人臉識別技術作為生物識別技術之一,是模式識別在圖像領域中的具體運用,其應用前景非常廣闊,可以應用到身份證件的鑒別、自動門禁控制系統、銀行取款機、家庭安全,圖片檢索等領域。 人臉識別系統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,先對原始人臉數據進行特征提取,之后原始數據由維數較少的有效特征數據表示并存儲在數據庫中,接下來進行人臉分類,在識別待測人臉圖像時,將待測圖像的特征數據與數據庫中存儲數據相比對,判斷是否為庫中的某一人,從而實現自動識別人臉的目的。 在過去的十年里,人臉識別技術一直是圖像處理領域里具有挑戰性的課題,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成為測試人臉識別系統性能的基準算法;同時Adaboost人臉檢測算法,在PC上基本可以達到實時,在嵌入式產品廣泛應用的今天,只有讓人臉識別算法在嵌入式平臺上實現,才能獲得更廣闊的應用,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時代的一個亮點,目前已經應用在社會生活的方方面面。嵌入式產品的開發平臺分為包括很多,如:DSP,ARM,PowerPC等等。本文采用的ARM9作為嵌入式開發平臺,研究人臉識別在ARM平臺的性能,為實用的嵌入式人臉識別系統的設計提供參考。 本文從PC平臺的軟件實現入手,分別實現了PC平臺下的AdaBoost人臉檢測算法和PCA人臉識別算法,分析了現象及結果,接下來搭建了基于ARM嵌入式系統的硬件平臺,對AdaBoost人臉檢測算法進行了硬件平臺的移植,并得出相應實驗效果。
標簽: ARM 人臉識別 系統設計
上傳時間: 2013-05-31
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語音識別技術就是能使計算機“聽懂”人類的語言,然后根據其含義來執行相應的命令,從而實現為人類服務。 隨著語音識別的深入研究,對它的技術應用主要有兩個方面: 一個方向是大詞匯量連續語音識別系統,主要應用于計算機的聽寫機,以及與電話網或者互聯網相結合的語音信息查詢服務系統,這些系統都是在計算機平臺上實現的; 另外一個重要的發展方向是小型化、便攜式語音產品的應用,這些應用系統大都使用專門的硬件系統實現。 隨著后PC年代的到來,后一種發展將成為語音識別技術和嵌入式系統交叉研究的一個非常熱門的話題,將進一步推動語音識別技術往智能化方向發展。 論文主要研究語音識別系統及其在ARM嵌入式平臺上的實現。 根據嵌入式系統平臺的特性和系統的實際需求,對目標平臺的硬件和軟件系統進行適當的剪裁定制,并且對語音識別中的算法進行改進和優化,同時為了加強系統的交互性,增加了控制界面,為實際應用提供很好的人機交互操作。 首先論文對嵌入式系統及嵌入式操作系統進行研究,通過實際比較后選用嵌入式Linux作為系統的操作系統; 然后對語音識別技術進行研究,并根據實際要求,采用Mel倒譜參數作為系統語音參數提取算法,DTW作為系統識別的模式匹配方法,并根據ARM嵌入式平臺的要求,分別對上述兩個算法進行優化設計,同時利用QT跨平臺語言對應用控制程序進行代碼實現,并移植到目標板上,構建出一個完整的嵌入式語音識別系統。 最后,對整個系統進行整體測試,通過實驗結果表明,系統達到了預期設計的便攜、智能及很好的交互性的目的。
標簽: ARM 嵌入式 語音識別 系統研究
上傳時間: 2013-04-24
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生物識別技術是根據人體自身所固有的生理特征或行為特征來進行身份識別。與傳統識別方法相比,生物特征的身份識別技術不存在攜帶不便、丟失、遺忘等問題。虹膜識別以其精確度高、穩定性好、高獨特性、非接觸等特點作為一種新興的生物識別技術使它受到國內外研究人員的重視。 近年虹膜識別理論的發展十分迅速,到目前為止已經有虹膜識別系統投入了商業應用,但大多數此類系統都需要PC作為運行平臺而缺乏靈活性。但是嵌入式應用是虹膜識別技術走向實際應用的必然趨勢。因此本文提出了一個利用DSP+ARM實現虹膜識別嵌入式應用的一個方案。本系統由6個模塊組成:電源管理和監控、虹膜圖像采集、虹膜圖像處理(DSP)、存儲器(SDRAM和FLASH)、人機交互(ARM)以及數據傳輸部分。 在硬件設計方面介紹了DSP的有關知識和DSP系統硬件設計的過程,講解了DSP系統各硬件模塊的設計與調試。在軟件設計方面介紹了利用CCS開發的設計流程和調試經驗并且對于如何固化代碼使系統硬件自舉進行詳細闡述,另外還介紹了如何基于WINCE利用ARM系統進行人機界面快速開發。 最后,文章對未來工作方向進行了簡要的說明。
標簽: DSP ARM 虹膜識別 系統設計
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數字識別系統源代碼 使用說明 第一步:訓練網絡。使用訓練樣本進行訓練。(此程序中也可以不訓練,因為筆者已經將訓練好的網絡參數保存起來了,讀者使用時可以直接識別) 第二步:識別。首先,打開圖像(256色);再次,進行歸一化處理,點擊“一次性處理”;最后,點擊“R”或者使用菜單找到相應項來進行識別。識別的結果顯示在屏幕上,同時也輸出到文件result.txt中。 該系統的識別率一般情況下為90%。 此外,也可以單獨對打開的圖片一步一步進行圖像預處理工作,但要注意,每一步工作只能執行一遍,而且要按順序執行。 具體步驟為:“256色位圖轉為灰度圖”-“灰度圖二值化”-“去噪”-“傾斜校正”-“分割”-“標準化尺寸”-“緊縮重排”。 注意,待識別的圖片要與win.dat和whi.dat位于同一目錄,這兩文件保存訓練后網絡的權值參數。
標簽: 數字識別 源代碼
上傳時間: 2013-06-25
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指紋識別是在指紋圖像上找到指紋的特征,通過計算機模糊比較的方法,把兩個指紋的特征模板進行比較,計算出它們的相似程度,最終得到兩個指紋的匹配結果。本文對現已存在的多種指紋識別算法進行編程比較,并對細化算法提出改進。同時采用基于ARM7TDMI內核的32位處理器S3C44B0作為主控制器,半導體電容傳感器FPS200作為指紋數據采集設備,構建了自動指紋識別系統。論文完成主要工作如下: 1、指紋采集模塊的設計:根據FPS200的相關寄存器資源和管腳特性,完成指紋傳感器FPS200的電路設計;研究FPS200主要寄存器的功能和圖像采集方式,給出FPS200在三種工作方式下的工作流程,并且對三種工作模式進行分析。 2、指紋識別算法研究:通過對現已存在的多種圖像預處理算法進行編程實現和對比研究發現,細化后的圖像多存在短線、斷線、毛刺等干擾以及細化不徹底的現象,為此提出了新的修復算法:分析目標點周圍紋線的走向趨勢,選擇去除或者保留周圍的相連點,較好地解決了細化不徹底的問題;再對細化后的圖像采用方形模板進行紋線跟蹤,去除偽特征點,克服了逐步遞進的紋線跟蹤算法過于復雜、不易實現等問題。 3、采用Sansung公司基于ARM7TDMI內核的32位RISC處理器S3C44B0,構建了自動指紋識別系統。該系統主要包括電源管理部分、指紋圖像采集模塊、存儲器模塊、JTAG調試接口以及與外設連接的串行接口。硬件部分主要完成指紋采集模塊接口的設計與開發,軟件部分主要完成指紋圖像采集程序、指紋識別算法程序和串口通信程序的開發,此外還通過串口實現指紋數據上傳到上位機,在VB環境下實現了簡易的人機交互軟件,提供指紋圖像的直觀顯示,用于對指紋識別程序進行測試,并對測試結果進行了分析。
標簽: S3C44B0 ARM 處理器 自動
上傳時間: 2013-05-22
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語音識別是通過識別和理解過程把人類的語音信號轉變為文本或命令的技術。近年來語音識別技術由于其重要性和研究難度成為研究的熱點。隨著嵌入式的發展,嵌入式語音識別技術成為語音識別領域發展的新的重要方向。 在此背景下,本課題進行基于ARM的嵌入式語音識別系統的研究。論文分別從理論分析、系統硬件平臺的總體設計、系統軟件的分析定制等方面,對語音識別在ARM上的應用做了研究。 1、在理論上,詳細介紹了語音識別的發展歷史與研究現狀;具體闡述語音識別技術的基本原理和主要研究方法,并推導了語音識別技術中最常用到的兩種算法DTW和HMM的數學模型,為進一步的語音識別研究打下基礎。 2、在硬件平臺方面,本文分析設計了語音識別系統的總體方案,主要包括以下三部分:語音識別系統的控制部分、語音的輸入輸出部分以及語音程序的存儲部分;文中詳細介紹了各部分的作用以及它們之間的連接方式,此外根據實際需要,選擇確定了語音芯片等外圍電路芯片的型號并擴展了外圍電路。 3、在系統軟件選擇定制方面,不僅要求各部分自身功能完善,能夠滿足本課題的需求,而且要求各部分相互之間滿足一定的兼容性,即定制的系統具有穩定性,可以有效的工作??紤]到以上的因素,本課題針對特定的語音識別系統的需求,對交叉編譯環境、U-boot、內核、根文件系統等均進行了量身定制。最終選用Crosstool來制作專門編譯Linux-2.6.22.6的交叉編譯工具;選用比較穩定的支持tftp下載的u-boot-1.2.0作為引導程序;選用Linux-2.6.22.6作為嵌入式操作系統內核,并對其進行剪裁定制,特別是增加了UDA1341TS音頻驅動和網卡驅動部分;選用了帶有mdev功能的busybox-1.9.1來制作根文件系統。 在以上三方面的基礎上,本課題對語音識別程序系統進行了實驗研究。實驗包括音頻驅動、語音錄制、語音訓練、語音識別程序的編譯以及語音識別等程序在ARM上的移植。 最后,本論文采用DTW模型,完成了語音模板的訓練和語音識別的任務。經過實驗測試,該系統有效完成了預期的語音識別任務。
上傳時間: 2013-05-30
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現階段,中國的自動售貨行業蓬勃發展。作為自動服務的核心部件,基于單片機的紙幣識別系統已經越來越不能滿足市場需求。 本文對基于uClinux操作系統和S3C4510B的紙幣識別系統的各個方面進行了研究。研究表明,紙幣識別系統要求能滿足硬實時性,但uClinux操作系統的實時性不強。由于uClinux功能強大,免費且資源豐富,如能成功改進本紙幣識別系統的實時性,紙幣識別系統將在成本,性能和功能性等方面有更大的優勢,所以對實時性進行改進將非常有意義。 在本紙幣識別系統中,紙幣特征采集子系統對實時性要求很高,需要滿足硬實時的要求,所以是否能滿足該子系統的實時性的要求,將是本紙幣識別系統能否很好工作的關鍵所在。通過對當前多種uClinux實時性改進方案進行了解和研究,參考了RTAI和RTLinux的工作原理,提出了基于uClinux操作系統和S3C4510B的紙幣識別系統的實時性改進方案。紙幣特征采集子系統主要依靠碼盤光耦產生的反饋信號生成硬件中斷,然后通過處理該中斷,實現對紙幣特征的采集。在本文提出的方案中,為了提高系統對硬件中斷的反應速度,避開uClinux對中斷的慢處理,在操作系統與硬件之間建立了一個特殊的硬件抽象層來管理中斷,并將紙幣特征采集功能與操作系統剝離,放入一個單獨的處理單元。通過這樣的處理,使得中斷產生時,硬件抽象層暫停uClinux操作系統的運行,直接將中斷交由紙幣特征采集處理單元處理,實時的完成紙幣特征數據的采集。
標簽: uClinux ARM 識別系統 實時性
上傳時間: 2013-05-24
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隨著計算機與信息技術的發展,生物特征識別技術受到了廣泛的關注。指紋識別是生物特征識別中的一項重要內容,一直以來是國內外的研究熱點。 嵌入式自動指紋識別是指指紋識別技術在嵌入式系統上的應用。傳統的嵌入式自動指紋識別系統多采用單片DSP或MIPS處理器來完成算法,由于DSP或MIPS處理器只能根據程序順序執行,在指紋匹配過程中只能和整個庫中的指紋進行一一匹配,因此這類系統在處理較大指紋庫時下匹配時間相當長。為了克服這個缺點,本文構建了浮點DSP和FPGA協同處理構架的硬件平臺,充分利用DSP在計算上的精確度和FPGA并行處理的特點,由DSP和FPGA共同處理匹配算法。 本文的主要工作如下: 1.設計了一個硬件系統,包括DSP處理器、FPGA、指紋傳感器、人機交互接口和USB1.1接口。同時,還設計了各硬件模塊的驅動程序,為應用程序提供控制接口。由于系統中DSP工作頻率為300MHz,其中某些器件的工作頻率達到了100MHz,因此本文還給出了一些信號完整性分析和PCB設計經驗。 2.編寫了Verilog程序,在FPGA中實現了9路指紋的并行匹配。由于FPGA本身的局限性,實現原有匹配算法有很大困難。在簡化原有匹配算法的基礎上本文提出了便于FPGA實現“粗匹配”算法。此外,還設計了用于和DSP通信的接口模塊設計。 3.完成了系統應用程序設計。在使用uC/OS-Ⅱ實時操作系統的基礎上設計了各系統任務,通過調用驅動程序控制和協調各硬件模塊,實現了自動指紋識別功能。為了便于存放指紋特征信息,設計了指紋庫數據結構,實現了指紋庫添加、刪除、編輯的功能。 最終,本系統實現了高效、快速的進行指紋識別,各模塊工作穩定。同時,模塊化的軟硬件設計使本系統便于進行二次開發,快速應用于各種場合。
標簽: FPGA DSP 自動 指紋識別系統
上傳時間: 2013-06-05
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生物識別技術代表了未來身份驗證技術的發展方向,而指紋識別技術又是最可靠、最有效的生物識別技術之一。目前,指紋識別技術是優于其它生物識別技術的身份鑒別方法。這是因為人的指紋各不相同、終生基本不變的特點已經得到公認,特別是現有的指紋識別算法已達到識別迅速、準確可靠的水平,是完全可以商業化的生物識別技術。 傳統的指紋識別系統多是基于PC平臺,這種系統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效率的同時,缺點也是顯而易見的,其體積龐大,成本較高。而已有的嵌入式指紋識別系統多是基于單片機和DSP的,不是在運算速度上受到硬件限制,就是在系統的擴展性、可維護性及用戶交互上有諸多不足。 近年來指紋識別應用的普及對自動指紋識別系統的便攜性和易用性提出了更高的要求,指紋識別技術正向著小型化和嵌入式的方向發展。在微電子領域,以ARM、DSP、FPGA為代表的嵌入式微處理器的性能飛速提高,為構建嵌入式系統提供了硬件保證。 ARM是當前最為流行的32位RISC處理器架構,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,被設計用于手持設備和通用嵌入式系統。 嵌入式系統對操作系統和其上運行的軟件有特別的要求。針對本課題所采用的ARM硬件平臺,詳細介紹了嵌入式操作系統Arm-Linux的移植。分別說明了交叉編譯工具鏈的安裝、引導裝載器的移植和Linux內核的裁減和交叉編譯過程。為了運行應用程序,還介紹了文件系統的構建。 指紋識別系統需要指紋采集設備。FPS200是Veridicom公司推出的第三代半導體指紋傳感器,是一款專為嵌入式系統設計的高性能、低成本、低功耗的電容式固態指紋傳感器。本文詳細闡述了基于FPS200的USB接口指紋采集卡的設計與實現。 指紋圖像處理與匹配是整個系統的重要環節,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?,F有的指紋匹配方法大致可以歸結為圖形匹配和人工神經網絡匹配兩大類,本文提出的基于線段的特征點匹配算法屬于圖形匹配。 嵌入式系統需要完善的軟件支持。隨著嵌入式技術的飛速發展,用戶交互界面也由傳統的字符界面向圖形界面轉變,圖形用戶界面系統得到了長足的發展。MiniGUI 是一個非常適合于工業控制實時系統以及嵌入式系統的可定制的、小巧的圖形用戶界面支持系統。本文介紹了基于MiniGUI的可視化指紋識別軟件設計。 綜上所述,本文針對特定硬件條件,構建了定制的嵌入式操作系統;設計了支持USB數據傳輸的指紋采集卡;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的實際情況進行了優化;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。系統具有安全可靠、易于擴展、性價比高等優點。
標簽: ARM 嵌入式 指紋識別系統
上傳時間: 2013-08-02
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隨著科學技術的發展,指紋識別技術被廣泛應用到各種不同的領域。對于一般的指紋識別系統,其設計要求具有很高的實時性和易用性,因此識別算法應該具有較低的復雜度,較快的運算速度,從而滿足實時性的要求。所以有必要根據不同的識別算法采用不同的實現平臺,使得指紋識別系統具有較高的可靠性、實時性、有效性等性能要求。 SOPC片上可編程系統和嵌入式系統是當前電子設計領域中最熱門的概念。NiosⅡ是Altera.公司開發的一種采用流水線技術、單指令流的RISC嵌入式處理器軟核,可以將它嵌入到FPGA內部,與用戶自定義邏輯組建成一個基于FPGA的片上專用系統。 本文在綜合考慮各種應用情況的基礎上,以網絡技術、數據庫技術、指紋識別技術和嵌入式系統技術為理論基礎,提出了一種有效可行的系統架構方案。對指紋識別技術中各個環節的算法和原理進行了深入研究,合理的改進了部分指紋識別算法;同時為了提高系統的實時性,采用NiosⅡ嵌入式處理器和FPGA硬件模塊實現指紋圖像處理主要算法。論文主要包括以下幾個方面: 1、對指紋圖像預處理、特征提取和特征匹配算法原理進行闡述,同時改進了指紋圖像的細化算法,提高了算法的性能,并設計了一套實用的指紋特征數據結構; 2、針對指紋圖像預處理模塊,包括圖像的歸一化、頻率提取、方向提取以及方向濾波,采用基于FPGA的硬件電路的方式實現。實驗結果表明,在保證系統誤識率較低、可靠性高的基礎上,大大提高了系統的執行速度; 3、改變了傳統的單枚指紋識別方法,提出采用多枚指紋唯一標識身份,大大降低了識別系統的誤識率; 4、改進了傳統的基于三角形匹配中獲取基準點的方法,同時結合可變界限盒思想進行指紋特征匹配。 5、結合COM+技術、數據庫技術和網絡技術,開發了后臺指紋特征匹配服務系統,實現了嵌入式指紋識別系統同數據庫的實時信息交換。 實驗結果表明,本文所提出的系統構架方案有效可行,基于FPGA的自動指紋識別系統在速度、功耗、擴展性等方面具有獨特的優勢,擁有廣闊的發展前景。
標簽: FPGA 嵌入式 指紋識別 系統研究
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