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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现代信息技术的迅猛发展，使得图像处理方面的研究与应用，尤其是实时图像处理引起了更广泛的关注。近年来，随着嵌入式和DSP技术的不断发展，数字信号处理领域的理论研究成果被逐渐应用到实际系统中，从而推动了新理论的产生和应用，对图像处理等领域的技术发展起到了十分重要的作用。可见，研究如何将ARM和DSP双处理器结构应用于实时图像处理系统的新方法有着非常重要的理论价值和应用价值。本文主要研究内容如下： 1.分析了实时图像处理领域的最新发展，得出了以ARM和DSP分别作为实时图像处理系统核心的优势和劣势，结合本课题实时性，高效性和便携性的特点，设计一个以ARM+DSP双处理器为核心的通用实时图像处理系统，并通过增加或裁剪可以广泛应用于图像处理和图像识别领域。 2.掌纹识别技术是继指纹识别和虹膜识别后人体生物特征识别领域中最新的研究方向，正处在不断的研究和探索阶段。在论文中，介绍了以ARM+DSP双处理器为核心的通用实时图像处理系统和掌纹识别技术相融合的实例，构成最基本的脱机掌纹识别系统，给出了系统的组成和运行的基本流程，实现最基本的识别功能，降低成本，提升实时掌纹识别系统的性能。 3.具体设计中，在对两种系统组成方案经过比较后，选择了基于TI公司的TMS320VC5470双核处理器为核心，根据TMS320VC5470芯片的特点，对系统平台的硬件原理进行设计，扩充了进行研究所需的片外RAM，ROM(Flash)，人机接口电路，外围接口电路，仿真接口JTAG等。随后根据原理图所需器件，选择相对应的封装形式，设计8层印刷电路板，对BGA封装形式芯片的扇出方式，布线规则以及高速数字电路与高速PCB设计中涉及的信号完整性问题予以重点研究，较好解决了高密度BGA封装集成电路的布线及其电磁兼容性问题。除此之外，在软件设计方面，讨论了针对TMS320VC5470系统脱离主机开发环境成为独立系统时双核Bootload的实现、双核间通讯及程序固化到FLASH中的方法。 本文所做的创新工作是将ARM和DSP有效的相结合，使他们在实时图像处理系统中发挥各自的优势，克服自身的劣势，提升了实时图像处理系统的性能，缩小了体积，节约了成本；并基于上述研究成果，将该ARM+DSP实时图像处理系统和最新的掌纹识别的原理相结合，构成了手持式掌纹识别系统，对于实时掌纹识别技术的研究有着非常重要意义。
上传时间： 2013-07-31
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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
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传统多模态生物特征识别方法当出现生物特征缺失时，识别性能会明显下降。针对此问题，提出一种融合人脸、虹膜和掌纹的自适应并行结构多模态生物识别方法。该方法在设计融合策略时，考虑到所有可能的输入缺失，构造并行结构的融合函数集，在实际应用时根据输入状态自适应的选择融合策略进行识别。实验仿真结果表明该方法既可提高识别可靠性又可实现当有生物特征缺失时的性能稳定。
上传时间： 2013-11-02
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提供了图像识别，包括人脸识别和虹膜识别，是不可多得的程序
标签： 图像识别
上传时间： 2015-03-15
上传用户：songrui
在Matlab上基于Hough变换开发的快速圆检测方法，可应用到虹膜图象的检测中，完成对虹膜内、外边缘的定位。
上传时间： 2013-12-13
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人耳识别技术是20世纪90年代末开始兴起的一种生物特征识别技术，与其它生物特征识别技术比较具有以下几个特点：（1）与人脸识别方法比较，耳识别方法不受面部表情、化妆品和胡须变化的影响，同时保留了面部识别图象采集方便的优点，与人脸相比，整个人耳的颜色更加一致、图像尺寸更小，数据处理量也更小。（2）与指纹识别方法比较，耳图象的获取是一种被动方式，即通过非接触方式获取耳图像，不存在通过接触传染疾病的机会，因此，其信息获取方式具有容易被人接受的优点。（3）与虹膜识别方法比较，首先，由于人脸和头发的存在，需要在耳识别过程中增加一个耳区域定位步骤，这并不影响耳特征的提取，而眼毛对虹膜的遮挡将直接影响虹膜特征的提取。头发对于耳的遮挡可以容易地避免，而眼毛对于虹膜的遮挡是生理结构决定的，也是难以避免的。其次，就目前的技术而言，虹膜采集需要测试者与采集装置之间的位置在机器发出的语言提示下进行不断地调整，同时要瞪大眼睛，使虹膜尽可能暴露，初试者通常要反复多次调整才能够达到要求，而耳采集方式与脸采集方式基本相同，测试者很容易达到拍摄图象的要求条件。最后，虹膜采集装置的成本要高于耳采集装置。
上传时间： 2013-12-20
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这是一个开源项目，功能是实现虹膜识别。开发语言Java。捕获的图像,位于虹膜、制作独特的虹膜轮廓
上传时间： 2013-12-24
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libsvm支持向量机，用于识别分类。本程序成功用于虹膜识别的研究。是嵌入matlab的C程序
上传时间： 2016-08-25
上传用户：mikesering
生物识别技术在科研领域取 得了极大的重视和发展。由于生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个 体差异性，因此是身份验证的最理想依据川。其中，利用人脸特征进行身份验证又是 最自然直接的手段，与指纹、虹膜、掌纹等其他人体生物特征识别系统相比，人脸识 别系统更加友好，方便，易于为用户所接受，有广阔的应用领域。
上传时间： 2013-12-29
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