專輯類-網(wǎng)絡(luò)及電腦相關(guān)專輯-114冊-4.31G 路由器知識講座-68頁-1.5M-PPT版.ppt
上傳時(shí)間： 2013-06-04
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人臉識別技術(shù)繼指紋識別、虹膜識別以及聲音識別等生物識別技術(shù)之后，以其獨(dú)特的方便、經(jīng)濟(jì)及準(zhǔn)確性而越來越受到世人的矚目。作為人臉識別系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)—人臉檢測，隨著研究的深入和應(yīng)用的擴(kuò)大，在視頻會議、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，在各個行業(yè)也顯現(xiàn)出自身的優(yōu)勢。FPGA允許用戶根據(jù)自己的需要來建立自己的模塊，為用戶的升級和改進(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系統(tǒng)的開發(fā)成本，F(xiàn)PGA 設(shè)計(jì)成為電子自動化設(shè)計(jì)行業(yè)不可缺少的方法。 本文從人臉檢測算法入手，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，能夠使人臉檢測系統(tǒng)在基于Xilinx的Virtex II Pro開發(fā)板上平臺上，達(dá)到實(shí)時(shí)的檢測效果。本文工作和成果可以具體描述如下： 1. 算法分析：對于人臉檢測算法，首先確保的是檢測率的準(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)對檢測算法進(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)展的存儲器、I/O接口、總線及數(shù)據(jù)通道等，通過分析可以對算法進(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數(shù)據(jù)位進(jìn)行操作它提取指數(shù)和尾數(shù)，然后對尾數(shù)執(zhí)行移位操作。 4. 改進(jìn)檢測用的級聯(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)，人臉檢測能夠達(dá)到17fps的檢測速度，并且獲得了很好的檢測率以及較低的誤檢率。
標(biāo)簽： FPGA 人臉檢測 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間： 2013-07-01
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為了克服傳統(tǒng)的局部特征匹配算法對噪聲和圖像灰度非線性變換敏感的不足，提出了基于SIFT（Scale Invariant Feature Transform）描述算子的特征匹配算法。該算法首先
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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生物發(fā)酵作為現(xiàn)代生物技術(shù)工業(yè)的重要組成部分，已被廣泛用于食品、制藥等各個領(lǐng)域，并顯示出良好的發(fā)展前景和巨大的市場潛力。但由于生物發(fā)酵過程是一種復(fù)雜的生化反應(yīng)過程，控制變量眾多且相互關(guān)聯(lián)度較大，采用傳統(tǒng)控制方法難以實(shí)現(xiàn)有效控制。 因此，本文根據(jù)生物發(fā)酵的流程特點(diǎn)和當(dāng)今國內(nèi)市場的切實(shí)需要，在總結(jié)國內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，針對非線性、時(shí)變、大滯后的發(fā)酵過程，將智能控制技術(shù)融入到了生物發(fā)酵控制系統(tǒng)中，主要對發(fā)酵過程中的溫度、PH值的控制算法進(jìn)行研究，分別設(shè)計(jì)了仿人智能模糊PID控制和仿人智能模糊控制，模擬仿真和實(shí)驗(yàn)分析表明，控制效果優(yōu)于傳統(tǒng)算法。 基于32位ARM架構(gòu)的嵌入式微處理器以其高性能、低功耗、低成本的優(yōu)勢，得到了很好的推廣，同時(shí)國內(nèi)微電子與嵌入式技術(shù)得到了迅速發(fā)展。鑒于此背景，本系統(tǒng)現(xiàn)場控制的下位機(jī)的硬件平臺采用基于S3C2410的處理器，軟件設(shè)計(jì)中采用了嵌入式Linux系統(tǒng)。同時(shí)采用了集散控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)一臺上位機(jī)可以同時(shí)與多臺下位機(jī)的數(shù)據(jù)通訊和遠(yuǎn)程監(jiān)控，且下位機(jī)可以脫離上位計(jì)算機(jī)單獨(dú)對各種參數(shù)進(jìn)行控制。 本文的工作重點(diǎn)主要包括：主要參數(shù)測量與控制、發(fā)酵過程系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)、嵌入式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。本發(fā)酵控制系統(tǒng)對發(fā)酵過程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測、優(yōu)化操作，不僅能避免人工操作的不確定因素，提高自動化水平，而且能夠?qū)Πl(fā)酵過程中主要參數(shù)進(jìn)行有效控制，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
標(biāo)簽： ARMLinux 生物發(fā)酵 智能控制系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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人臉識別技術(shù)作為生物識別技術(shù)之一，是模式識別在圖像領(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。 人臉識別系統(tǒng)主要分為人臉檢測定位，特征提取和人臉分類三部分。人臉的檢測和定位，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。在特征提取部分，先對原始人臉數(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)表示并存儲在數(shù)據(jù)庫中，接下來進(jìn)行人臉分類，在識別待測人臉圖像時(shí)，將待測圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲數(shù)據(jù)相比對，判斷是否為庫中的某一人，從而實(shí)現(xiàn)自動識別人臉的目的。 在過去的十年里，人臉識別技術(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，許多人臉檢測及識別算法被提出來。其中基于主成分分析的Eigenface的算法及其變形已經(jīng)成為測試人臉識別系統(tǒng)性能的基準(zhǔn)算法；同時(shí)Adaboost人臉檢測算法，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，只有讓人臉識別算法在嵌入式平臺上實(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上Adaboost人臉檢測算法的性能。 嵌入式是后PC時(shí)代的一個亮點(diǎn)，目前已經(jīng)應(yīng)用在社會生活的方方面面。嵌入式產(chǎn)品的開發(fā)平臺分為包括很多，如：DSP，ARM，PowerPC等等。本文采用的ARM9作為嵌入式開發(fā)平臺，研究人臉識別在ARM平臺的性能，為實(shí)用的嵌入式人臉識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供參考。 本文從PC平臺的軟件實(shí)現(xiàn)入手，分別實(shí)現(xiàn)了PC平臺下的AdaBoost人臉檢測算法和PCA人臉識別算法,分析了現(xiàn)象及結(jié)果，接下來搭建了基于ARM嵌入式系統(tǒng)的硬件平臺，對AdaBoost人臉檢測算法進(jìn)行了硬件平臺的移植，并得出相應(yīng)實(shí)驗(yàn)效果。
標(biāo)簽： ARM 人臉識別 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間： 2013-05-31
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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。由于識別技術(shù)的不斷成熟，基于人體生理特征的身份識別系統(tǒng)逐漸被人們開始采用，目前，從實(shí)用的角度看，指紋識別技術(shù)要比其它生物識別技術(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、意義及國內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀，然后介紹了指紋識別網(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，移植了相關(guān)模塊的驅(qū)動程序。論文研究了指紋識別算法，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)置一個合適的局部閾值對指紋進(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)測試部分介紹了測試環(huán)境、測試方法以及測試內(nèi)容。測試結(jié)果表明，本課題設(shè)計(jì)的指紋識別網(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題，并對近幾年來的一些新的研究趨勢做了簡單的總結(jié)與展望，指出了指紋識別網(wǎng)絡(luò)型門禁系統(tǒng)未來的研究方向。
標(biāo)簽： ARM 指紋識別 門禁系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-07-23
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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別分子的高度特異性相結(jié)合發(fā)展起來的一種新型傳感器。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
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生物識別技術(shù)代表了未來身份驗(yàn)證技術(shù)的發(fā)展方向，而指紋識別技術(shù)又是最可靠、最有效的生物識別技術(shù)之一。目前，指紋識別技術(shù)是優(yōu)于其它生物識別技術(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)有的指紋識別算法已達(dá)到識別迅速、準(zhǔn)確可靠的水平，是完全可以商業(yè)化的生物識別技術(shù)。 傳統(tǒng)的指紋識別系統(tǒng)多是基于PC平臺，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。 近年來指紋識別應(yīng)用的普及對自動指紋識別系統(tǒng)的便攜性和易用性提出了更高的要求，指紋識別技術(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)對操作系統(tǒng)和其上運(yùn)行的軟件有特別的要求。針對本課題所采用的ARM硬件平臺，詳細(xì)介紹了嵌入式操作系統(tǒng)Arm-Linux的移植。分別說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。指紋匹配是自動指紋識別中的一個難點(diǎn)?，F(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)得到了長足的發(fā)展。MiniGUI 是一個非常適合于工業(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的可視化指紋識別軟件設(shè)計(jì)。 綜上所述，本文針對特定硬件條件，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圖形支持庫完成了界面美觀友好的可視化指紋識別程序。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 指紋識別系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-08-02
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人臉識別技術(shù)繼指紋識別、虹膜識別以及聲音識別等生物識別技術(shù)之后，以其獨(dú)特的方便、經(jīng)濟(jì)及準(zhǔn)確性而越來越受到世人的矚目。作為人臉識別系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)—人臉檢測，隨著研究的深入和應(yīng)用的擴(kuò)大，在視頻會議、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，在各個行業(yè)也顯現(xiàn)出自身的優(yōu)勢。FPGA允許用戶根據(jù)自己的需要來建立自己的模塊，為用戶的升級和改進(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系統(tǒng)的開發(fā)成本，F(xiàn)PGA 設(shè)計(jì)成為電子自動化設(shè)計(jì)行業(yè)不可缺少的方法。 本文從人臉檢測算法入手，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，能夠使人臉檢測系統(tǒng)在基于Xilinx的Virtex II Pro開發(fā)板上平臺上，達(dá)到實(shí)時(shí)的檢測效果。本文工作和成果可以具體描述如下： 1. 算法分析：對于人臉檢測算法，首先確保的是檢測率的準(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)對檢測算法進(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)展的存儲器、I/O接口、總線及數(shù)據(jù)通道等，通過分析可以對算法進(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數(shù)據(jù)位進(jìn)行操作它提取指數(shù)和尾數(shù)，然后對尾數(shù)執(zhí)行移位操作。 4. 改進(jìn)檢測用的級聯(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)，人臉檢測能夠達(dá)到17fps的檢測速度，并且獲得了很好的檢測率以及較低的誤檢率。
標(biāo)簽： FPGA 人臉檢測 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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·詳細(xì)說明：用VISUAL C＋＋編程實(shí)現(xiàn)指紋圖像的特征提取以及對指紋圖像的識別-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
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