国模一区二区三区,欧美一区二区三区公司,亚洲第一天堂av

生物特征識(shí)(shí)別

基于ARM的人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

人臉識(shí)別技術(shù)作為生物識(shí)別技術(shù)之一，是模式識(shí)別在圖像領(lǐng)域中的具體運(yùn)用，其應(yīng)用前景非常廣闊，可以應(yīng)用到身份證件的鑒別、自動(dòng)門禁控制系統(tǒng)、銀行取款機(jī)、家庭安全，圖片檢索等領(lǐng)域。人臉識(shí)別系統(tǒng)主要分為人臉檢測(cè)定位，特征提取和人臉?lè)诸惾糠?。人臉的檢測(cè)和定位，即從輸入的圖像中找到人臉及人臉存在的位置，并將人臉從背景中分離出來(lái)。在特征提取部分，先對(duì)原始人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，之后原始數(shù)據(jù)由維數(shù)較少的有效特征數(shù)據(jù)表示并存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，接下來(lái)進(jìn)行人臉?lè)诸?，在識(shí)別待測(cè)人臉圖像時(shí)，將待測(cè)圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)相比對(duì)，判斷是否為庫(kù)中的某一人，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別人臉的目的。在過(guò)去的十年里，人臉識(shí)別技術(shù)一直是圖像處理領(lǐng)域里具有挑戰(zhàn)性的課題，隨著研究的深入，許多人臉檢測(cè)及識(shí)別算法被提出來(lái)。其中基于主成分分析的Eigenface的算法及其變形已經(jīng)成為測(cè)試人臉識(shí)別系統(tǒng)性能的基準(zhǔn)算法；同時(shí)Adaboost人臉檢測(cè)算法，在PC上基本可以達(dá)到實(shí)時(shí)，在嵌入式產(chǎn)品廣泛應(yīng)用的今天，只有讓人臉識(shí)別算法在嵌入式平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)，才能獲得更廣闊的應(yīng)用，本文研究了在嵌入式平臺(tái)上Adaboost人臉檢測(cè)算法的性能。嵌入式是后PC時(shí)代的一個(gè)亮點(diǎn)，目前已經(jīng)應(yīng)用在社會(huì)生活的方方面面。嵌入式產(chǎn)品的開發(fā)平臺(tái)分為包括很多，如：DSP，ARM，PowerPC等等。本文采用的ARM9作為嵌入式開發(fā)平臺(tái)，研究人臉識(shí)別在ARM平臺(tái)的性能，為實(shí)用的嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供參考。本文從PC平臺(tái)的軟件實(shí)現(xiàn)入手，分別實(shí)現(xiàn)了PC平臺(tái)下的AdaBoost人臉檢測(cè)算法和PCA人臉識(shí)別算法,分析了現(xiàn)象及結(jié)果，接下來(lái)搭建了基于ARM嵌入式系統(tǒng)的硬件平臺(tái)，對(duì)AdaBoost人臉檢測(cè)算法進(jìn)行了硬件平臺(tái)的移植，并得出相應(yīng)實(shí)驗(yàn)效果。

標(biāo)簽： ARM 人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)

上傳時(shí)間： 2013-05-31

上傳用戶：saharawalker
基于ARM的指紋識(shí)別門禁系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

隨著數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展，傳統(tǒng)的門禁系統(tǒng)由于鑒別方式、速度和性能等方面的限制，很難滿足安全可靠和網(wǎng)絡(luò)化的控制需求。由于識(shí)別技術(shù)的不斷成熟，基于人體生理特征的身份識(shí)別系統(tǒng)逐漸被人們開始采用，目前，從實(shí)用的角度看，指紋識(shí)別技術(shù)要比其它生物識(shí)別技術(shù)更安全和方便，這是因?yàn)槿说闹讣y具有唯一性、不變性以及貼身性的特點(diǎn)。傳統(tǒng)的門禁控制器常采用單片機(jī)開發(fā)，利用串行通信接口向遠(yuǎn)程上位機(jī)傳送數(shù)據(jù)，多個(gè)門禁控制器一般組成RS485網(wǎng)絡(luò)，通信線路專用且不易于實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)控制和遠(yuǎn)程控制，而基于TCP/IP網(wǎng)絡(luò)通信的門禁系統(tǒng)通過(guò)局域網(wǎng)傳遞數(shù)據(jù)，很容易實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制和分布式管理。文中設(shè)計(jì)了基于指紋識(shí)別和以太網(wǎng)的智能網(wǎng)絡(luò)型門禁控制器。在ARM9和Linux操作系統(tǒng)上采用FPS200指紋傳感器采集指紋圖像和USB攝像頭采集視頻圖像，以及采用以太網(wǎng)控制器芯片AX88796，實(shí)現(xiàn)了基于TCP/IP協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)門禁系統(tǒng)。論文首先分析了門禁系統(tǒng)的研究背景、意義及國(guó)內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀，然后介紹了指紋識(shí)別網(wǎng)絡(luò)門禁系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)，闡述了系統(tǒng)各個(gè)重要功能模塊的硬件資源。根據(jù)系統(tǒng)的硬件資源搭建了嵌入式Linux的軟件平臺(tái)，移植了相關(guān)模塊的驅(qū)動(dòng)程序。論文研究了指紋識(shí)別算法，包括指紋圖像預(yù)處理和指紋圖像的特征提取和匹配，重點(diǎn)分析了指紋圖像分割法，利用灰度梯度和灰度方差的結(jié)合設(shè)置一個(gè)合適的局部閾值對(duì)指紋進(jìn)行分割。然后，闡述了門禁控制系統(tǒng)軟件的總體設(shè)計(jì)，并重點(diǎn)介紹Video4Linux采集圖像、指紋圖像采集、GoAhead Web Server的應(yīng)用以及系統(tǒng)運(yùn)用TCP/IP實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)門禁控制器和上位機(jī)PC之間的網(wǎng)絡(luò)通信。系統(tǒng)測(cè)試部分介紹了測(cè)試環(huán)境、測(cè)試方法以及測(cè)試內(nèi)容。測(cè)試結(jié)果表明，本課題設(shè)計(jì)的指紋識(shí)別網(wǎng)絡(luò)型門禁系統(tǒng)在穩(wěn)定性、可靠性以及實(shí)時(shí)性方面達(dá)到了較好的效果。文章最后提出了一些在工作中遇到的問(wèn)題，并對(duì)近幾年來(lái)的一些新的研究趨勢(shì)做了簡(jiǎn)單的總結(jié)與展望，指出了指紋識(shí)別網(wǎng)絡(luò)型門禁系統(tǒng)未來(lái)的研究方向。

標(biāo)簽： ARM 指紋識(shí)別門禁系統(tǒng)

上傳時(shí)間： 2013-07-23

上傳用戶：pwcsoft
壓電石英晶體生物傳感器應(yīng)用研究進(jìn)展

壓電石英晶體生物傳感器是利用壓電石英晶體振蕩頻率對(duì)晶體表面質(zhì)量負(fù)載和表面性狀如密度、粘度、電導(dǎo)、介電常數(shù)等的高度敏感性與生物識(shí)別分子的高度特異性相結(jié)合發(fā)展起來(lái)的一種新型傳感器。它具有靈敏度高、特異性好

標(biāo)簽： 壓電石英晶體生物傳感器應(yīng)用研究

上傳時(shí)間： 2013-06-17

上傳用戶：hxy200501
基于ARM的嵌入式指紋識(shí)別系統(tǒng)

生物識(shí)別技術(shù)代表了未來(lái)身份驗(yàn)證技術(shù)的發(fā)展方向，而指紋識(shí)別技術(shù)又是最可靠、最有效的生物識(shí)別技術(shù)之一。目前，指紋識(shí)別技術(shù)是優(yōu)于其它生物識(shí)別技術(shù)的身份鑒別方法。這是因?yàn)槿说闹讣y各不相同、終生基本不變的特點(diǎn)已經(jīng)得到公認(rèn)，特別是現(xiàn)有的指紋識(shí)別算法已達(dá)到識(shí)別迅速、準(zhǔn)確可靠的水平，是完全可以商業(yè)化的生物識(shí)別技術(shù)。傳統(tǒng)的指紋識(shí)別系統(tǒng)多是基于PC平臺(tái)，這種系統(tǒng)將指紋圖像處理和指紋匹配甚至指紋采集控制都放在PC平臺(tái)上，在獲得了較高速度和開發(fā)效率的同時(shí)，缺點(diǎn)也是顯而易見的，其體積龐大，成本較高。而已有的嵌入式指紋識(shí)別系統(tǒng)多是基于單片機(jī)和DSP的，不是在運(yùn)算速度上受到硬件限制，就是在系統(tǒng)的擴(kuò)展性、可維護(hù)性及用戶交互上有諸多不足。近年來(lái)指紋識(shí)別應(yīng)用的普及對(duì)自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的便攜性和易用性提出了更高的要求，指紋識(shí)別技術(shù)正向著小型化和嵌入式的方向發(fā)展。在微電子領(lǐng)域，以ARM、DSP、FPGA為代表的嵌入式微處理器的性能飛速提高，為構(gòu)建嵌入式系統(tǒng)提供了硬件保證。 ARM是當(dāng)前最為流行的32位RISC處理器架構(gòu)，目前ARM占RISC處理器市場(chǎng)的七成左右。三星公司的S3C2410是基于ARM920T內(nèi)核的通用32位微處理器，它具有高性能和低功耗的特性，被設(shè)計(jì)用于手持設(shè)備和通用嵌入式系統(tǒng)。嵌入式系統(tǒng)對(duì)操作系統(tǒng)和其上運(yùn)行的軟件有特別的要求。針對(duì)本課題所采用的ARM硬件平臺(tái)，詳細(xì)介紹了嵌入式操作系統(tǒng)Arm-Linux的移植。分別說(shuō)明了交叉編譯工具鏈的安裝、引導(dǎo)裝載器的移植和Linux內(nèi)核的裁減和交叉編譯過(guò)程。為了運(yùn)行應(yīng)用程序，還介紹了文件系統(tǒng)的構(gòu)建。指紋識(shí)別系統(tǒng)需要指紋采集設(shè)備。FPS200是Veridicom公司推出的第三代半導(dǎo)體指紋傳感器，是一款專為嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)的高性能、低成本、低功耗的電容式固態(tài)指紋傳感器。本文詳細(xì)闡述了基于FPS200的USB接口指紋采集卡的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。指紋圖像處理與匹配是整個(gè)系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)，論文介紹了圖像處理與匹配的一般概念，并提出了新的指紋匹配方法。指紋匹配是自動(dòng)指紋識(shí)別中的一個(gè)難點(diǎn)。現(xiàn)有的指紋匹配方法大致可以歸結(jié)為圖形匹配和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)匹配兩大類，本文提出的基于線段的特征點(diǎn)匹配算法屬于圖形匹配。嵌入式系統(tǒng)需要完善的軟件支持。隨著嵌入式技術(shù)的飛速發(fā)展，用戶交互界面也由傳統(tǒng)的字符界面向圖形界面轉(zhuǎn)變，圖形用戶界面系統(tǒng)得到了長(zhǎng)足的發(fā)展。MiniGUI 是一個(gè)非常適合于工業(yè)控制實(shí)時(shí)系統(tǒng)以及嵌入式系統(tǒng)的可定制的、小巧的圖形用戶界面支持系統(tǒng)。本文介紹了基于MiniGUI的可視化指紋識(shí)別軟件設(shè)計(jì)。綜上所述，本文針對(duì)特定硬件條件，構(gòu)建了定制的嵌入式操作系統(tǒng)；設(shè)計(jì)了支持USB數(shù)據(jù)傳輸?shù)闹讣y采集卡；指紋圖像的濾波、提取特征和指紋特征匹配均針對(duì)嵌入式系統(tǒng)的實(shí)際情況進(jìn)行了優(yōu)化；利用MiniGUI圖形支持庫(kù)完成了界面美觀友好的可視化指紋識(shí)別程序。系統(tǒng)具有安全可靠、易于擴(kuò)展、性價(jià)比高等優(yōu)點(diǎn)。

標(biāo)簽： ARM 嵌入式指紋識(shí)別系統(tǒng)

上傳時(shí)間： 2013-08-02

上傳用戶：小儒尼尼奧
基于FPGA的人臉檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

人臉識(shí)別技術(shù)繼指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別以及聲音識(shí)別等生物識(shí)別技術(shù)之后，以其獨(dú)特的方便、經(jīng)濟(jì)及準(zhǔn)確性而越來(lái)越受到世人的矚目。作為人臉識(shí)別系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)—人臉檢測(cè)，隨著研究的深入和應(yīng)用的擴(kuò)大，在視頻會(huì)議、圖像檢索、出入口控制以及智能人機(jī)交互等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用前景，發(fā)展速度異常迅猛。 FPGA的制造技術(shù)不斷發(fā)展，它的功能、應(yīng)用和可靠性逐漸增加，在各個(gè)行業(yè)也顯現(xiàn)出自身的優(yōu)勢(shì)。FPGA允許用戶根據(jù)自己的需要來(lái)建立自己的模塊，為用戶的升級(jí)和改進(jìn)留下廣闊的空間。并且速度更高，密度也更大，其設(shè)計(jì)方法的靈活性降低了整個(gè)系統(tǒng)的開發(fā)成本，F(xiàn)PGA 設(shè)計(jì)成為電子自動(dòng)化設(shè)計(jì)行業(yè)不可缺少的方法。本文從人臉檢測(cè)算法入手，總結(jié)基于FPGA上的嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，使用IBM的Coreconnect掛接自定義模塊技術(shù)。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練分類器、定點(diǎn)化、以及硬件加速等方法后，能夠使人臉檢測(cè)系統(tǒng)在基于Xilinx的Virtex II Pro開發(fā)板上平臺(tái)上，達(dá)到實(shí)時(shí)的檢測(cè)效果。本文工作和成果可以具體描述如下： 1. 算法分析：對(duì)于人臉檢測(cè)算法，首先確保的是檢測(cè)率的準(zhǔn)確性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一種基于Adaboost算法的人臉檢測(cè)方法。算法中較多的是積分圖的特征值計(jì)算，這便于進(jìn)一步的硬件設(shè)計(jì)。同時(shí)對(duì)檢測(cè)算法進(jìn)行耗時(shí)分析確定運(yùn)行速度的瓶頸。 2. 軟硬件功能劃分：這一步考慮市場(chǎng)可以提供的資源狀況，又要考慮系統(tǒng)成本、開發(fā)時(shí)間等諸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro開發(fā)板，在上面有可以供利用的Power PC處理器、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)器、I/O接口、總線及數(shù)據(jù)通道等，通過(guò)分析可以對(duì)算法進(jìn)行細(xì)致的劃分，實(shí)現(xiàn)需要加速的模塊。 3. 定點(diǎn)化：在Adaboost算法中，需要進(jìn)行大量的浮點(diǎn)計(jì)算。這里采用的方法是直接對(duì)數(shù)據(jù)位進(jìn)行操作它提取指數(shù)和尾數(shù)，然后對(duì)尾數(shù)執(zhí)行移位操作。 4. 改進(jìn)檢測(cè)用的級(jí)聯(lián)分類器的訓(xùn)練，提出可以迅速提高分類能力、特征數(shù)量大大減小的一種訓(xùn)練方法。 5. 最后對(duì)系統(tǒng)的整體進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)表明，在視頻輸入輸出接入的同時(shí)，人臉檢測(cè)能夠達(dá)到17fps的檢測(cè)速度，并且獲得了很好的檢測(cè)率以及較低的誤檢率。

標(biāo)簽： FPGA 人臉檢測(cè) 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

上傳時(shí)間： 2013-04-24

上傳用戶：大融融rr
用VISUAL C++編程實(shí)現(xiàn)指紋圖像的特征提取以及對(duì)指紋圖像的識(shí)別

·詳細(xì)說(shuō)明：用VISUAL C＋＋編程實(shí)現(xiàn)指紋圖像的特征提取以及對(duì)指紋圖像的識(shí)別-Utilising VISUAL C++ to make programs, we can get the characters of image and identify the image of finger mark 文件列表: fvs.ncb fvs.sln fvs.v

標(biāo)簽： VISUAL nbsp 指紋圖像編程實(shí)現(xiàn)

上傳時(shí)間： 2013-04-24

上傳用戶：kaka
MFCC特征提取算法以及語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)源碼

·詳細(xì)說(shuō)明：本程序包含語(yǔ)音壓縮和語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域所需的LPCC，MFCC特征提取算法以及語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)源碼。在對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取前，可對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行16K到8K的降采樣率處理，包含180階FIR濾波器的頻率壓縮程序。文件列表: LPCC&MFCC&VAD .............\endpointD .............\.......

標(biāo)簽： MFCC 特征提取檢測(cè) 源碼

上傳時(shí)間： 2013-07-06

上傳用戶：windwolf2000
便攜式生物電阻抗測(cè)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)

· 摘要：針對(duì)生物組織的電阻抗特性,給出了一種便攜式生物阻抗測(cè)量系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法;該系統(tǒng)采用DSP控制,進(jìn)行高分辨率多頻率點(diǎn)生物阻抗測(cè)量,根據(jù)Cole-Cole阻抗圓圖理論,對(duì)多頻率點(diǎn)阻抗進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合后可獲得測(cè)量范圍內(nèi)任意頻率生物電阻抗特性;實(shí)現(xiàn)了對(duì)生物電阻抗的快速、自動(dòng)測(cè)量;該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)緊湊,簡(jiǎn)單實(shí)用,試驗(yàn)結(jié)果表明系統(tǒng)穩(wěn)定可靠,具有足夠的精度,重復(fù)性好,在生物電阻抗研究工作中有

標(biāo)簽： 便攜式阻抗測(cè)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)

上傳時(shí)間： 2013-07-16

上傳用戶：WMC_geophy
人臉特征識(shí)別運(yùn)用VC++編程實(shí)現(xiàn)

·詳細(xì)說(shuō)明：人臉特征識(shí)別運(yùn)用VC++編程實(shí)現(xiàn)，包括圖像提取，預(yù)處理和特征提取等，最終實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的功能。

標(biāo)簽： VC 人臉特征識(shí)別編程實(shí)現(xiàn)

上傳時(shí)間： 2013-05-31

上傳用戶：建建設(shè)設(shè)
用gabor變換算法提取圖像的紋理特征(用matlab編寫)

·詳細(xì)說(shuō)明：該代碼為用gabor變換算法提取圖像的紋理特征，用matlab編寫，可應(yīng)用于基于紋理的圖像檢索系統(tǒng)。其中還包含一篇gabor變換相關(guān)的文獻(xiàn)

標(biāo)簽： matlab gabor 變換算法

上傳時(shí)間： 2013-06-27

上傳用戶：dialouch