印章在社会生活中起着至关重要的作用,为减轻伪造印章给社会带来的危害,开展印章自动识别系统具有重要的现实意义。针对以往系统识别率低、适应性差、体积大,本文从识别算法和硬件平台两个角度考虑,研究了基于ARM的印章识别系统。从印章图像的形状特征和图像局部特征点出发,重点研究了基于Krawtchouk矩不变量和基于SIFT匹配特征的两种印章识别算法。首先,根据印章结构形状特点构造出4阶Krawtchouk矩并形成特征向量,然后在欧氏距离下与Zernike矩对比分析了其识别性能;此外,在原有SIFT算法的基础上从代数、几何角度提出多重匹配特征的识别方法,利用印章图像SIFT特征点匹配构造出印章识别的特征向量,并分析了这两种方法在印章旋转、模糊等实际情况下的识别性能。系统采用支持向量机实现印章真伪鉴别,为了使识别性能得到有效提升,将遗传算法引入到支持向量机参数优化中,使其能够确定出最佳分类面。设计了基于ARM的嵌入式印章识别系统。该系统将ARM11作为核心处理单元,搭载了ZC301摄像头及显示报警设备。识别系统对Linux内核中有关摄像头、USB等硬件驱动模块进行定制,最终搭建了识别系统的软硬件平台。系统利用V4L2模块进行印章图像采集,通过GPIO口实现对蜂鸣器、LCD等设备的控制,建立交叉编译环境并成功将识别算法移植到ARM11处理器中。为了便于操作管理,设计了ARM端与PC端进行交互式通信的识别管理界面。实验结果表明,本文设计的Krawtchouk矩在相对欧氏距离下的类间类内散度比是Zernike矩的2.93倍,能有效反映印章图像特征;基于SIFT的匹配特征算法能有效解决印章在旋转、模糊等多种情况下的识别问题,在印章笔划加粗仅5%时仍然具有很好的适用性,并且在遗传算法优化的支持向量机下达到了93.5%的良好识别率。整个识别系统设计灵活、占用空间小、功耗低。