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生物特征識(shí)別

  • 基于ARM的嵌入式多模態(tài)生物特征識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

    生物特征識(shí)別是指通過(guò)計(jì)算機(jī),利用人體固有的生理特征,如指紋,靜脈來(lái)進(jìn)行個(gè)人身份鑒別的技術(shù)。由于生物特征唯一性和不變性,使得生物特征識(shí)別與傳統(tǒng)的方法如數(shù)字密碼和身份證相比,具有更高的安全性和易用性。傳統(tǒng)的高性能自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)大多基于PC平臺(tái)聯(lián)機(jī)應(yīng)用,然而在實(shí)際應(yīng)用中往往對(duì)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)要求有更高的便攜性和易用性,嵌入式技術(shù)的快速發(fā)展使得實(shí)現(xiàn)這樣的系統(tǒng)變?yōu)榱丝赡堋?生物特征識(shí)別系統(tǒng)主要由通用模塊的控制系統(tǒng)與非通用模塊的圖像采集設(shè)備與識(shí)別算法組成。本文針對(duì)通用模塊與非通用模塊接口問(wèn)題進(jìn)行研究和設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)了一個(gè)工作良好的嵌入式平臺(tái)。 本課題在設(shè)計(jì)核心板、擴(kuò)展板、轉(zhuǎn)接板的硬件基礎(chǔ)上,移植實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)Linux,編寫各種接口與模塊的驅(qū)動(dòng)、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(shí)光強(qiáng)控制問(wèn)題,為很好的采集到清晰圖像提供了一個(gè)良好穩(wěn)定的硬件平臺(tái)。 本課題所設(shè)計(jì)的嵌入式系統(tǒng)通過(guò)測(cè)試,做了大量的實(shí)驗(yàn),并將所采集到的手指靜脈圖像進(jìn)行討論分析,具有實(shí)用價(jià)值。

    標(biāo)簽: ARM 嵌入式 多模 生物特征識(shí)別

    上傳時(shí)間: 2013-06-03

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  • 基于自適應(yīng)并行結(jié)構(gòu)的多模態(tài)生物特征識(shí)別

    傳統(tǒng)多模態(tài)生物特征識(shí)別方法當(dāng)出現(xiàn)生物特征缺失時(shí),識(shí)別性能會(huì)明顯下降。針對(duì)此問(wèn)題,提出一種融合人臉、虹膜和掌紋的自適應(yīng)并行結(jié)構(gòu)多模態(tài)生物識(shí)別方法。該方法在設(shè)計(jì)融合策略時(shí),考慮到所有可能的輸入缺失,構(gòu)造并行結(jié)構(gòu)的融合函數(shù)集,在實(shí)際應(yīng)用時(shí)根據(jù)輸入狀態(tài)自適應(yīng)的選擇融合策略進(jìn)行識(shí)別。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明該方法既可提高識(shí)別可靠性又可實(shí)現(xiàn)當(dāng)有生物特征缺失時(shí)的性能穩(wěn)定。

    標(biāo)簽: 并行 多模 生物特征識(shí)別

    上傳時(shí)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

    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(wǎng)絡(luò)輸出層內(nèi)按幾何中心或特征進(jìn)行聚類。

    標(biāo)簽: Kohonen SOFM 特征 自組織

    上傳時(shí)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

    SOFM(自組織特征映射):這種算法部分收到生物特征影響,在網(wǎng)絡(luò)輸出層內(nèi)按幾何中心或特征進(jìn)行聚類。

    標(biāo)簽: SOFM 特征 自組織 映射

    上傳時(shí)間: 2014-01-18

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  • 生物特征識(shí)別的綜述,近年來(lái)各種生物特征識(shí)別技術(shù)的總結(jié)介紹,很適合入門者,對(duì)生物特征識(shí)別有個(gè)大概的了解.

    生物特征識(shí)別的綜述,近年來(lái)各種生物特征識(shí)別技術(shù)的總結(jié)介紹,很適合入門者,對(duì)生物特征識(shí)別有個(gè)大概的了解.

    標(biāo)簽: 生物特征識(shí)別

    上傳時(shí)間: 2013-12-30

    上傳用戶:koulian

  • 人耳識(shí)別技術(shù)是20世紀(jì)90年代末開始興起的一種生物特征識(shí)別技術(shù)

    人耳識(shí)別技術(shù)是20世紀(jì)90年代末開始興起的一種生物特征識(shí)別技術(shù),與其它生物特征識(shí)別技術(shù)比較具有以下幾個(gè)特點(diǎn):(1)與人臉識(shí)別方法比較,耳識(shí)別方法不受面部表情、化妝品和胡須變化的影響,同時(shí)保留了面部識(shí)別圖象采集方便的優(yōu)點(diǎn),與人臉相比,整個(gè)人耳的顏色更加一致、圖像尺寸更小,數(shù)據(jù)處理量也更小。(2)與指紋識(shí)別方法比較,耳圖象的獲取是一種被動(dòng)方式,即通過(guò)非接觸方式獲取耳圖像,不存在通過(guò)接觸傳染疾病的機(jī)會(huì),因此,其信息獲取方式具有容易被人接受的優(yōu)點(diǎn)。(3)與虹膜識(shí)別方法比較,首先,由于人臉和頭發(fā)的存在,需要在耳識(shí)別過(guò)程中增加一個(gè)耳區(qū)域定位步驟,這并不影響耳特征的提取,而眼毛對(duì)虹膜的遮擋將直接影響虹膜特征的提取。頭發(fā)對(duì)于耳的遮擋可以容易地避免,而眼毛對(duì)于虹膜的遮擋是生理結(jié)構(gòu)決定的,也是難以避免的。其次,就目前的技術(shù)而言,虹膜采集需要測(cè)試者與采集裝置之間的位置在機(jī)器發(fā)出的語(yǔ)言提示下進(jìn)行不斷地調(diào)整,同時(shí)要瞪大眼睛,使虹膜盡可能暴露,初試者通常要反復(fù)多次調(diào)整才能夠達(dá)到要求,而耳采集方式與臉采集方式基本相同,測(cè)試者很容易達(dá)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(biāo)簽: 人耳識(shí)別 生物特征識(shí)別

    上傳時(shí)間: 2013-12-20

    上傳用戶:壞壞的華仔

  • 基于指紋識(shí)別生物特征身份認(rèn)證的信息加密系統(tǒng)

    基于指紋識(shí)別生物特征身份認(rèn)證的信息加密系統(tǒng)

    標(biāo)簽: 指紋識(shí)別 加密系統(tǒng) 特征 身份認(rèn)證

    上傳時(shí)間: 2016-04-16

    上傳用戶:wanghui2438

  • 生物特征識(shí)別技術(shù)是為了進(jìn)行身份驗(yàn)證而采用自動(dòng)技術(shù)測(cè)量其身體特征或是個(gè)人行為特點(diǎn)

    生物特征識(shí)別技術(shù)是為了進(jìn)行身份驗(yàn)證而采用自動(dòng)技術(shù)測(cè)量其身體特征或是個(gè)人行為特點(diǎn),并將這些特征或特點(diǎn)與數(shù)據(jù)庫(kù)的模板數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,完成認(rèn)證的一種解決方案。

    標(biāo)簽: 生物特征識(shí)別 技術(shù)測(cè)量 特征 身份驗(yàn)證

    上傳時(shí)間: 2016-06-11

    上傳用戶:851197153

  • 視頻序列中的人臉檢測(cè)與跟蹤算法研究 圖像中的人臉信息分析對(duì)于生物特征識(shí)別、人機(jī)交互

    視頻序列中的人臉檢測(cè)與跟蹤算法研究 圖像中的人臉信息分析對(duì)于生物特征識(shí)別、人機(jī)交互,視頻監(jiān)控、基于內(nèi)容的圖像檢索、圖像編碼、視頻會(huì)議等方面具有著廣泛的應(yīng)用前景,然而要想對(duì)人臉信息進(jìn)行分析,一個(gè)首要的問(wèn)題就是要先在圖像或視頻序列中檢測(cè)或跟蹤到人臉,否則人臉信息分析也就無(wú)從談起。本文的研究主題正是視頻序列中的人臉檢測(cè)與跟蹤技術(shù)

    標(biāo)簽: 視頻序列 人臉檢測(cè) 人臉 人機(jī)交互

    上傳時(shí)間: 2016-09-06

    上傳用戶:chenxichenyue

  • 介紹樣型識(shí)別很經(jīng)典的一本書

    介紹樣型識(shí)別很經(jīng)典的一本書,對(duì)於開發(fā)智慧型的演算法有很大的幫助。

    標(biāo)簽:

    上傳時(shí)間: 2016-12-28

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