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。
上传时间： 2013-04-24
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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
上传时间： 2013-05-20
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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。
上传时间： 2013-05-24
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上传时间： 2013-07-14
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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。
上传时间： 2013-06-08
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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。
上传时间： 2013-05-18
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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.
上传时间： 2013-04-24
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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.
上传时间： 2013-07-23
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随着图像处理和模式识别技术的进步，基于生物特征的识别技术成为蓬勃发展的高技术之一，根据IBG(InternationalBiometricGroup)组织对生物特征市场的统计和预测，该领域的收入的年增长率30-50％，到2008年，全球总收入将达到46.39亿美元。而基于指纹特征的识别技术由于其独特的可靠性，稳定性，方便快捷的特点，恰好符合了市场的需求。目前指纹识别技术是生物识别领域中应用最广泛的识别技术，也是研究与应用的一个热点。 SOPC片上可编程系统和嵌入式系统是当前电子设计领域中最热门的概念。NiosⅡ是Altera公司开发的一种采用流水线技术、单指令流的RISC嵌入式处理器软核，可以将它嵌入FPGA内部，与用户自定义逻辑结合构成一个基于FPGA的片上系统。与嵌入式硬核相比较，嵌入式软核具有更大的灵活性。而FPGA的高速性、恰恰满足了指纹识别系统对速度的要求。 本文对指纹识别技术中各个环节的算法进行了较为深入的研究，结合NiosⅡ嵌入式处理器的特点，对算法进行了合理的选择与优化，形成了一套完整的指纹识别算法，并提出了一种基于FPGA的指纹识别系统硬件设计方案。 论文的内容主要包括以下几个方面： 1、对指纹图像预处理、后处理和匹配算法进行了改进，提高了算法的性能；设计了一种适用于快速匹配的指纹特征数据结构；提出了一套基于特征点匹配的指纹识别算法。实验结果表明该算法速度快、误识率较低、可靠性较高，可以满足实用的要求。 2、本着增加系统集成度、减小系统体积、提高便携性、降低功耗和成本，同时提升系统的性能的原则，使用Altera公司提供的外围设备IP核配合NiosⅡ处理器软核搭建了一个单片嵌入式系统，然后以内嵌NiosⅡ软核的FPGA和FPS200指纹采集器为核心芯片，外配片外RAM和Flash存储器以及小键盘和LCD显示屏等器件，设计了一个便携式指纹识别系统，提出了一套基于FPGA的硬件设计方案。 3、利用NiosⅡ开发板对硬件设计方案进行了初步的验证，实现了指纹采集芯片FPS200与FPGA的接口，并进行了算法的移植。 实验结果表明本文所提出的系统设计方案是可行的。基于FPGA的自动指纹识别系统在速度、功耗、体积、扩展性方面有着独特的优势，具有广阔的发展空间。最后提出了对这一设计继续改进的思路和下一步研究的内容。
上传时间： 2013-07-28
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随着计算机与信息技术的发展，生物特征识别技术受到了广泛的关注。指纹识别是生物特征识别中的一项重要内容，一直以来是国内外的研究热点。 嵌入式自动指纹识别是指指纹识别技术在嵌入式系统上的应用。传统的嵌入式自动指纹识别系统多采用单片DSP或MIPS处理器来完成算法，由于DSP或MIPS处理器只能根据程序顺序执行，在指纹匹配过程中只能和整个库中的指纹进行一一匹配，因此这类系统在处理较大指纹库时下匹配时间相当长。为了克服这个缺点，本文构建了浮点DSP和FPGA协同处理构架的硬件平台，充分利用DSP在计算上的精确度和FPGA并行处理的特点，由DSP和FPGA共同处理匹配算法。 本文的主要工作如下： 1．设计了一个硬件系统，包括DSP处理器、FPGA、指纹传感器、人机交互接口和USB1.1接口。同时，还设计了各硬件模块的驱动程序，为应用程序提供控制接口。由于系统中DSP工作频率为300MHz，其中某些器件的工作频率达到了100MHz，因此本文还给出了一些信号完整性分析和PCB设计经验。 2．编写了Verilog程序，在FPGA中实现了9路指纹的并行匹配。由于FPGA本身的局限性，实现原有匹配算法有很大困难。在简化原有匹配算法的基础上本文提出了便于FPGA实现“粗匹配”算法。此外，还设计了用于和DSP通信的接口模块设计。 3．完成了系统应用程序设计。在使用uC/OS-Ⅱ实时操作系统的基础上设计了各系统任务，通过调用驱动程序控制和协调各硬件模块，实现了自动指纹识别功能。为了便于存放指纹特征信息，设计了指纹库数据结构，实现了指纹库添加、删除、编辑的功能。 最终，本系统实现了高效、快速的进行指纹识别，各模块工作稳定。同时，模块化的软硬件设计使本系统便于进行二次开发，快速应用于各种场合。
上传时间： 2013-06-05
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