條碼技術(shù)是隨通信技術(shù)，計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展應(yīng)運(yùn)而生的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的一種。根據(jù)二進(jìn)制編碼規(guī)則對(duì)應(yīng)形成的由對(duì)光反映率不同的條、空組成的圖形，經(jīng)光電掃描識(shí)讀器掃描，將采集的信息經(jīng)處理器進(jìn)行處理，從而達(dá)到自動(dòng)識(shí)別的目的。條碼技術(shù)自出現(xiàn)以來(lái)，得到了人們的普遍關(guān)注，發(fā)展十分迅速，已廣泛用于交通運(yùn)輸、商業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生、制造業(yè)、倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)、郵電業(yè)等領(lǐng)域，極大的提高了數(shù)據(jù)采集和信息處理的速度，提高了工作效率，并為管理的科學(xué)化、信息化和現(xiàn)代化作出了貢獻(xiàn)。目前常用的是一維條碼，但一維條碼最大的弱點(diǎn)就是表征的信息量是有限的，需要依賴(lài)外部數(shù)據(jù)庫(kù)支持，離開(kāi)這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)條碼本身就沒(méi)有意義了。二維條碼克服了這一弱點(diǎn)，它是在一維條碼基礎(chǔ)上形成的高密度、高信息量的條碼，可以將大量信息在小區(qū)域內(nèi)編碼，它本身就是一個(gè)完整的數(shù)據(jù)文件，是實(shí)現(xiàn)證件、卡片等信息存儲(chǔ)、攜帶并可以通過(guò)機(jī)器自動(dòng)識(shí)讀的理想方法。 本課題采用流行的嵌入式技術(shù)，采用S3C44BOX作為二維條碼PDF417識(shí)別器的數(shù)據(jù)采集終端，該終端內(nèi)嵌μC/OS-Ⅱ操作系統(tǒng)，將應(yīng)用分解成多任務(wù)，簡(jiǎn)化了應(yīng)用系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)；使控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性得到了保證，提高了系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性；同時(shí)也增強(qiáng)了系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的可延續(xù)性。 本課題的主要任務(wù)是PDF417(Portable Data File)二維條碼圖像的識(shí)別。先由掃描儀或照相機(jī)獲取二維條碼的原始圖像，再由PC(Personal Computer)計(jì)算機(jī)中的圖象處理程序?qū)D象數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，然后在條碼中定位單個(gè)碼字符號(hào)的圖像，利用算法識(shí)別出單個(gè)碼字符號(hào)。本文在條碼圖像的預(yù)處理方面進(jìn)行了算法改進(jìn)，取得了較好的成果，能夠有效的去掉干擾噪聲和圖像定位。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：本課題研究的二維條碼識(shí)別系統(tǒng)是比較令人滿意的。
上傳時(shí)間： 2013-08-01
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心血管系統(tǒng)疾病是現(xiàn)今世界上發(fā)病率和死亡率最高的疾病之一。T波交替(T-wavealtemans,TWA)作為一種非穩(wěn)態(tài)的心電變異性現(xiàn)象，是指心電T波段振幅、形態(tài)甚至極性逐拍交替變化。大量研究表明，TWA與室性心律失常、心臟性猝死等有直接密切的關(guān)系，已成為一種無(wú)創(chuàng)獨(dú)立性預(yù)測(cè)指標(biāo)。隨著數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，微伏級(jí)的TWA已經(jīng)可以被檢出，并且精度越來(lái)越高。本文以T波交替檢測(cè)為中心，基于ARM給出了T波交替檢測(cè)技術(shù)原理性樣機(jī)的硬件及軟件，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)的目的。 在TWA檢測(cè)研究中，需要對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，即信號(hào)去噪和特征點(diǎn)檢測(cè)。小波分析以其多分辨率的特性和表征時(shí)頻兩域信號(hào)局部特征的能力成為我們選取的心電信號(hào)自動(dòng)分析手段。文中采用小波變換將原始心電信號(hào)分解為不同頻段的細(xì)節(jié)信號(hào)，根據(jù)三種主要噪聲的不同能量分布，采用自適應(yīng)閾值和軟硬閾值折衷處理策略用閾值濾波方法對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行去噪處理：同時(shí)基于心電信號(hào)的特征點(diǎn)R峰對(duì)應(yīng)于Mexican-hat小波變換的極值點(diǎn)，因此我們使用Mexican-hat小波檢測(cè)R峰，通過(guò)附加檢測(cè)方案確保了位置的準(zhǔn)確性，并根據(jù)需要提出了T波矩陣提取方法。 隨后文章介紹了T波交替的產(chǎn)生機(jī)理及研究進(jìn)展，分別從臨床應(yīng)用和檢測(cè)方法上展現(xiàn)了目前TWA的發(fā)展進(jìn)程，并利用了譜分析法、相關(guān)分析法和移動(dòng)平均修正算法分別從時(shí)域和頻域?qū)σ恍颖緮?shù)據(jù)進(jìn)行T波交替檢測(cè)。在檢測(cè)中譜分析法抗噪能力較強(qiáng)，但作為一種頻域檢測(cè)方法，無(wú)法檢測(cè)非穩(wěn)態(tài)TWA信號(hào)，而相關(guān)分析法受呼吸、噪聲影響較大，數(shù)據(jù)要求較高，因此可以在譜分析檢測(cè)為陽(yáng)性TWA基礎(chǔ)上，再對(duì)信號(hào)進(jìn)行相關(guān)分析，從而克服自身算法缺陷，確定交替幅度和時(shí)間段。最后對(duì)影響檢測(cè)結(jié)果的因素進(jìn)行討論研究，從而降低檢測(cè)誤差。 文章還設(shè)計(jì)了T波交替檢測(cè)技術(shù)原理性樣機(jī)的關(guān)鍵部分電路和軟件框架。硬件部分圍繞ARM核的Samsung S3C44BOX為核心，設(shè)計(jì)了該樣機(jī)的關(guān)鍵電路，包括采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊(外部存儲(chǔ)電路、通信接口電路等)。其中在采集模塊中針對(duì)心電信號(hào)是微弱信號(hào)并且干擾大的特點(diǎn)，采用了具有高共模抑制比和高輸入阻抗的分級(jí)放大電路，有效的提取了信號(hào)分量：A/D轉(zhuǎn)換電路保證了信號(hào)量化的高精度。利用USB接口芯片和刪內(nèi)部異步串行通訊實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)與外界聯(lián)系。系統(tǒng)軟件中首先介紹了系統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境，然后給出了心電信號(hào)分析及處理程序設(shè)計(jì)流程圖及實(shí)現(xiàn)，使它們共同完成系統(tǒng)的軟件監(jiān)護(hù)功能。
標(biāo)簽： ARM 檢測(cè)技術(shù)
上傳時(shí)間： 2013-07-27
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本文分析了國(guó)內(nèi)外電動(dòng)機(jī)保護(hù)的發(fā)展，針對(duì)當(dāng)前電動(dòng)機(jī)保護(hù)的現(xiàn)狀，介紹了一種嵌入式綜合電動(dòng)機(jī)保護(hù)裝置。該保護(hù)裝置設(shè)計(jì)基于ARM嵌入式微處理器，相比于傳統(tǒng)的保護(hù)裝置具有體積小、功耗低、性能高、實(shí)時(shí)性好等優(yōu)點(diǎn)，具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。保護(hù)裝置可以實(shí)時(shí)采集電動(dòng)機(jī)的三相輸入電壓、電流信號(hào)，對(duì)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行保護(hù)算法計(jì)算，監(jiān)視電動(dòng)機(jī)的工作狀態(tài)，一旦有故障發(fā)生，則進(jìn)行相應(yīng)保護(hù)動(dòng)作，及時(shí)切斷電動(dòng)機(jī)電源。課題完成了基本的硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)和軟件開(kāi)發(fā)。 硬件設(shè)計(jì)采用S3C2410作為處理器組成電動(dòng)機(jī)綜合保護(hù)裝置，使用S3C2410自帶的A/D轉(zhuǎn)換器采集電動(dòng)機(jī)的三相輸入電流、電壓信號(hào)，并通過(guò)鍵盤(pán)和LCD顯示器完成人機(jī)交互。 軟件的開(kāi)發(fā)分為開(kāi)發(fā)環(huán)境的建立和應(yīng)用軟件設(shè)計(jì)兩個(gè)部分。開(kāi)發(fā)環(huán)境的建立包含ARM平臺(tái)的BootLoader和嵌入式Linux的移植，交叉編譯環(huán)境的建立；應(yīng)用軟件方面包含驅(qū)動(dòng)程序，Qt界面程序，智能保護(hù)程序等幾個(gè)部分。 論文的最后對(duì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)所完成的內(nèi)容進(jìn)行了總結(jié)，并提出了改進(jìn)方法。
標(biāo)簽： ARM 電動(dòng)機(jī) 保護(hù)裝置
上傳時(shí)間： 2013-06-16
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現(xiàn)代噴氣織機(jī)以其高速、高性能等優(yōu)勢(shì)，占據(jù)了無(wú)梭織機(jī)的大部分市場(chǎng)，并成為最有發(fā)展前景的一種織機(jī)。送經(jīng)、卷取機(jī)構(gòu)是織機(jī)控制系統(tǒng)的重要組成部分，其對(duì)經(jīng)紗張力的控制精度已成為評(píng)定織機(jī)質(zhì)量的重要技術(shù)指標(biāo)。因此，提高和改善噴氣織機(jī)的電子送經(jīng)和卷取控制系統(tǒng)的性能非常必要，而且，開(kāi)發(fā)具有高速、高精度的獨(dú)立電子送經(jīng)和卷取控制模塊具有廣闊的應(yīng)用前景。 本課題研究開(kāi)發(fā)了一款獨(dú)立的電子送經(jīng)和卷取控制模塊，通過(guò)人機(jī)界面或CAN通訊對(duì)該控制系統(tǒng)所需參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，使其可以根據(jù)參數(shù)設(shè)置應(yīng)用于不同型號(hào)的噴氣織機(jī)。通過(guò)對(duì)系統(tǒng)的控制分析，本課題主要從硬件電路設(shè)計(jì)、軟件控制及張力控制算法三個(gè)方面進(jìn)行研究。 首先，通過(guò)對(duì)噴氣織機(jī)的性能要求及控制器結(jié)構(gòu)與性能的綜合考慮，系統(tǒng)采用以高速ARM7TDMI為內(nèi)核的低功耗微處理器LPC2294作為系統(tǒng)控制器，該控制器不僅速度快、性能穩(wěn)定，而且其豐富的外圍模塊大大簡(jiǎn)化了硬件電路的設(shè)計(jì)。硬件電路設(shè)計(jì)采用模塊化設(shè)計(jì)方法，主要功能模塊包括嵌入式最小系統(tǒng)模塊、主軸編碼器采集模塊、張力采集模塊、電機(jī)控制模塊、通訊模塊、人機(jī)界面模塊、輸入輸出信號(hào)模塊等。根據(jù)系統(tǒng)需要，對(duì)各個(gè)模塊的控制器件進(jìn)行選取，并設(shè)計(jì)出各個(gè)模塊的接口電路。最后，為了提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，在硬件電路設(shè)計(jì)中采取了隔離、去耦等硬件抗干擾措施。 在軟件設(shè)計(jì)方面，系統(tǒng)采用嵌入式實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)μC/OS-II，便于系統(tǒng)升級(jí)和維護(hù)。在系統(tǒng)硬件平臺(tái)的基礎(chǔ)上，根據(jù)設(shè)計(jì)要求對(duì)操作系統(tǒng)內(nèi)核進(jìn)行剪裁和移植，并對(duì)系統(tǒng)時(shí)鐘節(jié)拍進(jìn)行修改。結(jié)合硬件電路及系統(tǒng)控制要求，對(duì)系統(tǒng)啟動(dòng)代碼進(jìn)行修改；并根據(jù)系統(tǒng)對(duì)各個(gè)功能模塊控制的時(shí)效性要求，對(duì)系統(tǒng)任務(wù)進(jìn)行合理規(guī)劃。為了說(shuō)明系統(tǒng)采用該RTOS的可行性，對(duì)實(shí)時(shí)性要求最高的張力采集任務(wù)進(jìn)行了實(shí)時(shí)性分析。對(duì)CAN通訊協(xié)議進(jìn)行制定和編程實(shí)現(xiàn)，并對(duì)I2C、CAN和LCD驅(qū)動(dòng)程序進(jìn)行開(kāi)發(fā)，另外，對(duì)每個(gè)任務(wù)的功能及控制流程和任務(wù)間及任務(wù)與中斷間的信息通訊進(jìn)行了說(shuō)明。系統(tǒng)在軟件方面也采用了一定的抗干擾技術(shù)，對(duì)硬件抗干擾進(jìn)行補(bǔ)充。 最后，針對(duì)經(jīng)紗張力的非線性和滯后性等復(fù)雜特性，對(duì)張力調(diào)節(jié)采用模糊參數(shù)自整定PID控制算法，設(shè)計(jì)出張力模糊參數(shù)自整定PID控制器。并在Matlab及Simulink工具下，對(duì)PID控制器下的張力算法及模糊參數(shù)自整定PID控制器下的張力算法進(jìn)行仿真研究。而且對(duì)張力模糊PID控制算法在LPC2294中的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了說(shuō)明。關(guān)鍵詞：ARM； μC/OS-II；噴氣織機(jī)；送經(jīng)卷取；模糊PID
標(biāo)簽： ARM 噴氣織機(jī) 電子送經(jīng) 控制
上傳時(shí)間： 2013-06-11
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自“9.11”后，隨著人們對(duì)安防需求的升級(jí)，門(mén)禁控制系統(tǒng)得到日益廣泛的應(yīng)用，不斷提高門(mén)禁系統(tǒng)的安全性成為研究的重要課題。第四代門(mén)禁系統(tǒng)結(jié)合了人體生物特征識(shí)別技術(shù)，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(tài)、簽名等)來(lái)確定人的身份，取代或加強(qiáng)傳統(tǒng)的身份識(shí)別方法。 論文采用掌形識(shí)別為控制方案，基于ARM920T內(nèi)核的EP9315芯片為門(mén)禁系統(tǒng)CPU，設(shè)計(jì)和調(diào)試了系統(tǒng)的硬件平臺(tái)。 論文研究了掌形識(shí)別算法，進(jìn)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(shí)別算法，很好的克服了手指旋轉(zhuǎn)給識(shí)別帶來(lái)的干擾。 然后研究了掌形中的掌紋特征，通過(guò)系列圖像處理，分離出手掌的三條主線，提取主線端點(diǎn)，并在主線上等間隔采樣，利用端點(diǎn)和采樣點(diǎn)進(jìn)行匹配，擁有很高的識(shí)別率。 最后結(jié)合手形與掌紋特征，實(shí)現(xiàn)掌形識(shí)別。依據(jù)手形特征對(duì)掌形庫(kù)進(jìn)行粗分類(lèi)，利用掌紋特征進(jìn)行匹配，算法擁有很快的識(shí)別速度與穩(wěn)定較高的識(shí)別率。對(duì)分類(lèi)規(guī)則提出了新思路與方法。 論文還提出了基于ARM的門(mén)禁系統(tǒng)方案。成功設(shè)計(jì)了以基于ARM920T內(nèi)核的EP9315芯片為CPU的最小系統(tǒng)，設(shè)計(jì)PCB圖并制板，最后調(diào)試了系統(tǒng)的底層電路。 論文的研究設(shè)計(jì)工作，通過(guò)提高掌形識(shí)別算法的識(shí)別率，達(dá)到了提高門(mén)禁系統(tǒng)安全性的目的；ARM平臺(tái)的設(shè)計(jì)與調(diào)試，在工程實(shí)際中有參考價(jià)值。
標(biāo)簽： ARM 識(shí)別 系統(tǒng)研究 門(mén)禁
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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較高性能的永磁同步電機(jī)矢量控制系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)更新電機(jī)參數(shù)，文章中采用一種在線辨識(shí)永磁同步電機(jī)參數(shù)的方法。這種基于最小二乘法參數(shù)辨識(shí)方法是在轉(zhuǎn)子同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下進(jìn)行的，通過(guò)MATLAB/SIMULINK對(duì)基于最小二乘法的永磁同步電機(jī)參數(shù)辨識(shí)進(jìn)行了仿真，仿真結(jié)果表明這種電機(jī)參數(shù)辨識(shí)方法能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確地更新電機(jī)控制參數(shù)。 關(guān)鍵詞：永磁同步電機(jī);參數(shù)辨識(shí);最小二乘法
標(biāo)簽： 最小二乘法 參數(shù)辨識(shí) 仿真研究
上傳時(shí)間： 2013-06-06
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39839電感量計(jì)算小巧實(shí)用的綠色軟件，根據(jù)輸入的線圈長(zhǎng)度、線圈直徑、導(dǎo)線直徑、線圈匝數(shù)及工作頻率快速計(jì)算出電感量、自分布電容、空載Q值、自諧振頻率
上傳時(shí)間： 2013-06-03
上傳用戶：夜月十二橋
能精確計(jì)算C語(yǔ)言延時(shí)程序中延時(shí)時(shí)間的小工具
標(biāo)簽： 計(jì)算 C語(yǔ)言 延時(shí)程序 延時(shí)
上傳時(shí)間： 2013-07-29
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嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)建立在嵌入式操作系統(tǒng)和嵌入式硬件系統(tǒng)平臺(tái)之上,具有起點(diǎn)高、概念新、實(shí)用性強(qiáng)等特點(diǎn)。它涉及嵌入式硬件設(shè)計(jì)、嵌入式操作系統(tǒng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)、人臉識(shí)別算法等領(lǐng)域的研究；嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)攜帶方便、安裝快捷、機(jī)動(dòng)性強(qiáng),可廣泛應(yīng)用于各類(lèi)門(mén)禁系統(tǒng)、戶外機(jī)動(dòng)布控的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等特殊場(chǎng)合,因此對(duì)嵌入式人臉識(shí)別的研究工作具有突出的理論意義和廣泛的應(yīng)用前景。 本文是上海市經(jīng)委創(chuàng)新研究項(xiàng)目《射頻識(shí)別RFID系統(tǒng)-自動(dòng)識(shí)別和記錄人群的身份》(編號(hào)：04-11-2)與上海市科委AM基金項(xiàng)目《基于ARM和RFID芯片的自組織安全監(jiān)控系統(tǒng)的研制》(編號(hào)：0512)的主要研究?jī)?nèi)容之一。論文從構(gòu)建自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)所需解決的若干關(guān)鍵問(wèn)題入手,重點(diǎn)探討了基于嵌入式ARM微處理器的實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)、關(guān)鍵特征定位、高效的人臉特征描述、魯棒的人臉識(shí)別分類(lèi)器及自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)等問(wèn)題的研究。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)表現(xiàn)在以下方面： 1實(shí)現(xiàn)了結(jié)合膚色校驗(yàn)的Haar特征級(jí)聯(lián)分類(lèi)器嵌入式實(shí)時(shí)人臉檢測(cè),提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級(jí)聯(lián)分類(lèi)器人眼檢測(cè)算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法。 復(fù)雜背景中的人臉檢測(cè)是自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)首先要解決的關(guān)鍵問(wèn)題,通過(guò)對(duì)基于膚色模型和基于Haar特征級(jí)聯(lián)強(qiáng)分類(lèi)器的人臉檢測(cè)算法的分析研究,綜合兩個(gè)算法的優(yōu)點(diǎn),提出了基于膚色模型校驗(yàn)和Haar特征級(jí)聯(lián)強(qiáng)分類(lèi)器的嵌入式實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法不僅解決了復(fù)雜背景中的類(lèi)膚色和類(lèi)人臉結(jié)構(gòu)問(wèn)題,而且具有較高的檢測(cè)率和較快的檢測(cè)速度,同時(shí)對(duì)光照、尺度等變化條件下的人臉檢測(cè)也具有較強(qiáng)的魯棒性。 人眼檢測(cè)與瞳孔定位在人臉歸一化和有效人臉特征抽取等方面起著非常重要的作用,為了快速檢測(cè)人眼并精確定位人眼瞳孔中心,論文提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級(jí)聯(lián)分類(lèi)器人眼檢測(cè)算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法,首先利用人眼檢測(cè)分類(lèi)器在人臉區(qū)域內(nèi)完成對(duì)人眼位置的檢測(cè),然后通過(guò)對(duì)檢測(cè)到的人眼進(jìn)行遮罩掩磨、簡(jiǎn)單圖像形態(tài)學(xué)變換及橢圓擬合實(shí)現(xiàn)瞳孔中心的精確定位。測(cè)試結(jié)果表明該算法只需幾百毫秒便能完成人眼檢測(cè)與瞳孔中心定位整個(gè)過(guò)程,在保證檢測(cè)速度較快的同時(shí),還能確保較高的定位精度。 2 針對(duì)傳統(tǒng)線性判別分析法存在的小樣本問(wèn)題(sss),通過(guò)調(diào)整Fisher判別準(zhǔn)則,實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法及相應(yīng)的人臉識(shí)別方法人臉識(shí)別中的小樣本問(wèn)題使線性判別分析算法的類(lèi)內(nèi)散布矩陣發(fā)生嚴(yán)重退化,導(dǎo)致問(wèn)題無(wú)法求解。本文在人臉識(shí)別小樣本問(wèn)題的基礎(chǔ)上,通過(guò)調(diào)整Fisher判別準(zhǔn)則,利用類(lèi)間散布矩陣的補(bǔ)空間巧妙地避開(kāi)類(lèi)內(nèi)散布矩陣的求逆運(yùn)算,通過(guò)訓(xùn)練集每類(lèi)樣本的樣本數(shù)信息自適應(yīng)改變調(diào)整參數(shù),實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能有效解決人臉識(shí)別中的小樣本問(wèn)題。 3 提出了基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取算法,有效地解決了Gabor特征抽取維數(shù)過(guò)高的問(wèn)題。 Gabor小波對(duì)圖像的光照、尺度變化具有較強(qiáng)魯棒性,是一種良好的人臉特征表征方法。但維數(shù)過(guò)高的Gabor特征造成應(yīng)用系統(tǒng)的維數(shù)災(zāi)難,為解決Gabor特征的維數(shù)災(zāi)難問(wèn)題,論文第四章提出了基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取算法,該算法不僅有效地降低了人臉特征向量維數(shù),縮小了人臉特征庫(kù)的規(guī)模,同時(shí)降低了核心算法的時(shí)間和空間復(fù)雜度,而且具有與傳統(tǒng)Gabor特征抽取算法同樣的魯棒性。 4 結(jié)合有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取、自適應(yīng)線性判別分析算法和基于支持向量機(jī)分類(lèi)策略,提出并實(shí)現(xiàn)了基于支持向量機(jī)的嵌入式人臉識(shí)別和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng)支持向量機(jī)通過(guò)引入核技巧對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)構(gòu)造最小化錯(cuò)分風(fēng)險(xiǎn)的最優(yōu)分類(lèi)超平面,不僅具有強(qiáng)大的非線性和高維處理能力,而且具有更強(qiáng)的泛化能力。本文研究了支持向量機(jī)的多類(lèi)分類(lèi)策略和訓(xùn)練方法,并結(jié)合論文中提出的基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征提取算法、自適應(yīng)線性判別分析算法,首次在基于Windows CE操作系統(tǒng)的嵌入式ARM平臺(tái)中實(shí)現(xiàn)了具有較強(qiáng)魯棒性的嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng)。 5 提出并初步實(shí)現(xiàn)了基于客戶機(jī)/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模型的遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別方案為解決嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)在海量人臉庫(kù)中進(jìn)行識(shí)別的難題,論文提出并初步實(shí)現(xiàn)了基于客戶機(jī)/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別方案。 客戶機(jī)(嵌入式平臺(tái))完成對(duì)人臉圖像的檢測(cè)、歸一化處理和人臉特征提取,然后通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)將提取后的人臉特征數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器端,由服務(wù)器在海量人臉庫(kù)中完成人臉識(shí)別,并將識(shí)別后的結(jié)果通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)娇蛻魴C(jī)顯示輸出,從而實(shí)現(xiàn)基于客戶機(jī)/服務(wù)器無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別方案。 6 結(jié)合我們開(kāi)發(fā)的基于ARM的嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng),從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的角度探討了在嵌入式系統(tǒng)中進(jìn)行人臉識(shí)別應(yīng)用設(shè)計(jì)的思路及應(yīng)該注意的問(wèn)題雖然嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能很大程度上取決于高效的人臉特征描述和魯棒的人臉識(shí)別核心算法。但是,嵌入式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想對(duì)嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能影響同樣值得重視。本文第六章重點(diǎn)闡述了嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路,并結(jié)合我們自主開(kāi)發(fā)的嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng)從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的角度探討了嵌入式人臉識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)中應(yīng)該注意的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題。 結(jié)合本文提出的算法我們?cè)赑C上完成對(duì)人臉識(shí)別分類(lèi)器的訓(xùn)練,然后在嵌入式ARM開(kāi)發(fā)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別、嵌入式人像比對(duì)兩個(gè)便攜式人員身份認(rèn)證系統(tǒng),經(jīng)測(cè)試運(yùn)行效果良好。所提出的人臉識(shí)別算法不僅具有一定的理論參考價(jià)值,而且對(duì)于嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)、AFR應(yīng)用系統(tǒng)開(kāi)發(fā)也具有一定的借鑒意義。
標(biāo)簽： ARM 架構(gòu) 嵌入式 人臉識(shí)別
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小波分析經(jīng)典，注重小波分析的基本理論。將一位小波理論和高維小波理論放在一起并行介紹。
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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