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
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基于彩色路径识别的视觉导航方法是当前自动导航小车领域的研究热点和方向。视觉导航是指根据地面路径和被控对象之间的位置偏差控制其运行的方向，因此，地面彩色路径图像的摄取及其识别处理就成为视觉导航系统中的基础和关键。在当前的视觉导航系统设计中，图像处理的硬件平台都是基于通用微处理器，嵌入式微处理器或者DSP进行设计的。这些处理器一个共同的特点就是数据串行处理，而图像处理过程涉及大量的并行处理操作，因此传统的串行处理方式满足不了图像处理的实时性要求。 鉴于微处理器这方面的不足，作者提出一种使用FPGA实现图像识别的并行处理方案，并据此设计一个智能图像传感器。该传感器采用先进的FPGA技术，将图像采集及其显示，路径的识别处理以及通信控制等模块集成在一个芯片上，形成一个片上系统(SOC)。其主要功能是对所采集的彩色路径图像进行识别处理，获得彩色路径的坐标及其方向角，并将处理结果发送给上位机，为自动导航提供控制依据。 本文将彩色路径的识别处理过程划分为三个阶段，第一阶段为颜色聚类识别，以获得二值路径图像，第二阶段为数学形态学运算，用于对第一阶段中获得的二值图像进行去斑处理，第三阶段为路径中心线的定位及其方向角的测量。图像传感器与上位机的通信采用异步串行方式，由于上位机需要控制该传感器执行多种任务，作者定义一种基于异步串行通信的应用层协议，用于上位机对传感器的控制。在图像的显示中，为了弥补图像采集的速率和VGA显示速率的不匹配，作者提出一种基于单端口存储器的图像帧缓冲机制，通过VGA接口将采集的图像实时地显示出来。 根据上述思想，作者完成了系统的硬件电路设计，并对整个系统进行了现场调试。调试结果表明，传感器系统的各个模块都能正常工作，FPGA中的数字逻辑电路能够实时地将路径从图像中准确地识别出来，.充分体现了FPGA对路径图像的高速处理优势，达到了设计预期目标，在一定程度上丰富了路径图像识别处理的技术和方法。
上传时间： 2013-04-24
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指纹识别作为生物特征识别的一种，在身份识别上有着其他手段不可比拟的优越性：人的指纹具有唯一性和稳定性；随着指纹传感器性能的提高和价格的降低．指纹的采集相对容易；指纹识别算法已经比较成熟
上传时间： 2013-07-28
上传用户：chongcongying
随着图像采集系统的广泛应用，人们对CCD探测系统的要求日益提高。传统的CCD探测系统由于结构复杂，造价较高，己不能满足日益广泛的应用需要。本文设计了一套基于单片FPGA的小型化与经济化的CCD探测系统，能够满足空间光强的测量并实现光信号的识别和处理。 本文研究了CCD探测系统的基本结构。设计了基于单片FPGA的CCD探测系统的硬件电路原理图，完成了硬件电路板制作与调试。系统FPGA选用Altera公司的低成本FPGA芯片EP2C20Q240，电路板采用双层板设计，实现了CCD探测系统的小型化与经济化的目标。利用FPGA器件实现了CCD驱动时序脉冲的设计、实现了单采样与相关双采样的控制程序设计，利用FPGA的数字信号处理功能实现了相关双采样的信号处理。基于FPGA的可编程特性，在不改变外部电路的基础上，通过程序的改变，对CCD驱动频率、模数转换器采样时刻的选择进行方便调节。系统与上位机的数据传输接口采用了网络传输方案，充分发挥了网络传输的远距离传输、远程访问、信息共享等优势，系统采用基于FPGA的NiosⅡ嵌入式处理器系统，通过对其应用软件的开发，实现了系统与上位机之间数据的可靠性传输。
上传时间： 2013-08-06
上传用户：hainan_256
单片机开发中除必要的硬件外，同样离不开软件，我们写的汇编语言源程序要变为 CPU可以执行的机器码有两种方法，一种是手工汇编，另一种是机器汇编，目前已极少使用手工汇编的方法了。机器汇编是通过汇编软件将源程序变为机器码，用于MCS-51 单片机的汇编软件有早期的A51，随着单片机开发技术的不断发展，从普遍使用汇编语言到逐渐使用高级语言开发，单片机的开发软件也在不断发展，Keil 软件是目前最流行开发MCS-51 系列单片机的软件，这从近年来各仿真机厂商纷纷宣布全面支持Keil 即可看出。Keil 提供了包括C编译器、宏汇编、连接器、库管理和一个功能强大的仿真调试器等在内的完整开发方案，通过一个集成开发环境（uVision）将这些部份组合在一起。运行Keil 软件需要Pentium 或以上的CPU，16MB或更多RAM、20M 以上空闲的硬盘空间、WIN98、NT、WIN2000、WINXP等操作系统。掌握这一软件的使用对于使用51 系列单片机的爱好者来说是十分必要的，如果你使用C 语言编程，那么Keil 几乎就是你的不二之选（目前在国内你只能买到该软件、而你买的仿真机也很可能只支持该软件），即使不使用C 语言而仅用汇编语言编程，其方便易用的集成环境、强大的软件仿真调试工具也会令你事半功倍。我们将通过一些实例来学习 Keil 软件的使用，在这一部份我们将学习如何输入源程序，建立工程、对工程进行详细的设置，以及如何将源程序变为目标代码。图1 所示电路图使用89C51 单片机作为主芯片，这种单片机性属于MCS-51 系列，其内部有4K 的FLASH ROM,可以反复擦写，非常适于做实验。89C51 的P1 引脚上接8 个发光二极管，P3.2~P3.4 引脚上接4 个按钮开关，我们的第一个任务是让接在P1 引脚上的发光二极管依次循环点亮。
上传时间： 2013-11-06
上传用户：aesuser
为了了解物联网应用拓展，探索RFID（射频识别技术）技术，文章从理论上对射频识别技术电磁场原理进行了探讨，从天线的电流模型出发，通过理论推导得出电磁量的计算公式，该公式对物联网具体的技术应用有一定的理论指导作用，对射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，起到理论支撑作用。
上传时间： 2013-10-31
上传用户：manking0408
为实现反辐射导弹分辨多个干扰源，根据空间谱估计原理，提出采用均匀圆形阵列天线结构对目标进行测向定位，并运用MUSIC算法估计其到达角，实现空域分辨。建立了基于均匀圆阵的二维DOA估计模型，讨论了角分辨算法在导引头中的具体应用。仿真结果证明了采用该方法能够有效分辨多个干扰源。
上传时间： 2013-10-11
上传用户：guojin_0704
基于对周边环境的温度和光照信息探测设计的无线识别装置系统由主控制器部分、信号调制与解调部分、功率放大部分、无线传输部分和显示五部分组成，设计以单片机AT89S52 为主控核心器件，采用无线射频识别技术，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据。
上传时间： 2014-12-30
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检测运动物体需要无运动物体的背景图像，所以，首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图，从背景图像中分离目标像素，获取目标的质心坐标，并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础，对运动的目标进行实时检测和跟踪。质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定，该算法计算简单，计算量小，其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码，并且设计了跟踪运动车辆的控制界面，方便了实时监控。实验结果表明，该方法可以实现视频序列中运动目标的识别，具有实时性、并能给出较好的识别效果。
上传时间： 2013-11-12
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针对目标和背景具有空间连续性的特点，提出一种基于核密度估计和马尔科夫随机场的运动目标检测方法。首先利用核密度估计计算像素点属于背景的概率密度，在特征向量中加入颜色空间运动矢量分量来提高对背景扰动和光照变化的鲁棒性；然后构造马尔科夫随机场，提出一种马尔科夫随机场能量函数代价项的构造方法，通过最小化其能量函数得到目标分割结果。实验结果证明，该运动目标检测算法对背景扰动和光照变化具有更好的鲁棒性，错误检测率更低。
上传时间： 2014-01-20
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