Sistema de reconhecimento de impressões digitais baseado em FPGA

• Autor(a) principal: Leitão, Ricardo Miguel Coelho
• Data de Publicação: 2014
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.21/4199
• topic: Impressão digital; Sistema biométrico; Reconhecimento; Filtragem de Gabor; FPGA; VHDL; Fingerprint; Biometric system; Recognition; Gabor filtering

No presente trabalho é proposta a implementação de um sistema embebido de reconhecimento de impressões digitais em Field Programmable Gate Array (FPGA). Este sistema é suportado num algoritmo de extração de características baseado em textura orientada. Para otimizar o desempenho do sistema proposto, a execução dos componentes mais exigentes deste algoritmo é realizada recorrendo a hardware dedicado, especialmente desenvolvido no âmbito deste trabalho usando a linguagem Very-High-Speed Integrated Circuits (VHSIC) Hardware Description Language (VHDL). Na análise em software do sistema proposto é efetuada uma otimização dos parâmetros do algoritmo de extração de características para o sensor ótico adotado, obtendo-se um sistema biométrico com Equal-Error Rate (EER) de 7,18%. Após a definição dos parâmetros ótimos, o algoritmo foi descrito em linguagem C e implementado no softcore MicroBlaze. Para reduzir o impacto no desempenho do sistema do módulo de filtragem de Gabor, que consome 67,11% do tempo total da execução em software, foi desenvolvido um acelerador em hardware. A filtragem pretendida é realizada mediante uma redução da dimensão das janelas, que são separadas em filtros a uma dimensão. Durante o processo de filtragem, os dados são convertidos de vírgula flutuante para vírgula fixa. O periférico desenvolvido requer 18 blocos DSP48E1 e 22 memórias RAMB36E1 para realizar a filtragem. Para partilhar dados entre o MicroBlaze e o periférico também são utilizadas duas memórias, com 64 kB cada, ocupando no total 32 memórias RAMB36E1. Comparando o desempenho do sistema entre as soluções com e sem aceleração por hardware, verifica-se que o EER se mantém nos 7,18%. O ganho no tempo de processamento no algoritmo é de 2,72 vezes, enquanto que na filtragem de Gabor é de 731,99 vezes. Como consequência, a percentagem do tempo total de execução associado à filtragem de Gabor diminui de 67,11% para aproximadamente 2,3%.