自“9.11”后，隨著人們對安防需求的升級，門禁控制系統得到日益廣泛的應用，不斷提高門禁系統的安全性成為研究的重要課題。第四代門禁系統結合了人體生物特征識別技術，利用人體本身具有的物理特征(如指紋、虹膜、臉型、掌紋等)或行為特征(如步態、簽名等)來確定人的身份，取代或加強傳統的身份識別方法。 論文采用掌形識別為控制方案，基于ARM920T內核的EP9315芯片為門禁系統CPU，設計和調試了系統的硬件平臺。 論文研究了掌形識別算法，進行了三方面的工作。 首先研究了掌形中的手形特征，提出了一種基于骨架特征的手形識別算法，很好的克服了手指旋轉給識別帶來的干擾。 然后研究了掌形中的掌紋特征，通過系列圖像處理，分離出手掌的三條主線，提取主線端點，并在主線上等間隔采樣，利用端點和采樣點進行匹配，擁有很高的識別率。 最后結合手形與掌紋特征，實現掌形識別。依據手形特征對掌形庫進行粗分類，利用掌紋特征進行匹配，算法擁有很快的識別速度與穩定較高的識別率。對分類規則提出了新思路與方法。 論文還提出了基于ARM的門禁系統方案。成功設計了以基于ARM920T內核的EP9315芯片為CPU的最小系統，設計PCB圖并制板，最后調試了系統的底層電路。 論文的研究設計工作，通過提高掌形識別算法的識別率，達到了提高門禁系統安全性的目的；ARM平臺的設計與調試，在工程實際中有參考價值。
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