jù)流的技巧；輸入數(shù)據(jù)流通過“輸入數(shù)據(jù)選擇單元”將數(shù)據(jù)流等時分配到兩個數(shù)據(jù)緩沖區(qū)，在第一個緩沖周期，將輸入的數(shù)據(jù)流緩存到“數(shù)據(jù)緩沖模塊1”在第2個緩沖周期，通過“輸入數(shù)據(jù)選擇單元”的切換，將輸入的數(shù)據(jù)流緩存到“數(shù)據(jù)緩沖模塊2”，同時將“數(shù)據(jù)緩沖模塊1”緩存的第1個周期數(shù)據(jù)通過“輸出數(shù)據(jù)選擇單元”的選擇，送到“數(shù)據(jù)流運算處理模塊”進行運算處理；在第3個緩沖周期通過“輸入數(shù)據(jù)選擇單元”的再次切換，將輸入的數(shù)據(jù)流緩存到“數(shù)據(jù)緩沖模塊1”，同時將“數(shù)據(jù)緩沖模塊2”緩存的第2個周期的數(shù)據(jù)通過“輸出數(shù)據(jù)選擇單元”切換，送到“數(shù)據(jù)流運算處理模塊”進行運算處理。如此循環(huán)。※指紋圖像采集之后以2進制的形式存儲。除上述實施例外，本發(fā)明還可以有其他實施方式。凡采用等同替換或等效變換形成的技術(shù)方案，均落在本發(fā)明要求的保護范圍。
權(quán)利要求
1.一種嵌入式指紋特征提取加速方法，其特征在于步驟如下指紋數(shù)據(jù)存儲在系統(tǒng)總線下的存儲器模塊中，該指紋數(shù)據(jù)直接通過總線“直接訪問控制總線”傳送到數(shù)據(jù)緩存中；數(shù)據(jù)緩存分成4塊BANK，卷積操作的時候占用ΒΑΝΚ(ΓΒΑΝΚ2，卷積操作完成之后釋放出這些空間作為正常的數(shù)據(jù)緩存使用；處理器通過設(shè)置輔助寄存器來實現(xiàn)對卷積的控制，存放在數(shù)據(jù)緩存中的指紋數(shù)據(jù)直接送到處理器中運算，卷積運算的結(jié)果存儲在擴展的內(nèi)核寄存器中，隨時供處理器調(diào)用。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的嵌入式指紋特征提取加速方法，其特征在于所述數(shù)據(jù)緩存的結(jié)構(gòu)是單口的RAM或采用雙口的RAM。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的嵌入式指紋特征提取加速方法，其特征在于所述的指紋數(shù)據(jù)占用2個BANK空間，BANKO和BANKl的數(shù)據(jù)是由指紋數(shù)據(jù)塊組成；存儲器中的數(shù)據(jù)流到卷積運算有2個通道，通道1實現(xiàn)存儲器中的數(shù)據(jù)BANKl參與卷積運算，通道2實現(xiàn)存儲器中的數(shù)據(jù)BANKO參與卷積運算，當(dāng)通道1中的數(shù)據(jù)參與卷積運算的時候，可同時執(zhí)行存儲器中的指紋數(shù)據(jù)存儲到BANKO中，通道1中的數(shù)據(jù)卷積運算結(jié)束之后，可立即執(zhí)行通道2的數(shù)據(jù)的卷積運算，同時可執(zhí)行存儲器中的指紋數(shù)據(jù)存儲到BANKl中，按照上述方法輪流操作。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的嵌入式指紋特征提取加速方法，其特征在于所述處理器采用Cordis 5+可配置的處理器，內(nèi)嵌雙16位乘加器MACDW用于卷積運算，每個機器周期完成2對16位*16位的乘法運算，并能計算出前后兩次乘法運算的和。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的嵌入式指紋特征提取加速方法，其特征在于所述Cordis5+ 處理器流水線對指令緩存和數(shù)據(jù)緩存是一個機器周期，對擴展輔助寄存器和擴展內(nèi)核寄存器的訪問周期是一個機器周期，數(shù)據(jù)緩存的訪問時間是1個機器周期。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種嵌入式指紋特征提取加速方法，指紋數(shù)據(jù)存儲在系統(tǒng)總線下的存儲器模塊中，該指紋數(shù)據(jù)直接通過“直接訪問控制總線”傳送到數(shù)據(jù)緩存中；數(shù)據(jù)緩存分成4塊BANK，卷積操作的時候占用BANK0~BANK2，卷積操作完成之后釋放出這些空間作為正常的數(shù)據(jù)緩存使用；處理器通過設(shè)置輔助寄存器來實現(xiàn)對卷積的控制，存放在數(shù)據(jù)緩存中的指紋數(shù)據(jù)直接送到處理器中運算，卷積運算的結(jié)果存儲在擴展的內(nèi)核寄存器中，隨時供處理器調(diào)用。本發(fā)明優(yōu)點是1、卷積的操作數(shù)通過數(shù)據(jù)直接訪問控制傳輸?shù)綌?shù)據(jù)緩存中，效率高；2、采用乒乓操作，一個機器周期內(nèi)可以完成2對16位*16位數(shù)據(jù)的乘加運算；3、卷積運算完成之后占用的數(shù)據(jù)緩存釋放出來，仍可作為普通的數(shù)據(jù)緩存使用。
文檔編號G06K9/46GK102339386SQ20111023364
公開日2012年2月1日 申請日期2011年8月16日 優(yōu)先權(quán)日2011年8月16日
發(fā)明者夏軍虎, 楊波 申請人:杭州晟元芯片技術(shù)有限公司