基于手姿态的人机交互是以实现自然的人机交互为研究目标,可提高计算机的可操作性,同时使计算机能够完成更加复杂的任务。而基于ARM的嵌入式系统具有功耗低、体积小、集成度高等特点,嵌入式与具体应用有机地结合在一起,具有较长的生命周期,能够根据特定的需求对软硬件进行合理剪裁。结合嵌入式技术的手姿态跟踪设备能够实时的检测出人机交互系统中人手的位置与角度等数据,并将这些数据及时反馈给计算机虚拟系统来进行人机交互,提高跟踪设备的可靠性和空间跟踪精度。 通过对嵌入式开发过程以及对控制系统构成的分析,确定了手姿态信号输入方案及系统的软硬件总体设计方案。通过对目前流行的众多嵌入式处理器的研究、分析、比较选择了S3C2440处理器作为系统开发硬件核心,详细介绍了S3C2440的相关模块的设计,包括存储单元模块、通信接口模块、JATG接口电路。同时设计了系统的外围电路像系统时钟电路、电源电路、系统复位电路。 选择更适合于ARM开发的Linux系统作为软件开发平台。实现了Linux系统向开发板的移植、Bootloader的启动与编译、设备驱动程序的开发;根据手姿态信号输入方案系统采用分模块、分层次的方法设计了系统的应用程序——串口通信程序及手姿态识别子程序。通过分析常用的手姿态识别算法,系统采用基于神经网络的动态时间规整与模板匹配相结合的动态手姿态识别算法。并依据相应的软硬件测试方法对系统进行了分模块调试及系统的集成。
上传时间: 2013-07-11
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人脸识别技术作为生物识别技术之一,是模式识别在图像领域中的具体运用,其应用前景非常广阔,可以应用到身份证件的鉴别、自动门禁控制系统、银行取款机、家庭安全,图片检索等领域。 人脸识别系统主要分为人脸检测定位,特征提取和人脸分类三部分。人脸的检测和定位,即从输入的图像中找到人脸及人脸存在的位置,并将人脸从背景中分离出来。在特征提取部分,先对原始人脸数据进行特征提取,之后原始数据由维数较少的有效特征数据表示并存储在数据库中,接下来进行人脸分类,在识别待测人脸图像时,将待测图像的特征数据与数据库中存储数据相比对,判断是否为库中的某一人,从而实现自动识别人脸的目的。 在过去的十年里,人脸识别技术一直是图像处理领域里具有挑战性的课题,随着研究的深入,许多人脸检测及识别算法被提出来。其中基于主成分分析的Eigenface的算法及其变形已经成为测试人脸识别系统性能的基准算法;同时Adaboost人脸检测算法,在PC上基本可以达到实时,在嵌入式产品广泛应用的今天,只有让人脸识别算法在嵌入式平台上实现,才能获得更广阔的应用,本文研究了在嵌入式平台上Adaboost人脸检测算法的性能。 嵌入式是后PC时代的一个亮点,目前已经应用在社会生活的方方面面。嵌入式产品的开发平台分为包括很多,如:DSP,ARM,PowerPC等等。本文采用的ARM9作为嵌入式开发平台,研究人脸识别在ARM平台的性能,为实用的嵌入式人脸识别系统的设计提供参考。 本文从PC平台的软件实现入手,分别实现了PC平台下的AdaBoost人脸检测算法和PCA人脸识别算法,分析了现象及结果,接下来搭建了基于ARM嵌入式系统的硬件平台,对AdaBoost人脸检测算法进行了硬件平台的移植,并得出相应实验效果。
上传时间: 2013-05-31
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随着数字化和网络化的发展,传统的门禁系统由于鉴别方式、速度和性能等方面的限制,很难满足安全可靠和网络化的控制需求。由于识别技术的不断成熟,基于人体生理特征的身份识别系统逐渐被人们开始采用,目前,从实用的角度看,指纹识别技术要比其它生物识别技术更安全和方便,这是因为人的指纹具有唯一性、不变性以及贴身性的特点。传统的门禁控制器常采用单片机开发,利用串行通信接口向远程上位机传送数据,多个门禁控制器一般组成RS485网络,通信线路专用且不易于实现网络控制和远程控制,而基于TCP/IP网络通信的门禁系统通过局域网传递数据,很容易实现远程控制和分布式管理。 文中设计了基于指纹识别和以太网的智能网络型门禁控制器。在ARM9和Linux操作系统上采用FPS200指纹传感器采集指纹图像和USB摄像头采集视频图像,以及采用以太网控制器芯片AX88796,实现了基于TCP/IP协议的网络门禁系统。 论文首先分析了门禁系统的研究背景、意义及国内外的发展现状,然后介绍了指纹识别网络门禁系统的总体结构,阐述了系统各个重要功能模块的硬件资源。根据系统的硬件资源搭建了嵌入式Linux的软件平台,移植了相关模块的驱动程序。论文研究了指纹识别算法,包括指纹图像预处理和指纹图像的特征提取和匹配,重点分析了指纹图像分割法,利用灰度梯度和灰度方差的结合设置一个合适的局部阈值对指纹进行分割。然后,阐述了门禁控制系统软件的总体设计,并重点介绍Video4Linux采集图像、指纹图像采集、GoAhead Web Server的应用以及系统运用TCP/IP实现系统门禁控制器和上位机PC之间的网络通信。 系统测试部分介绍了测试环境、测试方法以及测试内容。测试结果表明,本课题设计的指纹识别网络型门禁系统在稳定性、可靠性以及实时性方面达到了较好的效果。文章最后提出了一些在工作中遇到的问题,并对近几年来的一些新的研究趋势做了简单的总结与展望,指出了指纹识别网络型门禁系统未来的研究方向。
上传时间: 2013-07-23
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自“9.11”后,随着人们对安防需求的升级,门禁控制系统得到日益广泛的应用,不断提高门禁系统的安全性成为研究的重要课题。第四代门禁系统结合了人体生物特征识别技术,利用人体本身具有的物理特征(如指纹、虹膜、脸型、掌纹等)或行为特征(如步态、签名等)来确定人的身份,取代或加强传统的身份识别方法。 论文采用掌形识别为控制方案,基于ARM920T内核的EP9315芯片为门禁系统CPU,设计和调试了系统的硬件平台。 论文研究了掌形识别算法,进行了三方面的工作。 首先研究了掌形中的手形特征,提出了一种基于骨架特征的手形识别算法,很好的克服了手指旋转给识别带来的干扰。 然后研究了掌形中的掌纹特征,通过系列图像处理,分离出手掌的三条主线,提取主线端点,并在主线上等间隔采样,利用端点和采样点进行匹配,拥有很高的识别率。 最后结合手形与掌纹特征,实现掌形识别。依据手形特征对掌形库进行粗分类,利用掌纹特征进行匹配,算法拥有很快的识别速度与稳定较高的识别率。对分类规则提出了新思路与方法。 论文还提出了基于ARM的门禁系统方案。成功设计了以基于ARM920T内核的EP9315芯片为CPU的最小系统,设计PCB图并制板,最后调试了系统的底层电路。 论文的研究设计工作,通过提高掌形识别算法的识别率,达到了提高门禁系统安全性的目的;ARM平台的设计与调试,在工程实际中有参考价值。
上传时间: 2013-04-24
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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
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生物识别技术代表了未来身份验证技术的发展方向,而指纹识别技术又是最可靠、最有效的生物识别技术之一。目前,指纹识别技术是优于其它生物识别技术的身份鉴别方法。这是因为人的指纹各不相同、终生基本不变的特点已经得到公认,特别是现有的指纹识别算法已达到识别迅速、准确可靠的水平,是完全可以商业化的生物识别技术。 传统的指纹识别系统多是基于PC平台,这种系统将指纹图像处理和指纹匹配甚至指纹采集控制都放在PC平台上,在获得了较高速度和开发效率的同时,缺点也是显而易见的,其体积庞大,成本较高。而已有的嵌入式指纹识别系统多是基于单片机和DSP的,不是在运算速度上受到硬件限制,就是在系统的扩展性、可维护性及用户交互上有诸多不足。 近年来指纹识别应用的普及对自动指纹识别系统的便携性和易用性提出了更高的要求,指纹识别技术正向着小型化和嵌入式的方向发展。在微电子领域,以ARM、DSP、FPGA为代表的嵌入式微处理器的性能飞速提高,为构建嵌入式系统提供了硬件保证。 ARM是当前最为流行的32位RISC处理器架构,目前ARM占RISC处理器市场的七成左右。三星公司的S3C2410是基于ARM920T内核的通用32位微处理器,它具有高性能和低功耗的特性,被设计用于手持设备和通用嵌入式系统。 嵌入式系统对操作系统和其上运行的软件有特别的要求。针对本课题所采用的ARM硬件平台,详细介绍了嵌入式操作系统Arm-Linux的移植。分别说明了交叉编译工具链的安装、引导装载器的移植和Linux内核的裁减和交叉编译过程。为了运行应用程序,还介绍了文件系统的构建。 指纹识别系统需要指纹采集设备。FPS200是Veridicom公司推出的第三代半导体指纹传感器,是一款专为嵌入式系统设计的高性能、低成本、低功耗的电容式固态指纹传感器。本文详细阐述了基于FPS200的USB接口指纹采集卡的设计与实现。 指纹图像处理与匹配是整个系统的重要环节,论文介绍了图像处理与匹配的一般概念,并提出了新的指纹匹配方法。指纹匹配是自动指纹识别中的一个难点。现有的指纹匹配方法大致可以归结为图形匹配和人工神经网络匹配两大类,本文提出的基于线段的特征点匹配算法属于图形匹配。 嵌入式系统需要完善的软件支持。随着嵌入式技术的飞速发展,用户交互界面也由传统的字符界面向图形界面转变,图形用户界面系统得到了长足的发展。MiniGUI 是一个非常适合于工业控制实时系统以及嵌入式系统的可定制的、小巧的图形用户界面支持系统。本文介绍了基于MiniGUI的可视化指纹识别软件设计。 综上所述,本文针对特定硬件条件,构建了定制的嵌入式操作系统;设计了支持USB数据传输的指纹采集卡;指纹图像的滤波、提取特征和指纹特征匹配均针对嵌入式系统的实际情况进行了优化;利用MiniGUI图形支持库完成了界面美观友好的可视化指纹识别程序。系统具有安全可靠、易于扩展、性价比高等优点。
上传时间: 2013-08-02
上传用户:小儒尼尼奥
图像采集是数字化图像处理的第一步,开发图像采集平台是视觉系统开发的基础。视觉检测的速度是视觉检测要解决的关键技术之一,也是专用图像处理系统设计所要完成的首要目标
标签: 高速图像采集
上传时间: 2013-04-24
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视频运动目标检测是数字视频信号处理、分析应用的一个重要领域,在民用和军事上有着广泛的应用,实现可靠、快速的运动目标检测系统有着非常重要的意义。 本文详细介绍了基于FPGA的视频运动目标检测系统的软硬件设计方法及其实现方案。首先介绍了视频信号的分类和性质,在此基础上,讨论分析了当前三种主要的运动目标检测算法的基本原理和优缺点;然后对运动目标检测系统的硬件设计制定了详细的方案,为系统的实现提供了稳定良好的硬件平台;最后,在前面分析研究的基础上,详细介绍了系统的FPGA硬件实现过程。 本文通过对视频运动目标检测算法的分析研究,采用了一种改进的帧间差分算法,并结合系统任务,最终开发了一种基于Altera公司CYCLONE系列FPGA芯片的实时视频运动目标检测系统。采用FPGA实现系统设计,可提高系统的处理速度,同时具有良好的灵活性和适应性。实际应用表明,本文所设计的运动目标检测系统能很好地检测出运动目标,并具有较好的抗干扰能力。
上传时间: 2013-04-24
上传用户:hustfanenze
随着 EDA 技术及微电子技术的飞速发展,现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,简称 FPGA)的性能有了大幅度的提高,FPGA的设计水平也达到了一个新的高度。基于FPGA的嵌入式系统设计为现代电子产品设计带来了更大的灵活性,以Nios Ⅱ软核处理器为核心的SOPC(System on Programmable Chip)系统便是把嵌入式系统应用在FPGA上的典型例子,本文设计的指纹识别模块就是基于FPGA的Nios Ⅱ处理器为核心的SOPC设计。通过IP核技术和灵活的软硬件编程,实现Nios Ⅱ对FPGA外围器件的控制,并对指纹处理算法进行了改进,研究了指纹识别算法到Nios Ⅱ系统的移植。 本文首先阐述了指纹识别模块的SOPC设计方案,然后是对模块的详细设计。在硬件方面,完成了指纹识别模块的 FPGA 硬件设计,包括 FPGA 内部的Nios Ⅱ系统硬件设计和 FPGA 外围电路设计。前者利用 SOPC Builder将Nios Ⅱ处理器、指纹读取接口 UART、键盘与LCD显示接口、FLASH接口、SDRAM控制器构建成NiosⅡ硬件系统,后者是电源和时钟电路、SDRAM存储器电路、FLASH存储器电路、LCD显示电路、指纹传感器电路、FPGA 配置电路这些纯实物硬件设计,给出了设计方法和电路连接图。 在软件方面,包括下面两个内容: 完成 FPGA 外围器件程序设计,实现对外围器件的操作。 深入的研究了指纹识别算法。对指纹图像识别算法中的指纹图像滤波和匹配算法进行了分析,提出了指纹图像增强改进算法和匹配改进算法,通过试验,改进后的指纹图像滤波算法取得了较好的指纹图像增强效果。改进后的匹配算法速度较快,误识率较低。最后研究了指纹识别算法如何在FPGA中的Nios Ⅱ系统的实现。
上传时间: 2013-06-12
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JPEG是联合图像专家组(Joint Picture Expert Group)的英文缩写,是国际标准化组织(ISO)和CCITT联合制定的静态图像压缩编码标准。JPEG的基于DCT变换有损压缩具有高压缩比特点,被广泛应用在数据量极大的多媒体以及带宽资源宝贵的网络程序中。 动态图像的JPEG编解码处理要求图像恢复质量高、实时性强,本课题就是针对这两个方面的要求展开的研究。该系统由图像编码服务器端和图像解码客户端组成。其中,服务器端实时采集摄像头传送的动态图像,进行JPEG编码,通过网络传送码流到客户端;客户端接收码流,经过JPEG解码,恢复出原始图像送VGA显示。设计结果完全达到了实时性的要求。 本文从系统实现的角度出发,首先分析了系统开发平台,介绍FPGA的结构特点以及它的设计流程和指导原则;然后从JPEG图像压缩技术发展的历程出发,分析JPEG标准实现高压缩比高质量图像处理的原理;针对FPGA在算法实现上的特点,以及JPEG算法处理的原理,按照编码和解码顺序,研究设计了基于改进的DA算法的FDCT和IDCT变换,以及按发生频率进行优化的霍夫曼查找表结构,并且从系统整体上对JPEG编解码进行简化,以提高系统的处理性能。最后,通过分析Nios嵌入式微处理器可定制特性,根据SOPC Builder中Avalon总线的要求,把图像采集,JPEG图像压缩和网络传输转变成用户自定义模块,在SOPC Builder下把用户自定义模块添加到系统中,由Nios嵌入式软核的控制下运行,在FPGA芯片上实现整个JPEG实时图像编解码系统(soc)。 在FPGA上实现硬件模块化的JPEG算法,具有造价低功耗低,性能稳定,图像恢复后质量高等优点,适用于精度要求高且需要对图像进行逐帧处理的远程微小目标识别和跟踪系统中以及广电系统中前期的非线性编辑工作以及数字电影的动画特技制作,对降低成本和提高图像处理速度两方面都有非常重大的现实意义。通过在FPGA上实现JPEG编解码,进一步探索FPGA在数字图像处理上的优势所在,深入了解进行此类硬件模块设计的技术特点,是本课题的重要学术意义所在。
上传时间: 2013-04-24
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