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標簽： 速度
上傳時間： 2014-06-11
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上傳時間： 2014-01-11
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身份核查代碼,可以加入任何網頁中調用。 身份核查代碼,可以加入任何網頁中調用。
上傳時間： 2017-08-21
上傳用戶：ztj182002
本教務管理系統主要包括對基本信息進行管理、查詢以及制定課表、安排考試等功能。用戶通過身份驗證后進入系統，可以對基本信息進行增加、修改、刪除以及查詢；結合各項基本信息可以進行班級選課、課表制定、考試安排。
上傳時間： 2013-12-15
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身份驗證 登陸界面d asd asd as
上傳時間： 2014-08-02
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電影院的售票系統的基本功能。可以根據買票人的身份進行是否打折判斷。預定座位、場次及電影
上傳時間： 2017-09-13
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基于PKI和U盤的身份認證系統的設計與實現_王金偉
上傳時間： 2019-03-04
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基于U盤的Windows身份認證系統設計與實現_牛喜栓
標簽： u盤
上傳時間： 2019-03-04
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本課題的目標是開發一個企業對員工的出勤情況進行記錄和管理的考勤系統。課題主要采用了文獻研究、需求調研與分析、系統設計與測試等方法，分析了RFID技術的核心原理及關鍵難題，學習和掌握了RFID的多種編碼原理，根據設計的實際需要選擇125kHz低頻RFID卡片。設計了一款低成本高性能的RFID卡片讀寫器。根據軟件開發理論、信息系統開發理論、項目管理理論等進行分析、指導并設計出基于RFID卡的身份識別考勤系統。RFID卡片讀寫器在電路設計上需要突出實現低成本高性能，而考勤系統則突出了方便簡潔的管理功能。 整個RFID考勤系統主要包括三個子系統（或模塊）：RFID卡片讀寫器、無線/串行通信模塊、身份識別考勤系統。讀寫器解碼并將卡片的身份信息通過串口/無線通信模塊發送給PC機的身份識別考勤系統進行考勤記錄與管理，實現了從RFID卡片讀取、數據傳輸、考勤記錄與統計等一系列功能的完整系統實現方案，改進了現有的考勤方式，提高了考勤效率。 系統硬件部分的工作包括：RFID卡片讀寫器的單片機控制電路設計、讀寫器的RFID調制解調射頻前端電路設計、NRF24L01無線通信模塊設計、PL2303的USB-UART串行通信模塊設計。 系統軟件部分的工作包括：嵌入式軟件（下位機）和PC端軟件（上位機）兩部分，其中嵌入式軟件又包括EM4100卡片讀取與曼切斯特碼解碼程序設計、NRF24L01無線通信程序設計、UART串行通信程序設計、系統狀態指示程序設計、通信數據流和數據包處理等；上位機軟件包括ACCESS建立數據庫、基于Visual C++的數據庫SQL語言操作、USB-UART串行通信與數據流處理、LZW數據壓縮與解壓縮、用戶界面的設計與消息響應等。 論文的結構安排為：第一章引言，主要介紹了本文的選題背景、主要研究內容、研究的目標和意義以及研究的思路和方法；第二章從發展過程和應用趨勢等幾個方面闡述了RFID技術及其基本理論；第三章按各個模塊逐一對考勤系統的硬件電路設計進行了詳細的闡述；第四章主要介紹考勤系統的軟件設計所需要涉及到的基礎知識和理論；第五章則詳細地闡述了考勤系統的軟件設計細節，包括讀寫器的嵌入式軟件設計、系統PC端軟件的需求分析、系統PC端軟件設計、系統的數...
上傳時間： 2022-05-23
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人臉自動識別技術是模式識別、圖像處理等學科的一個最熱門研究課題之一。隨著社會的發展,各方面對快速有效的自動身份驗證的要求日益迫切，而人臉識別技術作為各種生物識別技術中最重要的方法之一，已經越來越多的受到重視。對于具有實時，快捷，低誤識率的高性能算法以及對算法硬件加速的研究也逐漸展開。 本文詳細分析了智能人臉識別算法原理，發展概況和前景，包括人臉檢測算法，人眼定位算法，預處理算法，PCA和ICA 算法，詳細分析了項目情況，系統劃分，軟硬件平臺的資源和使用。并在ISE軟件平臺上，用硬件描述語言(verilog HDL)對算法部分嚴格按照FPGA代碼風格進行了RTL 硬件建模，并對C++算法進行了優化處理，通過仿真與軟件算法結果進行比對，評估誤差，最后在VirtexII Pro FPGA 上進行了綜合實現。 主要研究內容如下： 首先，對硬件平臺xilinx的VirtexII Pro FPGA 上的系統資源進行了描述和研究，對存儲器sdram,RS-232 串口，JTAG 進行了研究和調試，對Coreconnect的OPB總線仲裁機理進行了兩種算法的比較，RTL 設計，仿真和綜合。利用ISE和VC++軟件平臺，對verilog和C++算法進行同步比較測試，使每步算法對應正確的結果。對軟硬件平臺的合理使用使得在項目中能盡可能多的充分利用硬件資源，制板時正確選型，以及加快設計和調試進度。其次，對人臉識別算法流程中的人臉檢測，人眼定位，預處理，識別算法分別進行了比較研究，選取其中各自性能最好的一種算法對其原理進行了分析討論。人臉檢測采用adaboost 算法，因其速度和精度的綜合性能表現優異。人眼定位采用小塊合并算法，因為它具有快速，準確，弱時實的特點。預處理算法采用直方圖均衡加平滑的算法，簡單，高效。 識別算法采用PCA 加ICA 算法，它能最大的弱化姿態和光照對人臉識別的影響。 最后，使用Verilog HDL 硬件描述語言進行算法的RTL 建模，在C++算法的基礎上，保證原來效果的前提下，根據FPGA 硬件特點對算法進行了優化。視頻輸入輸出是人臉識別的前提，它提供FPGA 上算法需要處理的數據，預處理算法在C++算法的基礎上進行了優化，最大的減少了運算量，提高了運算速度，16 位計算器模塊使得在算法實現時可以根據系統要求，在FPGA的ip 核和自己設計的模塊之間選擇性能更好的一個來調用，FIFO的設計提供同步和異步時鐘域的數據緩存。設計在ISE和VC++軟件平臺同時進行，隨時對verilog和C++數據進行監測和比對。全部設計模塊通過仿真，達到預定的性能要求，并在FPGA 上綜合實現。
上傳時間： 2013-07-13
上傳用戶：李夢晗
