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生物特征识别

生物特征识别(BIOMETRICS)技术,是指通过计算机利用人体所固有的生理特征(指纹、虹膜、面相、DNA等)或行为特征(步态、击键习惯等)来进行个人身份鉴定的技术。
  • 基于小波分析和主成分分析的人脸识别研究随着社会的发展

    基于小波分析和主成分分析的人脸识别研究随着社会的发展,社会各个方面对快速有效的身份验证的要求日益迫切。由 于生物特征是人的内在属性,具有很强的自身稳定性和个体差异性,因此是身份 验证的理想依据。其中利用人脸特征又是最自然直接的手段,相比其他生物特征, 它具有直接、友好、方便的特点,易于为用户接受。从而,人脸识别吸引了越来 越多来自计算机视觉和信号处理等领域的关注,成为模式识别、图像处理等学科 的研究热点。

    标签: 小波分析 主成分分析 人脸识别 发展

    上传时间: 2017-07-15

    上传用户:qiaoyue

  • 生物轨迹识别

    用于生物识别的轨迹跟踪程序,院士图像分割 滤波器统计

    标签: 掌纹 轨迹跟踪

    上传时间: 2015-12-01

    上传用户:氨基酸额

  • 基于ARM的嵌入式系统开发与应用

    随着现代计算机技术和互联网技术的飞速发展,嵌入式系统成为当前最热门的焦点之一;ARM以其高性能低功耗等特性成为目前应用最广泛的32位嵌入式处理器。近年来得到快速发展的机电一体化设备的人民币纸币清分机系统,是嵌入式系统的典型应用;它的主要工作流程是:人民币图像通过图像传感器采集得到的模拟信号,经过放大、A/D转换和FPGA协调之后得到数字图像,经缓存后进入到主CPU--S3C2410,通过图像识别,实现面向、面值、新旧分级、破损程度等特征的识别,最后送出结果到控制CPU对识别结果进行相应的显示和机械动作。论文主要涉及以下这些内容: 1):基于ARM的嵌入式系统和清分机系统介绍。 2):人民币清分机的硬件系统基本构架,清分机的各关键硬件的选型及主要原理;着重介绍清分机的处理核心--S3C2410。 3):图像处理基础。介绍了清分机系统中各类图像的特点,图像分析中的常用工具--灰度直方图,从而为识别算法做好准备。 4):介绍了人民币的特征识别算法原理及实现基本流程,通过MATLAB对算法进行仿真研究。 5):嵌入式linux设备驱动的开发。针对清分机设备种类繁多而又是多任务的特点,本文提出使用可裁剪而又稳定的linux操作系统来管理整个清分机系统;而实现操作系统对清分机的管理首先就要实现设备与操作系统的连接--设备驱动。

    标签: ARM 嵌入式 系统开发

    上传时间: 2013-06-01

    上传用户:xoxoliguozhi

  • 基于12864LCD的波形显示系统的研制

    本文针对实验平台管理系统的实际需求,结合密码技术和身份认证技术,采用了基于USB Key的双因子身份认证技术。目前众多身份认证技术当中,USB Key是被认为最安全的身份认证手段,除了生物特征身份认证技术。但是因为成本问题,生物特征身份认证技术并没有被广泛使用。而且通过深入研究,可以进一步完善USB Key的功能,使USB Key不仅能起到认证的作用,还可以用于存储数据。因此,随着人们对网络安全问题的重视程度加深,USB Key身份认证方式将在各安全需求领域大显身手

    标签: 12864 LCD 波形显示

    上传时间: 2014-12-27

    上传用户:sun_pro12580

  • 基于ATmega8515L的舞蹈机器人控制系统设计与研究

    娱乐 机 器 人作为机器人的一个重要分支,已经发展为一种产业。舞蹈机器人是娱乐机器人的一种,它集软件和硬件于一身,而控制系统是机器人的核心,在机器人中发挥着重要的作用。本 文针 对 舞蹈机器人控制系统的设计过程,主要研究其硬件电路设计、软件程序设计和关键算法。在分 析 了 机器人性能要求和相关控制方法的基础上,提出了基于上下位机的控制结构,通过无线通信方式传输数据和指令,从而实现机器人的遥控。硬 件 设 计过程中,以提高集成度、减小体积、提高性价比为设计原则,将各部分电路按照功能划分。利用无线通讯模块,实现上下位机之间的远程通信;通过端口扩展,解决I/0资源紧张问题:采用CPLD对机器人驱动轮的脉冲进行反馈检测,并加上四倍频环节,提高了检测精度;通过工2C总线扩展存储器,满足存放大量舞蹈动作数据的要求。软 件 设 计过程中,采用模块化的设计方法。在上位机设计友好的人机界面,以方便用户设置控制参数和指令,实现舞蹈动作的可视化编辑。机器人行走过程中,采取数字PID算法,通过闭环反馈控制,实现机器人行走路径的准确定位,并结合同步补偿算法,可较好的解决机器人的直线行走问题。为 了 使 机器人的舞蹈动作更好地表现音乐的内涵,提出一种基干音乐特征识别的策略,在音乐特征识别的基础上结合专家系统、模糊控制等智能手段,通过舞蹈动作与音乐的自动匹配、同步演示等方法,从而最终实现舞蹈动作与音乐协调一致。

    标签: ATmega 8515L 8515 舞蹈机器人

    上传时间: 2013-10-14

    上传用户:macarco

  • 本代码是人工智能中产生式的一个例子

    本代码是人工智能中产生式的一个例子,功能是实现对有限动物特征识别的正向和反相推理。

    标签: 代码 人工智能

    上传时间: 2014-01-23

    上传用户:chongcongying

  • 图表细说电子元器件

    学习电子技术的第一步就是要掌握常用电子元器件的知识,电子元器件是组成电子电路的最小单元,元器件是电路重中之重的原因主要体现在下列两个方面:(1)任何复杂的电子电路都是各类电子元器件有机组合的结果。电路识图过程中的困难是由于对电子元器件特性“吃不透”所致,电路工作原理的分析其实质是对电路中电子元器件作用的分析。(2)电路故障检修的实质是快速而准确地确定电路中哪只元器件出了故障,然后对该电子元器件进行检测、修理或更换处理。如果在电路故障检修中束手无策,那也是电子元器件这个拦路虎在“作怪”。本书就是从元器件入手,从以下角度讲解元器件的知识:【识别方法】讲述元器件特征识别、引脚识别、极性识别、参数识别等方法,这部分内容初学者必须掌握。【电路符号识图信息】给初学者揭开电路符号中的识图信息,帮助读者运用这些识图信息方便地分析该元器件的应用电路。【主要特性】这是元器件知识的精髓,能否顺利分析电路工作原理,就看对元器件的主要特性是否已经深入“吃透”,这部分内容初学者必须重点掌握。【重要参数解析】了解这些内容有利于读者掌握元器件检测技术,灵活运用元器件代替原则。

    标签: 电子元器件

    上传时间: 2022-06-23

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  • 基于STM32的电子密码锁设计

    对电子密码锁进行系统设计。详细介绍了系统的硬件组成和软件模块。系统以STM32F103系列 CPU 为 主控芯片,利用矩阵键盘实现密码的输入,将输入密码与存储器中原密码逐一比较,实现开锁功能。对软件的仿真调 试证明,该系统稳定性好,功耗较低,操作方便,便于二次开发,能够实现功能扩展,如在系统IO 口接上无线收发模 块,则可实现密码锁的远程监控管理,安全性更强。门禁系统是有效解决安全问题的方案之一,目前 已成为生活中不可或缺的一部分。电子信息科学技术 的发展推动了门禁系统安全性能的飞速提升,键盘式 电子密码锁、指纹特征识别系统、IC 卡门禁系统等已 屡见不鲜。但是,指纹特征识别系统和IC卡门禁系统 在家庭生活中使用具有很大的局限性,如指纹特征识 别只能应用于保密要求高并且仅供个人使用的私密场 合,而IC卡门禁系统的适用范围大多是公共场所,成 本高、易丢失[1]。目前的电子密码锁通常以单片机为 核心处理单元,无论是系统编码还是解码的生成均以 软件方式进行。相比传统的机械式锁具,电子密码锁 有易操作、免实物钥匙等优势,这使得电子密码锁成了 当今门禁系统的主流

    标签: stm32 电子密码锁

    上传时间: 2022-07-17

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  • 一种新的彩色图像特征检测算法 -学术论文 - 图像图形网-机器视觉,数字水印,遥感,指纹,人脸识别,生物医学,神经网络,人工智能,GIS,小波变换

    一种新的彩色图像特征检测算法 -学术论文 - 图像图形网-机器视觉,数字水印,遥感,指纹,人脸识别,生物医学,神经网络,人工智能,GIS,小波变换

    标签: GIS 彩色图像 图像图形 人脸识别

    上传时间: 2013-12-23

    上传用户:66666

  • 基于ARM的人脸识别系统设计与实现

    人脸识别技术作为生物识别技术之一,是模式识别在图像领域中的具体运用,其应用前景非常广阔,可以应用到身份证件的鉴别、自动门禁控制系统、银行取款机、家庭安全,图片检索等领域。 人脸识别系统主要分为人脸检测定位,特征提取和人脸分类三部分。人脸的检测和定位,即从输入的图像中找到人脸及人脸存在的位置,并将人脸从背景中分离出来。在特征提取部分,先对原始人脸数据进行特征提取,之后原始数据由维数较少的有效特征数据表示并存储在数据库中,接下来进行人脸分类,在识别待测人脸图像时,将待测图像的特征数据与数据库中存储数据相比对,判断是否为库中的某一人,从而实现自动识别人脸的目的。 在过去的十年里,人脸识别技术一直是图像处理领域里具有挑战性的课题,随着研究的深入,许多人脸检测及识别算法被提出来。其中基于主成分分析的Eigenface的算法及其变形已经成为测试人脸识别系统性能的基准算法;同时Adaboost人脸检测算法,在PC上基本可以达到实时,在嵌入式产品广泛应用的今天,只有让人脸识别算法在嵌入式平台上实现,才能获得更广阔的应用,本文研究了在嵌入式平台上Adaboost人脸检测算法的性能。 嵌入式是后PC时代的一个亮点,目前已经应用在社会生活的方方面面。嵌入式产品的开发平台分为包括很多,如:DSP,ARM,PowerPC等等。本文采用的ARM9作为嵌入式开发平台,研究人脸识别在ARM平台的性能,为实用的嵌入式人脸识别系统的设计提供参考。 本文从PC平台的软件实现入手,分别实现了PC平台下的AdaBoost人脸检测算法和PCA人脸识别算法,分析了现象及结果,接下来搭建了基于ARM嵌入式系统的硬件平台,对AdaBoost人脸检测算法进行了硬件平台的移植,并得出相应实验效果。

    标签: ARM 人脸识别 系统设计

    上传时间: 2013-05-31

    上传用户:saharawalker