随着图像处理和模式识别技术的进步，基于生物特征的识别技术成为蓬勃发展的高技术之一，根据IBG(InternationalBiometricGroup)组织对生物特征市场的统计和预测，该领域的收入的年增长率30-50％，到2008年，全球总收入将达到46.39亿美元。而基于指纹特征的识别技术由于其独特的可靠性，稳定性，方便快捷的特点，恰好符合了市场的需求。目前指纹识别技术是生物识别领域中应用最广泛的识别技术，也是研究与应用的一个热点。 SOPC片上可编程系统和嵌入式系统是当前电子设计领域中最热门的概念。NiosⅡ是Altera公司开发的一种采用流水线技术、单指令流的RISC嵌入式处理器软核，可以将它嵌入FPGA内部，与用户自定义逻辑结合构成一个基于FPGA的片上系统。与嵌入式硬核相比较，嵌入式软核具有更大的灵活性。而FPGA的高速性、恰恰满足了指纹识别系统对速度的要求。 本文对指纹识别技术中各个环节的算法进行了较为深入的研究，结合NiosⅡ嵌入式处理器的特点，对算法进行了合理的选择与优化，形成了一套完整的指纹识别算法，并提出了一种基于FPGA的指纹识别系统硬件设计方案。 论文的内容主要包括以下几个方面： 1、对指纹图像预处理、后处理和匹配算法进行了改进，提高了算法的性能；设计了一种适用于快速匹配的指纹特征数据结构；提出了一套基于特征点匹配的指纹识别算法。实验结果表明该算法速度快、误识率较低、可靠性较高，可以满足实用的要求。 2、本着增加系统集成度、减小系统体积、提高便携性、降低功耗和成本，同时提升系统的性能的原则，使用Altera公司提供的外围设备IP核配合NiosⅡ处理器软核搭建了一个单片嵌入式系统，然后以内嵌NiosⅡ软核的FPGA和FPS200指纹采集器为核心芯片，外配片外RAM和Flash存储器以及小键盘和LCD显示屏等器件，设计了一个便携式指纹识别系统，提出了一套基于FPGA的硬件设计方案。 3、利用NiosⅡ开发板对硬件设计方案进行了初步的验证，实现了指纹采集芯片FPS200与FPGA的接口，并进行了算法的移植。 实验结果表明本文所提出的系统设计方案是可行的。基于FPGA的自动指纹识别系统在速度、功耗、体积、扩展性方面有着独特的优势，具有广阔的发展空间。最后提出了对这一设计继续改进的思路和下一步研究的内容。
上传时间： 2013-06-07
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射击训练是基本的军事训练科目，改善训练环境、改进训练质量，在现代军队建设中具有重要的意义。本文首先从国内外自动报靶技术的研究现状出发论述了自动报靶技术的发展，在此基础上提出了基于嵌入式机器视觉的智能报靶系统设计实现。 本文讨论了基于机器视觉的嵌入式报靶系统终端硬件组成、相关图像格式和Linux操作系统，分析了嵌入式Linux操作系统、Qt/E和开源计算机视觉库OpenCV关于ARM9处理器的移植，研究了图像校正、图像灰度化及二值化、图像分割与裁剪和识别判靶的相关算法，提出了颜色模板判靶的理论，并通过以ARM嵌入式图像处理识别模块为核心，采用功能模块设计理念的实现方案，从底层的操作系统及相关软件的移植入手到图像采集传输、图像处理、识别判靶等步骤，解决了依托ARM处理器结合USB摄像头完成自动图像识别报靶的问题。文中给出了报靶系统的详细硬件组成方案，并在嵌入式Linux操作系统下依托Qt库和开源计算机视觉库（OpenCV）解决了软件组成与具体实现，最终在此基础上论述了本课题设计的实验装置及详细的实验结果。
上传时间： 2013-07-18
上传用户：yuanyuan123
正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)技术是一种多载波传输技术，它的基本思想是在频域内将给定信道划分成几个相互正交的子信道，每个子信道使用一个子载波进行调制，各子载波并行传输。该技术可以有效提高频谱利用率，能够对抗多径效应产生的频率选择性衰弱和载波间干扰，在时变、频变、多径干扰严重的水声信道中具有较强的优势。 随着计算机和多媒体通信技术的发展，嵌入式系统在各个领域的应用不断深入。其中，基于ARM技术知识产权(IP)核的微处理器依靠其高性能、低功耗和易扩展的特点，在工业控制、无线通信、消费电子等多个领域得到广泛的应用；随着嵌入式系统复杂度的提高，操作系统已成为嵌入式系统不可缺少的一部分。其中，嵌入式Linux凭借免费开源、功能强大、成熟稳定等特点，目前已成为主要的嵌入式操作系统之一。 数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)具有很强的数字信号处理能力，可以满足各种高实时要求，但其寻址范围小，I/O功能较差。ARM+DSP双处理器的结构可以充分利用ARM和DSP各自的优势实现协同工作。 本论文的主要工作是研究和实现一个基于OFDM技术的由ARM+DSP硬件平台实现的能够完成水下声信道图像传输的系统。主要研究内容包括OFDM系统的基本原理、ARM+DSP底层硬件的驱动和控制，Linux操作系统的移植、MiniGUI人机界面的设计、相关应用软件的编写以及在TMS320VC5502上初步实现OFDM的调制解调，以期对今后水下图像传输系统的实现能具有较大的参考价值。
上传时间： 2013-05-20
上传用户：Ruzzcoy
条码技术是随通信技术，计算机技术的发展应运而生的自动识别技术的一种。根据二进制编码规则对应形成的由对光反映率不同的条、空组成的图形，经光电扫描识读器扫描，将采集的信息经处理器进行处理，从而达到自动识别的目的。条码技术自出现以来，得到了人们的普遍关注，发展十分迅速，已广泛用于交通运输、商业、医疗卫生、制造业、仓储业、邮电业等领域，极大的提高了数据采集和信息处理的速度，提高了工作效率，并为管理的科学化、信息化和现代化作出了贡献。目前常用的是一维条码，但一维条码最大的弱点就是表征的信息量是有限的，需要依赖外部数据库支持，离开这个数据库条码本身就没有意义了。二维条码克服了这一弱点，它是在一维条码基础上形成的高密度、高信息量的条码，可以将大量信息在小区域内编码，它本身就是一个完整的数据文件，是实现证件、卡片等信息存储、携带并可以通过机器自动识读的理想方法。 本课题采用流行的嵌入式技术，采用S3C44BOX作为二维条码PDF417识别器的数据采集终端，该终端内嵌μC/OS-Ⅱ操作系统，将应用分解成多任务，简化了应用系统软件设计；使控制系统的实时性得到了保证，提高了系统的可靠性和稳定性；同时也增强了系统的可扩展性和产品开发的可延续性。 本课题的主要任务是PDF417(Portable Data File)二维条码图像的识别。先由扫描仪或照相机获取二维条码的原始图像，再由PC(Personal Computer)计算机中的图象处理程序对图象数据进行处理，然后在条码中定位单个码字符号的图像，利用算法识别出单个码字符号。本文在条码图像的预处理方面进行了算法改进，取得了较好的成果，能够有效的去掉干扰噪声和图像定位。通过实验结果表明：本课题研究的二维条码识别系统是比较令人满意的。
上传时间： 2013-08-01
上传用户：caiiicc
本文着重于图像压缩传输技术的研究和硬件平台的的制作。首先对视频压缩技术的背景及主要压缩标准及其目前图像处理ASIC芯片市场作一个简单的回顾和分析，然后对目前比较流行的图像压缩和传输硬件平台方案作一些分析和比较，选择了一种DSP+ARM架构的图像处理及传输模式，设计拟采用JPEG静态图像压缩标准对单幅画面实现压缩，并通过DSP的HPI口把压缩后的图片传输至ARM处理器，通过ARM去实现图像的存储传输。 在硬件平台的具体实现上，以TI的TMS320VC5402实现单幅静态图像的压缩，ALTER公司的EPMT064S实现VC5402扩展存储器的逻辑控制，通过VC5402的HPI接口实现与具有ARM920T内核的S3C2410通信。在硬件平台的制作上，选择了国际流行的0rCAD+PowerPCB作为其原理图和PCB板的制作工具。在软件开发平台上，选择了以LINUX作为系统操作平台。成本低、系统灵活、能基本满足静态图像压缩传输嵌入式开发平台。 实验初步结果表明该系统架构设计可行，为以后图像压缩传输技术的进一步研究打下了良好的基础。
上传时间： 2013-07-14
上传用户：hongmo
射频识别技术(RFID)是一种通过电磁耦合方式工作的无线识别系统，具有保密性强、无接触式信息传递等特点，目前广泛应用于物流、公共交通、门禁控制等与人们生活密切相关的方方面面。 本论文的目的是开发出一款读卡终端设备，支持IS014443标准中规定的TypeA、Type B两种类型的卡，具有高级扩展功能，也可以在硬件基础上进行增减，以适应不同场合的需要。 读卡器设计中采用嵌入式芯片为处理核心，读卡功能采用射频读卡芯片实现。读卡器终端具有网络接口、USB接口和触摸屏接口。软件上采用移植嵌入式系统并添加任务的模式实现读卡器的各功能。通过对软硬件的调试实现了RYID读卡器原理样机的硬件与软件平台构律。
上传时间： 2013-06-12
上传用户：450976175
嵌入式人脸识别系统建立在嵌入式操作系统和嵌入式硬件系统平台之上,具有起点高、概念新、实用性强等特点。它涉及嵌入式硬件设计、嵌入式操作系统应用开发、人脸识别算法等领域的研究；嵌入式人脸识别系统携带方便、安装快捷、机动性强,可广泛应用于各类门禁系统、户外机动布控的实时监测等特殊场合,因此对嵌入式人脸识别的研究工作具有突出的理论意义和广泛的应用前景。 本文是上海市经委创新研究项目《射频识别RFID系统-自动识别和记录人群的身份》(编号：04-11-2)与上海市科委AM基金项目《基于ARM和RFID芯片的自组织安全监控系统的研制》(编号：0512)的主要研究内容之一。论文从构建自动人脸识别系统所需解决的若干关键问题入手,重点探讨了基于嵌入式ARM微处理器的实时人脸检测、关键特征定位、高效的人脸特征描述、鲁棒的人脸识别分类器及自动人脸识别系统设计等问题的研究。论文的主要工作和创新点表现在以下方面： 1实现了结合肤色校验的Haar特征级联分类器嵌入式实时人脸检测,提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法。 复杂背景中的人脸检测是自动人脸识别系统首先要解决的关键问题,通过对基于肤色模型和基于Haar特征级联强分类器的人脸检测算法的分析研究,综合两个算法的优点,提出了基于肤色模型校验和Haar特征级联强分类器的嵌入式实时人脸检测算法。实验结果表明,该算法不仅解决了复杂背景中的类肤色和类人脸结构问题,而且具有较高的检测率和较快的检测速度,同时对光照、尺度等变化条件下的人脸检测也具有较强的鲁棒性。 人眼检测与瞳孔定位在人脸归一化和有效人脸特征抽取等方面起着非常重要的作用,为了快速检测人眼并精确定位人眼瞳孔中心,论文提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法,首先利用人眼检测分类器在人脸区域内完成对人眼位置的检测,然后通过对检测到的人眼进行遮罩掩磨、简单图像形态学变换及椭圆拟合实现瞳孔中心的精确定位。测试结果表明该算法只需几百毫秒便能完成人眼检测与瞳孔中心定位整个过程,在保证检测速度较快的同时,还能确保较高的定位精度。 2 针对传统线性判别分析法存在的小样本问题(sss),通过调整Fisher判别准则,实现了自适应线性判别分析算法及相应的人脸识别方法人脸识别中的小样本问题使线性判别分析算法的类内散布矩阵发生严重退化,导致问题无法求解。本文在人脸识别小样本问题的基础上,通过调整Fisher判别准则,利用类间散布矩阵的补空间巧妙地避开类内散布矩阵的求逆运算,通过训练集每类样本的样本数信息自适应改变调整参数,实现了自适应线性判别分析算法,实验结果表明,该算法能有效解决人脸识别中的小样本问题。 3 提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,有效地解决了Gabor特征抽取维数过高的问题。 Gabor小波对图像的光照、尺度变化具有较强鲁棒性,是一种良好的人脸特征表征方法。但维数过高的Gabor特征造成应用系统的维数灾难,为解决Gabor特征的维数灾难问题,论文第四章提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,该算法不仅有效地降低了人脸特征向量维数,缩小了人脸特征库的规模,同时降低了核心算法的时间和空间复杂度,而且具有与传统Gabor特征抽取算法同样的鲁棒性。 4 结合有效人脸区域的Gabor特征抽取、自适应线性判别分析算法和基于支持向量机分类策略,提出并实现了基于支持向量机的嵌入式人脸识别和嵌入式人像比对系统支持向量机通过引入核技巧对训练样本进行学习构造最小化错分风险的最优分类超平面,不仅具有强大的非线性和高维处理能力,而且具有更强的泛化能力。本文研究了支持向量机的多类分类策略和训练方法,并结合论文中提出的基于有效人脸区域的Gabor特征提取算法、自适应线性判别分析算法,首次在基于Windows CE操作系统的嵌入式ARM平台中实现了具有较强鲁棒性的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统。 5 提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的远距离人脸识别方案为解决嵌入式人脸识别系统在海量人脸库中进行识别的难题,论文提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 客户机(嵌入式平台)完成对人脸图像的检测、归一化处理和人脸特征提取,然后通过无线网络将提取后的人脸特征数据传输到服务器端,由服务器在海量人脸库中完成人脸识别,并将识别后的结果通过无线网络传输到客户机显示输出,从而实现基于客户机/服务器无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 6 结合我们开发的基于ARM的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统,从系统设计的角度探讨了在嵌入式系统中进行人脸识别应用设计的思路及应该注意的问题虽然嵌入式人脸识别系统的性能很大程度上取决于高效的人脸特征描述和鲁棒的人脸识别核心算法。但是,嵌入式系统的设计思想对嵌入式人脸识别系统的性能影响同样值得重视。本文第六章重点阐述了嵌入式自动人脸识别应用系统的设计思路,并结合我们自主开发的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统从系统设计的角度探讨了嵌入式人脸识别应用系统设计中应该注意的关键技术问题。 结合本文提出的算法我们在PC上完成对人脸识别分类器的训练,然后在嵌入式ARM开发平台上实现了嵌入式自动人脸识别、嵌入式人像比对两个便携式人员身份认证系统,经测试运行效果良好。所提出的人脸识别算法不仅具有一定的理论参考价值,而且对于嵌入式系统应用开发、AFR应用系统开发也具有一定的借鉴意义。
上传时间： 2013-05-18
上传用户：我们的船长
随着图像处理和模式识别技术的进步，基于生物特征的识别技术成为蓬勃发展的高技术之一，根据IBG(InternationalBiometricGroup)组织对生物特征市场的统计和预测，该领域的收入的年增长率30-50％，到2008年，全球总收入将达到46.39亿美元。而基于指纹特征的识别技术由于其独特的可靠性，稳定性，方便快捷的特点，恰好符合了市场的需求。目前指纹识别技术是生物识别领域中应用最广泛的识别技术，也是研究与应用的一个热点。 SOPC片上可编程系统和嵌入式系统是当前电子设计领域中最热门的概念。NiosⅡ是Altera公司开发的一种采用流水线技术、单指令流的RISC嵌入式处理器软核，可以将它嵌入FPGA内部，与用户自定义逻辑结合构成一个基于FPGA的片上系统。与嵌入式硬核相比较，嵌入式软核具有更大的灵活性。而FPGA的高速性、恰恰满足了指纹识别系统对速度的要求。 本文对指纹识别技术中各个环节的算法进行了较为深入的研究，结合NiosⅡ嵌入式处理器的特点，对算法进行了合理的选择与优化，形成了一套完整的指纹识别算法，并提出了一种基于FPGA的指纹识别系统硬件设计方案。 论文的内容主要包括以下几个方面： 1、对指纹图像预处理、后处理和匹配算法进行了改进，提高了算法的性能；设计了一种适用于快速匹配的指纹特征数据结构；提出了一套基于特征点匹配的指纹识别算法。实验结果表明该算法速度快、误识率较低、可靠性较高，可以满足实用的要求。 2、本着增加系统集成度、减小系统体积、提高便携性、降低功耗和成本，同时提升系统的性能的原则，使用Altera公司提供的外围设备IP核配合NiosⅡ处理器软核搭建了一个单片嵌入式系统，然后以内嵌NiosⅡ软核的FPGA和FPS200指纹采集器为核心芯片，外配片外RAM和Flash存储器以及小键盘和LCD显示屏等器件，设计了一个便携式指纹识别系统，提出了一套基于FPGA的硬件设计方案。 3、利用NiosⅡ开发板对硬件设计方案进行了初步的验证，实现了指纹采集芯片FPS200与FPGA的接口，并进行了算法的移植。 实验结果表明本文所提出的系统设计方案是可行的。基于FPGA的自动指纹识别系统在速度、功耗、体积、扩展性方面有着独特的优势，具有广阔的发展空间。最后提出了对这一设计继续改进的思路和下一步研究的内容。
上传时间： 2013-07-28
上传用户：hxy200501
随着红外探测技术和超大规模专用集成电路的发展，实时红外成像系统得到了越来越广泛的应用。如何针对红外图像的特性对红外图像进行实时处理，得到能真实反映探测场景、适合观察分析的红外图像是目前红外成像技术的研究热点。针对红外图像在被采集后立即进行预处理，简化后级数字信号处理单元的繁重任务，在红外成像技术中具有重要意义。本论文主要工作如下： (1)对红外成像的原理、红外图像的形成过程、红外图像的特征以及红外图像与可见光图像的区别进行了阐述。 (2)简要介绍了频域中图像的增强算法，以及图像的灰度变换原理。 (3)通过对时域中各种算法的分析对比，以及时域处理与频域处理的对比，选择数种适合红外图像预处理的算法进行硬件实现，然后再根据硬件实现的难易程度和算法对硬件资源的占用率，以及最终对图像的处理效果，选择一种最佳的平滑和锐化方法。 (4)针对FPGA的特点，采用了模块化结构设计，方便构成并行运算，充分体现了实时处理的要求。 (5)分析了红外图像灰度变换的硬件构成，实现了对红外图像的直方图统计。 (6)阐述了I2C总线标准，使用I2C总线对SAA7115视频图像处理芯片的控制，对模拟的红外图像采集、量化成数字图像信号；由于采用SDRAM进行数据的存储，所以针对数据的存储及读取方式设计了SDRAM存储器的控制器，将量化后的数据存储到SDRAM存储器。 (7)详细阐述了图像频域处理的硬件实现方法，并特别说明了DFT的FPGA硬件构成方法及这种方法与DSP处理器构成方法的区别。然后针对整个系统的时序构成及时序要求，采用了PLL核构成了系统的时序部分，并对系统进行了优化，以提高运行速度及减少资源占用率。
上传时间： 2013-07-12
上传用户：顶得柱
人脸识别技术继指纹识别、虹膜识别以及声音识别等生物识别技术之后，以其独特的方便、经济及准确性而越来越受到世人的瞩目。作为人脸识别系统的重要环节—人脸检测，随着研究的深入和应用的扩大，在视频会议、图像检索、出入口控制以及智能人机交互等领域有着重要的应用前景，发展速度异常迅猛。 FPGA的制造技术不断发展，它的功能、应用和可靠性逐渐增加，在各个行业也显现出自身的优势。FPGA允许用户根据自己的需要来建立自己的模块，为用户的升级和改进留下广阔的空间。并且速度更高，密度也更大，其设计方法的灵活性降低了整个系统的开发成本，FPGA 设计成为电子自动化设计行业不可缺少的方法。 本文从人脸检测算法入手，总结基于FPGA上的嵌入式系统设计方法，使用IBM的Coreconnect挂接自定义模块技术。经过训练分类器、定点化、以及硬件加速等方法后，能够使人脸检测系统在基于Xilinx的Virtex II Pro开发板上平台上，达到实时的检测效果。本文工作和成果可以具体描述如下： 1. 算法分析：对于人脸检测算法，首先确保的是检测率的准确性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一种基于Adaboost算法的人脸检测方法。算法中较多的是积分图的特征值计算，这便于进一步的硬件设计。同时对检测算法进行耗时分析确定运行速度的瓶颈。 2. 软硬件功能划分：这一步考虑市场可以提供的资源状况，又要考虑系统成本、开发时间等诸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro开发板，在上面有可以供利用的Power PC处理器、可扩展的存储器、I/O接口、总线及数据通道等，通过分析可以对算法进行细致的划分，实现需要加速的模块。 3. 定点化：在Adaboost算法中，需要进行大量的浮点计算。这里采用的方法是直接对数据位进行操作它提取指数和尾数，然后对尾数执行移位操作。 4. 改进检测用的级联分类器的训练，提出可以迅速提高分类能力、特征数量大大减小的一种训练方法。 5. 最后对系统的整体进行了验证。实验表明，在视频输入输出接入的同时，人脸检测能够达到17fps的检测速度，并且获得了很好的检测率以及较低的误检率。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：大融融rr
