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声音识别

  • 基于ARM的PDF417二维条码识别

    条码技术是随通信技术,计算机技术的发展应运而生的自动识别技术的一种。根据二进制编码规则对应形成的由对光反映率不同的条、空组成的图形,经光电扫描识读器扫描,将采集的信息经处理器进行处理,从而达到自动识别的目的。条码技术自出现以来,得到了人们的普遍关注,发展十分迅速,已广泛用于交通运输、商业、医疗卫生、制造业、仓储业、邮电业等领域,极大的提高了数据采集和信息处理的速度,提高了工作效率,并为管理的科学化、信息化和现代化作出了贡献。目前常用的是一维条码,但一维条码最大的弱点就是表征的信息量是有限的,需要依赖外部数据库支持,离开这个数据库条码本身就没有意义了。二维条码克服了这一弱点,它是在一维条码基础上形成的高密度、高信息量的条码,可以将大量信息在小区域内编码,它本身就是一个完整的数据文件,是实现证件、卡片等信息存储、携带并可以通过机器自动识读的理想方法。 本课题采用流行的嵌入式技术,采用S3C44BOX作为二维条码PDF417识别器的数据采集终端,该终端内嵌μC/OS-Ⅱ操作系统,将应用分解成多任务,简化了应用系统软件设计;使控制系统的实时性得到了保证,提高了系统的可靠性和稳定性;同时也增强了系统的可扩展性和产品开发的可延续性。 本课题的主要任务是PDF417(Portable Data File)二维条码图像的识别。先由扫描仪或照相机获取二维条码的原始图像,再由PC(Personal Computer)计算机中的图象处理程序对图象数据进行处理,然后在条码中定位单个码字符号的图像,利用算法识别出单个码字符号。本文在条码图像的预处理方面进行了算法改进,取得了较好的成果,能够有效的去掉干扰噪声和图像定位。通过实验结果表明:本课题研究的二维条码识别系统是比较令人满意的。

    标签: ARM 417 二维条码

    上传时间: 2013-08-01

    上传用户:caiiicc

  • 基于ARM的嵌入式语音识别系统研究

    语音识别是通过识别和理解过程把人类的语音信号转变为文本或命令的技术。近年来语音识别技术由于其重要性和研究难度成为研究的热点。随着嵌入式的发展,嵌入式语音识别技术成为语音识别领域发展的新的重要方向。 在此背景下,本课题进行基于ARM的嵌入式语音识别系统的研究。论文分别从理论分析、系统硬件平台的总体设计、系统软件的分析定制等方面,对语音识别在ARM上的应用做了研究。 1、在理论上,详细介绍了语音识别的发展历史与研究现状;具体阐述语音识别技术的基本原理和主要研究方法,并推导了语音识别技术中最常用到的两种算法DTW和HMM的数学模型,为进一步的语音识别研究打下基础。 2、在硬件平台方面,本文分析设计了语音识别系统的总体方案,主要包括以下三部分:语音识别系统的控制部分、语音的输入输出部分以及语音程序的存储部分;文中详细介绍了各部分的作用以及它们之间的连接方式,此外根据实际需要,选择确定了语音芯片等外围电路芯片的型号并扩展了外围电路。 3、在系统软件选择定制方面,不仅要求各部分自身功能完善,能够满足本课题的需求,而且要求各部分相互之间满足一定的兼容性,即定制的系统具有稳定性,可以有效的工作。考虑到以上的因素,本课题针对特定的语音识别系统的需求,对交叉编译环境、U-boot、内核、根文件系统等均进行了量身定制。最终选用Crosstool来制作专门编译Linux-2.6.22.6的交叉编译工具;选用比较稳定的支持tftp下载的u-boot-1.2.0作为引导程序;选用Linux-2.6.22.6作为嵌入式操作系统内核,并对其进行剪裁定制,特别是增加了UDA1341TS音频驱动和网卡驱动部分;选用了带有mdev功能的busybox-1.9.1来制作根文件系统。 在以上三方面的基础上,本课题对语音识别程序系统进行了实验研究。实验包括音频驱动、语音录制、语音训练、语音识别程序的编译以及语音识别等程序在ARM上的移植。 最后,本论文采用DTW模型,完成了语音模板的训练和语音识别的任务。经过实验测试,该系统有效完成了预期的语音识别任务。

    标签: ARM 嵌入式 语音识别 系统研究

    上传时间: 2013-05-30

    上传用户:wsx123

  • 基于ARM的掌形识别门禁系统研究与设计

    自“9.11”后,随着人们对安防需求的升级,门禁控制系统得到日益广泛的应用,不断提高门禁系统的安全性成为研究的重要课题。第四代门禁系统结合了人体生物特征识别技术,利用人体本身具有的物理特征(如指纹、虹膜、脸型、掌纹等)或行为特征(如步态、签名等)来确定人的身份,取代或加强传统的身份识别方法。 论文采用掌形识别为控制方案,基于ARM920T内核的EP9315芯片为门禁系统CPU,设计和调试了系统的硬件平台。 论文研究了掌形识别算法,进行了三方面的工作。 首先研究了掌形中的手形特征,提出了一种基于骨架特征的手形识别算法,很好的克服了手指旋转给识别带来的干扰。 然后研究了掌形中的掌纹特征,通过系列图像处理,分离出手掌的三条主线,提取主线端点,并在主线上等间隔采样,利用端点和采样点进行匹配,拥有很高的识别率。 最后结合手形与掌纹特征,实现掌形识别。依据手形特征对掌形库进行粗分类,利用掌纹特征进行匹配,算法拥有很快的识别速度与稳定较高的识别率。对分类规则提出了新思路与方法。 论文还提出了基于ARM的门禁系统方案。成功设计了以基于ARM920T内核的EP9315芯片为CPU的最小系统,设计PCB图并制板,最后调试了系统的底层电路。 论文的研究设计工作,通过提高掌形识别算法的识别率,达到了提高门禁系统安全性的目的;ARM平台的设计与调试,在工程实际中有参考价值。

    标签: ARM 识别 系统研究 门禁

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:zsjzc

  • 基于MF RC500的射频识别读写器设计

    主要介绍一种基于Philips 公司的MF RC500 的射频识别读写器的设计:首先介绍系统的组成以及MF RC500的特性,接着给出天线的设计规范,最后给出MCU 89C52与MF RC500的接口

    标签: 500 RC 射频识别 读写器

    上传时间: 2013-05-20

    上传用户:hzy5825468

  • 基于ARM和uClinux的纸币识别系统实时性改进

    现阶段,中国的自动售货行业蓬勃发展。作为自动服务的核心部件,基于单片机的纸币识别系统已经越来越不能满足市场需求。 本文对基于uClinux操作系统和S3C4510B的纸币识别系统的各个方面进行了研究。研究表明,纸币识别系统要求能满足硬实时性,但uClinux操作系统的实时性不强。由于uClinux功能强大,免费且资源丰富,如能成功改进本纸币识别系统的实时性,纸币识别系统将在成本,性能和功能性等方面有更大的优势,所以对实时性进行改进将非常有意义。 在本纸币识别系统中,纸币特征采集子系统对实时性要求很高,需要满足硬实时的要求,所以是否能满足该子系统的实时性的要求,将是本纸币识别系统能否很好工作的关键所在。通过对当前多种uClinux实时性改进方案进行了解和研究,参考了RTAI和RTLinux的工作原理,提出了基于uClinux操作系统和S3C4510B的纸币识别系统的实时性改进方案。纸币特征采集子系统主要依靠码盘光耦产生的反馈信号生成硬件中断,然后通过处理该中断,实现对纸币特征的采集。在本文提出的方案中,为了提高系统对硬件中断的反应速度,避开uClinux对中断的慢处理,在操作系统与硬件之间建立了一个特殊的硬件抽象层来管理中断,并将纸币特征采集功能与操作系统剥离,放入一个单独的处理单元。通过这样的处理,使得中断产生时,硬件抽象层暂停uClinux操作系统的运行,直接将中断交由纸币特征采集处理单元处理,实时的完成纸币特征数据的采集。

    标签: uClinux ARM 识别系统 实时性

    上传时间: 2013-05-24

    上传用户:shenlan

  • u盘芯片识别工具,免费下载

    u盘 芯片 识别 工具 , 免费 下载

    标签: 芯片识别 免费下载

    上传时间: 2013-07-14

    上传用户:gaorxchina

  • 基于ARM和射频识别技术的手持式物流终端设备的研究

    二维条码的识别和RFID技术是当今最主要的自动识别技术,分别适用于不同场合,具有保密性强、无接触式信息传递等特点,目前广泛应用于物流、公共交通、仓储、车辆识别等领域。 本文以RFID和条码技术为基础,设计出了一种新的应用模式:将RFID技术和条码技术与可移动的智能终端相结合,移动智能终端设备作为RFID模块和二维条码扫描模块的载体,RFID模块和二维条码扫描模块作为数据的采集主体,将采集到的数据传送给后台数据库,实现对RFID标签和二维条码信息的采集、处理与传输。物流终端以WinCE5.0操作系统为平台,具有可扩展功能的特性,支持基于WinCE开发的第三方软件的使用,缩短了开发周期。 本文针对手持式设备的特点和实际要求,对终端软硬件系统整体结构进行了规划,在研究了基于ARM9体系结构的Samsung S3C2440A处理器的基础上,完成了时钟电路、包括Nand Flash和SDRAM的存储器电路、RFID读写模块接口电路、条码扫描模块接口电路、串口电路、ⅡS音频电路、LCD/触摸屏接口电路的设计,并利用Platform Builder工具定制了适用于终端的WinCE操作系统。最后提出了设计的不足和改进之处。

    标签: ARM 射频识别技术 手持式 物流终端

    上传时间: 2013-06-08

    上传用户:zhoujunzhen

  • 基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术研究

    嵌入式人脸识别系统建立在嵌入式操作系统和嵌入式硬件系统平台之上,具有起点高、概念新、实用性强等特点。它涉及嵌入式硬件设计、嵌入式操作系统应用开发、人脸识别算法等领域的研究;嵌入式人脸识别系统携带方便、安装快捷、机动性强,可广泛应用于各类门禁系统、户外机动布控的实时监测等特殊场合,因此对嵌入式人脸识别的研究工作具有突出的理论意义和广泛的应用前景。 本文是上海市经委创新研究项目《射频识别RFID系统-自动识别和记录人群的身份》(编号:04-11-2)与上海市科委AM基金项目《基于ARM和RFID芯片的自组织安全监控系统的研制》(编号:0512)的主要研究内容之一。论文从构建自动人脸识别系统所需解决的若干关键问题入手,重点探讨了基于嵌入式ARM微处理器的实时人脸检测、关键特征定位、高效的人脸特征描述、鲁棒的人脸识别分类器及自动人脸识别系统设计等问题的研究。论文的主要工作和创新点表现在以下方面: 1实现了结合肤色校验的Haar特征级联分类器嵌入式实时人脸检测,提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法。 复杂背景中的人脸检测是自动人脸识别系统首先要解决的关键问题,通过对基于肤色模型和基于Haar特征级联强分类器的人脸检测算法的分析研究,综合两个算法的优点,提出了基于肤色模型校验和Haar特征级联强分类器的嵌入式实时人脸检测算法。实验结果表明,该算法不仅解决了复杂背景中的类肤色和类人脸结构问题,而且具有较高的检测率和较快的检测速度,同时对光照、尺度等变化条件下的人脸检测也具有较强的鲁棒性。 人眼检测与瞳孔定位在人脸归一化和有效人脸特征抽取等方面起着非常重要的作用,为了快速检测人眼并精确定位人眼瞳孔中心,论文提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法,首先利用人眼检测分类器在人脸区域内完成对人眼位置的检测,然后通过对检测到的人眼进行遮罩掩磨、简单图像形态学变换及椭圆拟合实现瞳孔中心的精确定位。测试结果表明该算法只需几百毫秒便能完成人眼检测与瞳孔中心定位整个过程,在保证检测速度较快的同时,还能确保较高的定位精度。 2 针对传统线性判别分析法存在的小样本问题(sss),通过调整Fisher判别准则,实现了自适应线性判别分析算法及相应的人脸识别方法人脸识别中的小样本问题使线性判别分析算法的类内散布矩阵发生严重退化,导致问题无法求解。本文在人脸识别小样本问题的基础上,通过调整Fisher判别准则,利用类间散布矩阵的补空间巧妙地避开类内散布矩阵的求逆运算,通过训练集每类样本的样本数信息自适应改变调整参数,实现了自适应线性判别分析算法,实验结果表明,该算法能有效解决人脸识别中的小样本问题。 3 提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,有效地解决了Gabor特征抽取维数过高的问题。 Gabor小波对图像的光照、尺度变化具有较强鲁棒性,是一种良好的人脸特征表征方法。但维数过高的Gabor特征造成应用系统的维数灾难,为解决Gabor特征的维数灾难问题,论文第四章提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,该算法不仅有效地降低了人脸特征向量维数,缩小了人脸特征库的规模,同时降低了核心算法的时间和空间复杂度,而且具有与传统Gabor特征抽取算法同样的鲁棒性。 4 结合有效人脸区域的Gabor特征抽取、自适应线性判别分析算法和基于支持向量机分类策略,提出并实现了基于支持向量机的嵌入式人脸识别和嵌入式人像比对系统支持向量机通过引入核技巧对训练样本进行学习构造最小化错分风险的最优分类超平面,不仅具有强大的非线性和高维处理能力,而且具有更强的泛化能力。本文研究了支持向量机的多类分类策略和训练方法,并结合论文中提出的基于有效人脸区域的Gabor特征提取算法、自适应线性判别分析算法,首次在基于Windows CE操作系统的嵌入式ARM平台中实现了具有较强鲁棒性的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统。 5 提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的远距离人脸识别方案为解决嵌入式人脸识别系统在海量人脸库中进行识别的难题,论文提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 客户机(嵌入式平台)完成对人脸图像的检测、归一化处理和人脸特征提取,然后通过无线网络将提取后的人脸特征数据传输到服务器端,由服务器在海量人脸库中完成人脸识别,并将识别后的结果通过无线网络传输到客户机显示输出,从而实现基于客户机/服务器无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 6 结合我们开发的基于ARM的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统,从系统设计的角度探讨了在嵌入式系统中进行人脸识别应用设计的思路及应该注意的问题虽然嵌入式人脸识别系统的性能很大程度上取决于高效的人脸特征描述和鲁棒的人脸识别核心算法。但是,嵌入式系统的设计思想对嵌入式人脸识别系统的性能影响同样值得重视。本文第六章重点阐述了嵌入式自动人脸识别应用系统的设计思路,并结合我们自主开发的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统从系统设计的角度探讨了嵌入式人脸识别应用系统设计中应该注意的关键技术问题。 结合本文提出的算法我们在PC上完成对人脸识别分类器的训练,然后在嵌入式ARM开发平台上实现了嵌入式自动人脸识别、嵌入式人像比对两个便携式人员身份认证系统,经测试运行效果良好。所提出的人脸识别算法不仅具有一定的理论参考价值,而且对于嵌入式系统应用开发、AFR应用系统开发也具有一定的借鉴意义。

    标签: ARM 架构 嵌入式 人脸识别

    上传时间: 2013-05-18

    上传用户:我们的船长

  • 红外动目标识别跟踪系统DSPFPGA硬件设计与实现

    视频目标识别与跟踪技术是当今世界重要的研究课题,它涉及图像处理、自动控制、计算机应用等学科,该文主要论述该项目的具体实现及相关理论分析,重点在于该系统的硬件模块实现及分析.该系统的硬件模块是典型的高速数字电路,这也是当今世界电路设计的一大热点.同时,该系统的硬件模块不同于传统的模拟、数字电路.严格的说它是基于可编程芯片的系统(System On Programmable Chip).它与传统电路的最大不同在于,硬件模块本身不具备任何功能,但该硬件模块可以与相应的软件结合(此处,我们将FPGA中的可编程指令也广义的归入软件范畴),实现相应的功能.换言之,该硬件模块通过换用其他软件,可以实现其他功能.所以从这个意义上讲,我们也可以将其称为基于可编程芯片的通用平台系统(General System On Programmable Chip).此外,该文还对该系统进行了尝试性的层状结构描述,这种描述同样适用于其它IT目的或电子系统.

    标签: DSPFPGA 红外 目标识别 硬件设计

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:yumiaoxia

  • 基于DSPs和FPGA的通信信号调制识别方法研究

    基于小波变换和神经网络理论,对非稳定、大信噪比(SNR)变化的通信信号进行有效的特征提取和分类,实现了通信信号调制方式的分类识别.首先,采用基于多分辨分析框架的Mallat快速算法提取离散细节作为特征采,实验得出db3小波非常适合作为特征提取小波,用小波变换大大压缩了通信信号特征矢量,提取的信号特征矢量64点;然后依据神经网络理论,分别采用BP网络作为分类器对通信信号调制识别分类.从计算机模拟实验结果可知,该方法能很好地完成通信信号调制识别分类任务,使识别正确率得到了明显改善,同时降低了识别分类过程的复杂度,并且为通信信号调制识别的DSP实现提供了快速计算的理论基础.其次,介绍了TMS320LF2407 DSP和FPGA的结构原理,并在此基础上设计了数字信号处理板和制作调试电路板.最后,用汇编和C语言编制A/D程序、串口通信程序和应用程序,并在信号处理板上调试和运行.

    标签: DSPs FPGA 通信信号 调制识别

    上传时间: 2013-07-23

    上传用户:731140412