生物特征識別是指通過計算機，利用人體固有的生理特征，如指紋，靜脈來進行個人身份鑒別的技術。由于生物特征唯一性和不變性，使得生物特征識別與傳統的方法如數字密碼和身份證相比，具有更高的安全性和易用性。傳統的高性能自動識別系統大多基于PC平臺聯機應用，然而在實際應用中往往對自動識別系統要求有更高的便攜性和易用性，嵌入式技術的快速發展使得實現這樣的系統變為了可能。 生物特征識別系統主要由通用模塊的控制系統與非通用模塊的圖像采集設備與識別算法組成。本文針對通用模塊與非通用模塊接口問題進行研究和設計，實現了一個工作良好的嵌入式平臺。 本課題在設計核心板、擴展板、轉接板的硬件基礎上，移植實時操作系統Linux，編寫各種接口與模塊的驅動、多路攝像頭切換程序，并很好的解決了攝像頭采集生物特征時光強控制問題，為很好的采集到清晰圖像提供了一個良好穩定的硬件平臺。 本課題所設計的嵌入式系統通過測試，做了大量的實驗，并將所采集到的手指靜脈圖像進行討論分析，具有實用價值。
標簽： ARM 嵌入式 多模 生物特征識別
上傳時間： 2013-06-03
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傳統多模態生物特征識別方法當出現生物特征缺失時，識別性能會明顯下降。針對此問題，提出一種融合人臉、虹膜和掌紋的自適應并行結構多模態生物識別方法。該方法在設計融合策略時，考慮到所有可能的輸入缺失，構造并行結構的融合函數集，在實際應用時根據輸入狀態自適應的選擇融合策略進行識別。實驗仿真結果表明該方法既可提高識別可靠性又可實現當有生物特征缺失時的性能穩定。
標簽： 并行 多模 生物特征識別
上傳時間： 2013-11-02
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Kohonen的SOFM(自組織特征映射)：這種算法部分收到生物特征影響，在網絡輸出層內按幾何中心或特征進行聚類。
標簽： Kohonen SOFM 特征 自組織
上傳時間： 2015-03-22
上傳用戶：450976175
SOFM(自組織特征映射)：這種算法部分收到生物特征影響，在網絡輸出層內按幾何中心或特征進行聚類。
標簽： SOFM 特征 自組織 映射
上傳時間： 2014-01-18
上傳用戶：hphh
生物特征識別的綜述,近年來各種生物特征識別技術的總結介紹,很適合入門者,對生物特征識別有個大概的了解.
標簽： 生物特征識別
上傳時間： 2013-12-30
上傳用戶：koulian
％直接型到并聯型的轉換 ％ ％[C,B,A]=dir2par(b,a) ％C為當b的長度大于a時的多項式部分 ％B為包含各bk的K乘2維實系數矩陣 ％A為包含各ak的K乘3維實系數矩陣 ％b為直接型分子多項式系數 ％a為直接型分母多項式系數 ％
標簽： dir par 系數 矩陣
上傳時間： 2014-01-20
上傳用戶：lizhen9880
直接型到級聯型的形式轉換 ％ [b0,B,A]=dir2cas(b,a) ％b 為直接型的分子多項式系數 ％a 為直接型的分母多項式系數 ％b0為增益系數 ％B 為包含各bk的K乘3維實系數矩陣 ％A 為包含各ak的K乘3維實系數矩陣 ％
標簽： 系數 dir cas 多項式
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人耳識別技術是20世紀90年代末開始興起的一種生物特征識別技術，與其它生物特征識別技術比較具有以下幾個特點：（1）與人臉識別方法比較，耳識別方法不受面部表情、化妝品和胡須變化的影響，同時保留了面部識別圖象采集方便的優點，與人臉相比，整個人耳的顏色更加一致、圖像尺寸更小，數據處理量也更小。（2）與指紋識別方法比較，耳圖象的獲取是一種被動方式，即通過非接觸方式獲取耳圖像，不存在通過接觸傳染疾病的機會，因此，其信息獲取方式具有容易被人接受的優點。（3）與虹膜識別方法比較，首先，由于人臉和頭發的存在，需要在耳識別過程中增加一個耳區域定位步驟，這并不影響耳特征的提取，而眼毛對虹膜的遮擋將直接影響虹膜特征的提取。頭發對于耳的遮擋可以容易地避免，而眼毛對于虹膜的遮擋是生理結構決定的，也是難以避免的。其次，就目前的技術而言，虹膜采集需要測試者與采集裝置之間的位置在機器發出的語言提示下進行不斷地調整，同時要瞪大眼睛，使虹膜盡可能暴露，初試者通常要反復多次調整才能夠達到要求，而耳采集方式與臉采集方式基本相同，測試者很容易達到拍攝圖象的要求條件。最后，虹膜采集裝置的成本要高于耳采集裝置。
標簽： 人耳識別 生物特征識別
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：壞壞的華仔
B樹及其B+樹的實現代碼，支持模版（數據類型，M值）
標簽： 樹 代碼
上傳時間： 2016-02-22
上傳用戶：jhksyghr
基于指紋識別生物特征身份認證的信息加密系統
標簽： 指紋識別 加密系統 特征 身份認證
上傳時間： 2016-04-16
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