基于FPGA的指纹识别系统的设计与实现

为了提高指纹识别系统的实时性和处理速度,设计和实现了一种基于FPGA的嵌入式指纹识别系统。该系统采用处理器结合自定义硬件逻辑的方法,以下载到FPGA的MICOBLAZE嵌入式软核为系统控制模块,运用FPGA路基单元实现指纹图像的处理。在设计中,指纹图像处理的算法通过SG(System Generator)软件设计,采用Matlab语言和Verilog语音混合编写的方式实现专用的处理模块,较大地提高了系统的处理速度。     

单片FPGA图像预处理系统的设计与实现

采用单片FPGA设计与实现图像处理系统的方法,并对系统硬件进行了分析和设计,对FPGA内电路模块进行了VHDL建模,在FPGA开发平台ISE4.1上实现了设计。     

基于FPGA的软硬件协同实时纸病图像处理系统

基于现场可编程门阵列(FPGA)硬件实现的纸病图像处理算法结构简单,不能满足复杂图像算法的需求,针对这一问题,提出了一种基于FPGA的软硬件协同实时纸病图像处理系统.采用FPGA芯片作为系统的核心,由CCD相机采集图像,通过DDR2SDRAM作为外部存储器来缓存图像数据,将SOPC作为控制核心,以此协调软硬件共同进行纸病图像处理,将易于硬件实现的图像处理模块用Verilog HDL语言编写,实现相应的图像处理功能;将硬件模块难以实现的功能交由SOPC中的CPU来实现.实验表明:系统实时性强,能满足纸病图像处理的速度要求,且可以进行复杂的图像算法运算,同时具有设计简单,成本低的特点.     

基于FPGA的指纹采集接口设计与实现

本文以指纹识别认证系统的ASIC化为应用背景,提出了一种基于FPGA的指纹采集接口的设计与实现方案。重点研究接口电路的硬件组成和如何采用硬件语言VHDL编程控制滑动式指纹传感器以完成高质量的指纹采集工作。经验证本方案实现的指纹采集接口完全能满足系统需要。     

一种基于FPGA的CPU设计

基于现场可编程(FPGA)技术和硬件描述语言VHDL的设计和综合,通过自顶向下的设计方法和模块化设计思想,在QuartusⅡ环境下能定制、仿真、下载验证和实现CPU功能.通过VHDL语言定制了运算器ALU模块和调用宏模块定制了RAM模块,介绍了基于FPGA的CPU设计方法,并通过初始化程序进行验证,实现了基于FPGA的CPU功能,表明基于FPGA技术在设计CPU核和大规模集成电路设计方面可根据实际情况定制,具有灵活性、可靠性和可扩展性.     

基于FPGA的Gabor滤波指纹增强技术

图像增强是自动指纹识别系统中非常关键的部分,直接影响指纹识别的效果。本文实现了利用Gabor滤波器对指纹图像增强的算法,并通过FPGA对该算法进行硬件加速,实现了高速的指纹图像增强。实践表明,该方法能大幅度提高指纹图像质量,并大大缩短指纹预处理的时间。     

基于嵌入式Linux的指纹识别系统设计

为了解决现有嵌入式指纹识别系统的不足,提出了一种基于嵌入式Linux的指纹识别系统的实现方法,具体介绍了系统软件设计思路,其中主要包括软件平台的搭建以及指纹识别系统应用软件的开发。内容有指纹模块的各个功能函数、串口通信程序、指纹BMP图像生成程序、用户数据库管理程序、系统交互界面程序等等。由于系统基于嵌入式Linux,不依赖于特定的处理器,具有很强的移植性,可以根据特定应用场合对系统进行二次开发和移植。系统给用户提供了良好的操作界面,并且实现了一个用户可以在数据库中同时注册多个指纹的功能。经过仿真和验证,系统能够满足应用的要求。     

一种新型SoPC自动指纹识别系统设计

设计了一种基于SoPC的新型结构的自动指纹识别系统。通过对指纹处理整体流程的选择和优化,将耗时较多的指纹预处理部分整体硬件化,耗时较少的匹配部分软件化,使得系统处理速度有了显著提高,1.5 s内可以完成一幅指纹图像的预处理,3 s内可以完成一幅指纹图像的比对。使用Quartus II软件完成了系统模块设计及仿真,使用Nios II IDE软件完成了软件代码的实现,并在以Altera公司的Cyclone II FPGA芯片为核心的DE2开发板上实现了整个系统。     

一种开源软核OR1200的系统级描述方法研究

探讨了一种基于ADL(体系结构描述语言)的系统级设计方法,并以一款32位嵌入式开源软核OpenRISC1200为原型,采用系统级的ADL—SystemC语言对这款软核从体系结构角度进行系统级抽象,主要实现了OR1200CPU模块的描述,并通过嵌入式逻辑分析仪SignalTap II对系统进行验证。     

基于DSP的指纹识别系统硬件平台设计

目前传统指纹识别平台通用CPU实现识别算法 ,此类平台在功耗和可移动性方面已不能满足市场需要。随着标准CMOS工艺制造 ,并且集成SPI,USB ,并行数据接口的指纹传感芯片的出现 ,以及DSP芯片在图像处理领域的广泛应用 ,采用基于DSP指纹识别系统结构是今后指纹识别技术的发展方向。文章详细介绍了如何搭建基于DSP的指纹识别系统的硬件平台。针对嵌入式系统的特点 ,重点讨论了传感器的控制方法和指纹图像的读取 ,分析了DSP的性能优点。最后讨论了最佳指纹图像的获取方法。该系统灵活性强 ,除了为进一步实现指纹识别软件提供了功能强大的硬件基础外 ,对研究和开发速度快、性价比高、识别率高的嵌入式指纹识别平台有着很大的参考价值     

基于纹理分析的指纹图像预处理算法研究

论文针对指纹图像的纹理特点,给基于纹理分析的指纹识别系统建立了一套指纹预处理体系,为指纹纹理特征的提取和比对奠定基础。文中主要以指纹识别处理流程为线索,提出了一套指纹预处理算法。首先对输入的指纹图像进行灰度归一化,再计算指纹图像的方向场,然后在此基础上对指纹图像的中心参考点进行定位,再以找到的参考点为中心提取有效区域。实验结果表明,该方法处理好,运算速度快。     

基于方向图的指纹预处理方法研究

预处理是指纹自动识别系统中非常关键的部分,它直接影响着指纹识别的最终效果。指纹预处理一般包括规格化、方向图计算、图像分割、滤波、二值化等环节,该文系统地讨论了各环节的有效算法。针对以往求取方向图的不足,给出了一种基于灰度统计特性的改进算法;给出了基于方向图的图像分割、方向滤波器模板的设计以及一维局部最大熵选取阈值的二值化方法。通过对上百幅不同质量的指纹图像进行测试,获得了很好的效果。该文方法具有较好的实用参考价值。     

基于Log—Gabor滤波的指纹图像增强

自动指纹识别系统的性能在很大程度上依赖于指纹图像的采集效果。指纹图像增强用于改善原始指纹图像的质量，以保证指纹特征提取的准确性，是十分必要的。Gabor滤波是比较有效的指纹图像增强方法，但是仍存在一定的局限性。与传统的Gabor滤波器相比，Log-Gabor滤波器可以在取得最佳空间定位的同时具有更宽广的频带，有利于改善指纹图像的滤波效果。本文提出采用Log-Gahor滤波器来实现指纹图像增强，先利用加窗傅里叶变换来提取指纹图像的局部频谱信息，再在频域进行滤波。在详述了滤波器的设计方法之后，给出具体的图像滤波方案，并与传统方法作了比较。实验结果表明，所提出的算法能有效改善指纹图像的质量和提高指纹识别的可靠性。     

指纹自动识别系统中的预处理技术

预处理是指纹自动识别过程中的第一步，它的好坏直接影响着指纹自动识别的系统的效果。文中分灰度去噪，二值化，二值滤波法噪，细化等几部分。详细分析了介绍了指纹自动识别系统中的预处理技术，文中所介绍的算法都是经实践证明并取得了很好的效果的，具有很高的使用及参考价值。     

单芯片微小型指纹识别系统设计与实现

嵌入式指纹识别产品的推广应用一直受到成本和体积因素的制约。提出一种基于ARM7处理器芯片LPC2106为核心的单芯片嵌入式自动指纹识别系统设计方案,给出了系统组成的电路结构,运用了一种高效率的嵌入式指纹图像拼接及识别算法软件,并设计出用于改善指纹识别性能的指纹引导槽方案。结果表明,2秒内能完成20个指纹用户的识别,在认假率为十万分之一时,拒真率不超过百分之三,达到国家有关标准的要求。该产品体积小,价格只有同类产品的约三分之一,可应用于指纹门锁、指纹保险箱、指纹遥控器等领域。     

一种基于指纹生物特征识别系统

针对传统身份识别方法中标识物体容易丢失和伪造的问题,在对比可作为识别特征的多种生物特征的基础上,提出并实现了一种基于指纹特征的识别系统。系统首先利用指纹采集器获取指纹图像,然后对采集到的指纹图像进行包括图像分割、图像增强、图像二值化和图像细化在内的图像预处理操作,接着对处理过后的指纹图像进行指纹的特征提取,最后将提取到的待验证手指指纹特征,与指纹特征库中的候选指纹特征进行匹配,以实现用户身份识别。实验结果表明,基于指纹特征的识别系统具有很高的实时性和较高的准确性,可以满足一般用户的身份识别要求。     

基于粒子群算法与方向图法的指纹图像分割

指纹识别作为生物识别技术最为成功的应用之一,近年来已得到快速发展和普及．而指纹图像分割技术是指纹处理特征点提取的基础,同时也是高效识别指纹的关键,直接影响整个指纹识别系统的性能．本文在对相关的指纹图像分割方法分析的基础上,利用粒子群算法的阈值分割方法和方向图的指纹图像分割技术的优点,进一步研究并提出了一个混合分割方法．实验结果表明,这两种方法的结合运用可以获得良好指纹图像分割效果．     

基于ARM的指纹特征点快速提取改进算法

实时性一直是嵌入式指纹识别系统开发的主要衡量标准，如何对指纹图像进行快速、准确处理是指纹识别系统的关键所在。针对ARM处理平台提出一种改进的指纹特征点提取算法，该算法的快速性和准确性已在ARM主建平台上得到了验证。     

基于形态学和结构图表的指纹识别

指纹识别技术是目前最方便、可靠、非侵害和价格便宜的生物识别技术解决方案,对于广大市场的应用有着很大的潜力。为克服指纹识别中常见的拒识或误识问题,文章提出了一种基于结构图表的匹配算法以提高识别率,并将形态学技术成功的运用于指纹图像预处理中,以减少图像噪音干扰。整个算法具有高效识别和强抗噪能力,使指纹识别系统更具有鲁棒性。