文档为基于嵌入式图像处理的仪表自动识别技术研究总结文档，是一份不错的参考资料，感兴趣的可以下载看看，，，，，，，，，，，，，
上传时间： 2022-06-27
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文档为基于MATLAB的运动目标检测和识别技术研究总结文档，是一份不错的参考资料，感兴趣的可以下载看看，，，，，，，，，，，，，
上传时间： 2022-06-28
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精通VisualC++数字图像模式识别技术及工程实践（第二版）PDF -- 张宏林编 人民邮电出版社 第1章 绪论 第2章 模式识别中的基本决策方法 第3章 常用的模型和算法介绍 第4章 常用搜索算法 第5章 联机字符识别 第6章 脱机字符识别 第7章 在线签名鉴定 第8章 离线签名鉴定 第9章 人脸的检测与定位 第10章 车牌识别技术 第11章 印章识别 第12章 图像的纹理分析方法
标签： Visual C++ 数字图像模式识别技术
上传时间： 2022-07-09
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人脸识别技术继指纹识别、虹膜识别以及声音识别等生物识别技术之后，以其独特的方便、经济及准确性而越来越受到世人的瞩目。作为人脸识别系统的重要环节—人脸检测，随着研究的深入和应用的扩大，在视频会议、图像检索、出入口控制以及智能人机交互等领域有着重要的应用前景，发展速度异常迅猛。 FPGA的制造技术不断发展，它的功能、应用和可靠性逐渐增加，在各个行业也显现出自身的优势。FPGA允许用户根据自己的需要来建立自己的模块，为用户的升级和改进留下广阔的空间。并且速度更高，密度也更大，其设计方法的灵活性降低了整个系统的开发成本，FPGA 设计成为电子自动化设计行业不可缺少的方法。 本文从人脸检测算法入手，总结基于FPGA上的嵌入式系统设计方法，使用IBM的Coreconnect挂接自定义模块技术。经过训练分类器、定点化、以及硬件加速等方法后，能够使人脸检测系统在基于Xilinx的Virtex II Pro开发板上平台上，达到实时的检测效果。本文工作和成果可以具体描述如下： 1. 算法分析：对于人脸检测算法，首先确保的是检测率的准确性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一种基于Adaboost算法的人脸检测方法。算法中较多的是积分图的特征值计算，这便于进一步的硬件设计。同时对检测算法进行耗时分析确定运行速度的瓶颈。 2. 软硬件功能划分：这一步考虑市场可以提供的资源状况，又要考虑系统成本、开发时间等诸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro开发板，在上面有可以供利用的Power PC处理器、可扩展的存储器、I/O接口、总线及数据通道等，通过分析可以对算法进行细致的划分，实现需要加速的模块。 3. 定点化：在Adaboost算法中，需要进行大量的浮点计算。这里采用的方法是直接对数据位进行操作它提取指数和尾数，然后对尾数执行移位操作。 4. 改进检测用的级联分类器的训练，提出可以迅速提高分类能力、特征数量大大减小的一种训练方法。 5. 最后对系统的整体进行了验证。实验表明，在视频输入输出接入的同时，人脸检测能够达到17fps的检测速度，并且获得了很好的检测率以及较低的误检率。
上传时间： 2013-07-01
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随着信息技术的不断发展，安全、可靠的身份识别技术成为许多系统首先考虑的问题。指纹具有唯一性和稳定性，因此指纹采集技术是指纹识别技术中的最为重要的一个环节，伴随着生物识别技术的不断提高，以及指纹传感器的性能不断提升，指纹识别技术的应用越来越广泛。因此，高质量的采集指纹图像技术已经成为一个重要的研究课题。 本文的内容是基于ARM的指纹采集系统的设计。按照设计思想，系统主要包括两个大的模块：指纹图像采集模块、指纹图像传输模块。在设计工作中，根据系统的实现要求和本专业领域内最新技术的发展状况，确定了以Samsung公司的ARM7处理器S3C44BOX和ALTERA公司的复杂可逻辑编程器件EPM240为核心的系统组成方案。 本文主要做的工作有：首先介绍了指纹识别技术的基本原理和方法，通过对不同类型指纹传感器的比较选择了性价比较高的电容式指纹传感器。设计了以Samsung ARM和MBF200电容式指纹传感器为主要组成部分的电容式指纹采集系统。在ADS1.2编译环境下对ARM进行基于C语言和汇编语言混合编程的初始化程序，指纹采集程序以及数据传输程序；采用了USB技术实现系统与计算机之间的通讯，大大提高了指纹图像数据的传输速度；采用CPLD对系统各个芯片之间的信号进行逻辑控制；采用SST公司的闪烁存储器SST39VF160存放系统启动程序Boot loader。 本文首先描述了整个系统的总体方案，然后主要从硬件电路设计和软件编程两个方面对系统进行了详细的描述，硬件设计包括芯片的选型、核心芯片接口电路设计以及处理器的外围电路设计，软件设计包括系统主程序、指纹采集程序以及指纹数据通讯的流程图。最后列举了一些在调试过程中碰到的一些问题以及解决办法，并为系统进一步优化提出了建议。
上传时间： 2013-07-23
上传用户：zhf1234
人脸识别技术继指纹识别、虹膜识别以及声音识别等生物识别技术之后，以其独特的方便、经济及准确性而越来越受到世人的瞩目。作为人脸识别系统的重要环节—人脸检测，随着研究的深入和应用的扩大，在视频会议、图像检索、出入口控制以及智能人机交互等领域有着重要的应用前景，发展速度异常迅猛。 FPGA的制造技术不断发展，它的功能、应用和可靠性逐渐增加，在各个行业也显现出自身的优势。FPGA允许用户根据自己的需要来建立自己的模块，为用户的升级和改进留下广阔的空间。并且速度更高，密度也更大，其设计方法的灵活性降低了整个系统的开发成本，FPGA 设计成为电子自动化设计行业不可缺少的方法。 本文从人脸检测算法入手，总结基于FPGA上的嵌入式系统设计方法，使用IBM的Coreconnect挂接自定义模块技术。经过训练分类器、定点化、以及硬件加速等方法后，能够使人脸检测系统在基于Xilinx的Virtex II Pro开发板上平台上，达到实时的检测效果。本文工作和成果可以具体描述如下： 1. 算法分析：对于人脸检测算法，首先确保的是检测率的准确性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一种基于Adaboost算法的人脸检测方法。算法中较多的是积分图的特征值计算，这便于进一步的硬件设计。同时对检测算法进行耗时分析确定运行速度的瓶颈。 2. 软硬件功能划分：这一步考虑市场可以提供的资源状况，又要考虑系统成本、开发时间等诸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro开发板，在上面有可以供利用的Power PC处理器、可扩展的存储器、I/O接口、总线及数据通道等，通过分析可以对算法进行细致的划分，实现需要加速的模块。 3. 定点化：在Adaboost算法中，需要进行大量的浮点计算。这里采用的方法是直接对数据位进行操作它提取指数和尾数，然后对尾数执行移位操作。 4. 改进检测用的级联分类器的训练，提出可以迅速提高分类能力、特征数量大大减小的一种训练方法。 5. 最后对系统的整体进行了验证。实验表明，在视频输入输出接入的同时，人脸检测能够达到17fps的检测速度，并且获得了很好的检测率以及较低的误检率。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：大融融rr
matlab处理指纹图像，由于指纹的唯一性、可靠性和稳定性，指纹已成为身份识别和鉴定的一个重 要标志，并被公认为“物证之首”。指纹识别作为一种生物识别技术，历来受到人们的广泛关注和重视，是未来个人身份认证的重要组成部分。
上传时间： 2017-06-19
上传用户：牛津鞋
1.【参赛作品】低成本的智能家居联网控制解决方案 2.arduino+android制作的智能家居系统 3.采用STC89C54RD设计的智能家居控制系统 4.独家珍藏免费分享——智能家居控制系统完整设计方案 5.国赛机密资料 — 智能家居原理图、程序（软硬件开源，3.63G） 6.基于51单片机智能家居设计 7.基于Arduino的智能家居语音识别系统设计 8.基于M453的智能家居源码——集成语音播报，生物识别技术，射频识别技术 9.基于STM32的参加大赛智能家居控制器分享 10.基于STM32的智能家居控制系统 11.基于Web服务与Android的智能家居系统 12.简单、便捷智能家居室内WIFI报警系统设计（原理图、程序、设计报告等） 13.能控制所有智能家居的机器人管家设计（硬件+程序源码+论文） 14.全套完整毕业设计智能家居控制系统设计 15.无线控制智能家居系统设计 16.智能家居的设计方案，附解决方案、源代码、电路图 17.智能家居管理系统设计（原理图+APP+源代码等） 18.智能家居继电器控制源程序+蓝牙4.0开发软件 19.智能家居系统设计（附智能照明、自动浇花、宠物喂食器功能） 20.智能家居专用-STM32 以太网开发板电路设计（开源带例程）
上传时间： 2013-04-15
上传用户：eeworm
多生物特征融合身份识别研究。身份识别是当今社会不可避免的一个问题，生物特征身份识别作为一种安全 而有效的手段一直受到广大研究者的重视。针对单模态生物特征身份识别技术 的局限性和实际应用中的各种限制，本论文就最近兴起地基于数据融合技术的 多生物特征身份识别进行了研究和探讨。这项工作虽然还处于刚刚起步阶段， 但是，作为信息安全不可缺少的重要手段，它的研究和应用必将引起大家的重 视而飞速地发展。
上传时间： 2014-12-05
上传用户：woshini123456
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： 2013-06-07
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