顾菘[1]2005年在《基于DSP自动指纹识别系统硬件平台的设计与实现》文中进行了进一步梳理在我们今天的工作生活中,无论你身处何地,都会有很多场合需要身份的认证,而传统的基于标志的身份认证技术由于受到证件伪造以及密码破解等手段的威胁,逐渐表现得有些力不从心。因此基于人体生物特征的身份识别技术,由于其拥有稳定性、唯一性、普遍性和与识别的个体有本质联系等特征,得到了极大的发展。特别是人体指纹识别技术,已经成为起步最早的、最为实用的识别技术。指纹识别技术应用的一个具体体现是自动指纹识别系统。本文构建了一个由主控电路(包括主控DSP 芯片C6711B 和存储器)、输入通路(指纹图像采集部分)、输出通路(USB 接口)、人机交互设备(LCD 显示和键盘输入)、调试端口(JTAG)和电源管理及监控电路等六大部分综合而成的自动指纹识别系统硬件平台,实现了脱离计算机独立完成指纹注册和指纹匹配等的基本功能。针对广泛使用的基于TMS320C6000 的MCU,本文利用了TI 公司提供的DSP/BIOS~(TM) 实时多任务操作系统进行实时系统的开发,实现了任务调度、信号量的传输和软硬中断的处理,既提高了系统的可靠性,又大大降低了开发费用,缩短了开发周期。本文在第一、二章中对指纹识别算法及其硬件系统分别作了简要的叙述。在第叁章中分别从硬件和软件方面详细论述了本系统中各功能模块的实现方案和笔者在调试过程中的遇到的一些问题,以及处理问题的方法和经验,对还未完善的功能提出了笔者自己的改进想法和措施;并且还详细阐述了在高速数字电路设计中如何消除或减少反射、串扰等问题对逻辑信号造成的影响,保证信号的完整性。第四章从如何利用DSP/BIOS~(TM) 开发一个嵌入式实时多任务应用系统,到如何固化代码实现自举运行作了详细地阐述,同时也结合笔者在调试过程中遇到的问题和使用DSP/BIOS~(TM) 的注意点作了一些说明;并且笔者还充分利用了一些由芯片公司自己提供的API(Application Programming Interfaces)函数来缩短开发周期。最后,文章对未来工作的重点进行了简要的说明。
吴黎娜[2]2008年在《指纹识别算法的研究及基于DSP的实现》文中研究说明指纹识别技术以生物特征为基础,以信息处理技术为手段,将生物技术和信息技术有机结合在一起,在所有包含身份认证的领域均有着广阔的应用前景。尽管指纹识别的理论研究与应用开发取得了重大进展,但指纹识别算法的准确性和识别速度仍有待提高,构建准确可靠、安全实用的自动指纹识别系统已成为研究热点。本文对指纹识别算法和硬件平台实现两方面展开了较为深入的分析与研究,提出了指纹识别算法的优化方法,并在此基础上设计合理的DSP(Digital SingleProcessing)硬件解决方案。本文的主要目的是将指纹识别技术应用于身份认证领域,促进指纹识别技术在实际应用中的发展。论文的主要研究工作如下:1.研究分析了国内外自动指纹识别技术应用及发展现状。重点研究了指纹识别算法的指纹图像预处理、指纹特征提取和指纹图像匹配叁个阶段,比较分析了现有算法的优缺点。2.分析及优化了指纹识别算法中的重要环节。在指纹图像特征提取阶段,为进一步简化图像,提出将经典细化后的图像与8连通模板比较的方法,实现了图像的进一步简化,减少了跟踪过程的难度。在细节点匹配阶段,通过对指纹图像进行分类,对基于叁角形全等的指纹细节点匹配的算法进行了优化,减少了匹配过程的计算量。3.设计了一个基于DSP的便携式指纹识别系统硬件平台。指纹识别系统硬件平台设计包括:以DSP芯片TMS320VC5416和指纹传感芯片MBF200为核心,外配片外SRAM和FLASH存储器以及LCD显示屏等的自动指纹识别系统,对各模块进行合理的组合与设计。通过对指纹识别系统的研究,提出了指纹图像预处理及匹配算法的优化,仿真实验结果表明,本文提出的优化算法是可行的。设计了一种具有通用性的基于DSP应用的指纹识别系统,作为该指纹识别算法的应用平台,可有效促进指纹识别技术的应用和普及。
牛永琴[3]2007年在《基于DSP的指纹识别系统硬件平台设计》文中指出指纹识别作为生物特征识别的一种,由于指纹具有的唯一性、终身不变性、难于伪造等特点,使其在金融安全、数据加密、电子商务等安全性要求较高的行业中得到广泛应用,是目前研究与应用的一个热点。随着标准CMOS工艺制造,且集成SPI、USB和MCU接口的指纹传感芯片的出现,以及DSP在图像处理领域的广泛应用,以DSP和指纹传感芯片为核心的指纹识别系统结构是今后指纹识别技术的一个发展方向。本文在对指纹识别技术各环节进行深入研究的基础上,结合DSP和指纹传感芯片的特性,对系统各模块进行合理的组合与优化,设计了一个小体积、低功耗、快速度的指纹识别系统硬件平台。论文的内容主要包括以下几方面:1、研究和分析了目前国内外指纹识别技术和指纹识别系统的发展状况,在此基础上提出了基于DSP的指纹识别系统硬件平台设计方案。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性能的原则,以DSP芯片TMS320C5416和指纹传感芯片MBF200为核心,外配片外SRAM和FLASH存储器以及LCD显示屏等,设计了一个基于DSP的便携式指纹识别系统硬件平台。3、对指纹识别系统硬件平台进行调试和验证,在平台正常工作的基础上完成系统初始化和指纹图像采集程序的移植,最后实现了指纹图像的成功采集。实验结果表明本文提出的硬件平台设计方案是可行的。基于DSP的自动指纹识别系统硬件平台在功耗、速度、体积和可扩展性方面有着独特的优势,具有广阔的发展空间。
沈睿[4]2007年在《基于DSP的自动指纹识别系统的研究与开发》文中提出在现代社会中，越来越多的场合需要个人身份的认证，传统的“用户名+密码”的认证技术在安全性和便捷性上无法满足现行系统的要求。生物识别由于具有稳定性、唯一性和普遍性，得到了极大的发展和广泛的应用。指纹识别作为生物识别技术最为成功的应用之一，近年来已得到快速的发展和普及，成为最为实用的生物识别技术。自动指纹识别系统是指纹识别技术的具体应用。本文在研究了自动指纹识别系统的结构以及DSP芯片的性能构造的基础上，设计开发了基于TI公司TMS320C6713B DSP芯片的嵌入式自动指纹识别系统的硬件平台，包括指纹采集模块、电源管理模块、时钟模块、数据存储及传输模块。另外，本文研究分析了C代码在C6713环境下的优化，提高了算法的运行效率。本文第一章简要介绍了生物识别技术及指纹识别系统的发展与现状，指明了研究课题的目的及意义。第二章详细分析了自动指纹识别系统的结构及工作流程，并对嵌入式自动指纹识别系统专门进行了研究。第叁章对系统所使用的TI系列DSP芯片的性能及技术指标进行研究分析，介绍了芯片选型原则，详细介绍了C6713 DSP芯片的结构特点。第四章详细介绍了该系统的硬件平台设计及实现过程，包括电源、时钟、存储、数据传输等各个模块的详细设计，给出各模块的硬件电路。第五章主要介绍了TI CCS集成开发环境，研究分析了DSP环境下的C代码优化，并对指纹识别的部分算法进行移植和优化。最后，对现有的问题进行了分析并对今后的工作进行了展望，提出了未来的工作方向。
彭政[5]2012年在《基于DSP的指纹识别系统的研究与设计》文中进行了进一步梳理指纹因其普遍性、唯一性和终身不变性等特点，已被广泛应用于公安、网络、银行、商业、证券、医疗和保险等行业。近年来，随着社会对指纹识别系统性能要求的逐步提高和电子信息技术的快速发展，研发出一种快速、小型、准确和可携性的自动指纹识别系统（AFIS）不仅具有迫切的市场需求，而且还有广阔的应用前景。本文在分析国内外有关指纹识别的技术研究成果之上，结合DSP技术，分别从软件和硬件两方面对指纹识别系统进行研究。在指纹图像预处理阶段，本文首先提出了一种改进的指纹图像分割算法，并和传统的基于灰度特性的方差法在实时性较好的Matlab环境下进行了仿真实验比较。结果表明，改进的指纹图像分割算法不仅提高了图像分割效果而且还缩短了图像处理时间；同时对指纹图像预处理阶段中的图像归一化、图像增强、二值化和细化都进行了研究。其次，在指纹特征提取阶段，本文对特征提取后处理进行了详细的研究，并用Matlab仿真效果图说明了特征提取后处理的必要性。最后，在特征匹配阶段，本文提出了一种改进的基于图像校准的指纹匹配方法，并利用其完成了后续的特征点匹配工作，实验表明该方法提高了匹配精度。本文在选用TI公司的DSP作为系统的核心处理器的时候，引入了CPLD逻辑控制模块，分担了主处理器的工作任务，并对系统中的DSP处理模块、电源模块、存储模块、显示模块和MBF200采集模块分别进行了研究和设计。从Matlab仿真实验结果可知，改进的指纹图像分割方法和改进的指纹匹配方法更适合嵌入式指纹识别系统，有利于系统性能的提高。
刘易[6]2005年在《基于DSP与MBF200的指纹数据采集系统的研究》文中研究指明指纹采集技术是指纹识别技术中最为关键技术之一。随着指纹传感器的飞速发展和性能的不断提升,以及指纹识别技术发展与应用,高质量的指纹采集技术成为一个重要的研究课题。 论文提出了一种以定点DSP芯片TMS320VC5402及MBF200指纹采集传感器为核心的自动指纹采集模块,并对指纹预处理算法采用DSP专用汇编指令集与C语言混合编程的方法,以此实现了一个高效低功耗的嵌入式系统。 论文设计并实现了一种基于DSP的指纹采集独立模块,可以脱机工作,也可在已有的硬件基础上进行二次开发。整个模块具有体积小、成本低、开发简单、应用灵活等优点。论文内容包括五个部分:课题研究意义与方法,指纹采集模块组成原理,系统软、硬件设计与实现,系统调试以及实验结果。 论文详细介绍了系统电路结构设计、功能设计、图像采集电路的实现,以及指纹预处理算法的处理流程和实现方法。通过试验,该模块的采集效率高、处理速度快且准确可靠,总体性能是令人满意的。
徐明进[7]2006年在《嵌入式自动指纹识别系统中几个重要问题的研究》文中提出由于指纹具有唯一性和不变性，使得指纹识别与传统的方法如密码，信物或口令相比，具有更高的安全性和易用性。传统的高性能自动指纹识别系统大多是基于PC平台的，而当今蓬勃发展的民用市场对自动指纹识别系统的便携性和易用性提出了更高的要求，自动指纹识别系统向着小型化和嵌入式的方向发展。 在嵌入式自动指纹识别系统(Embedded automatic fingerprint identification system，以下简称EAFIS)中，人们将更多的精力放在了指纹识别算法和嵌入式硬件平台的研究上，对指纹采集模块、指纹图像的质量评估和嵌入式管理信息系统的研究尚不够深入，但是这几方面对嵌入式指纹识别系统的具体应用来说是必不可少的，本文主要针对这叁个方面进行深入地研究。 论文首先介绍了指纹识别技术的背景和国内外发展现状，给出了嵌入式自动指纹识别系统的原理，简单介绍了系统的整体设计方案。然后重点研究了固体半导体指纹传感器FPS200在基于DSP的嵌入式自动指纹识别系统中的应用，阐述了FPS200与DSP的硬件连接，FPS200的初始化、参数调整和指纹采集程序的编写，并完成指纹采集。随后，论文分析了指纹采集质量对后续指纹预处理和匹配的重要关系与作用。对于采集过偏的指纹、干指纹、湿指纹和面积过小的指纹图像，给出了相应的质量评估标准并设计了基于该标准的自适应采集功能，优化了指纹采集，增加了系统的可靠性。最后，论文对作为人机界面内核的嵌入式管理信息系统(Embedded manage information system，以下简称嵌入式MIS)进行了研究并且加以实现。针对嵌入式指纹识别系统需要存储的数据量大，而存储空间有限的特点，设计了一套适合DSP运行的管理信息系统，完成对整个系统信息的管理。在嵌入式管理信息系统中实现的功能包括注册、登录、查询、修改、删除、磁盘空间管理和磁盘格式化。本文研究的内容完善了嵌入式指纹自动识别系统，是嵌入式指纹识别系统成熟应用必不可少的重要组成部分。
刘利铭[8]2008年在《基于DSP的指纹识别技术》文中指出随着计算机与信息技术的不断发展,生物特征识别技术的研究受到了广泛的关注和探讨。由于每个人的指纹具有唯一性,终身不变,因此指纹识别是代替传统身份识别手段的最安全、最可靠、最方便的方法之一。尽管在此技术上已有多种成型产品,但是因为指纹图的噪声、皮肤弹性的非线性等因素,以及许多文献都因商业利益而未经公开,在国内理想的指纹自动识别系统依然是一个很艰难的研究任务。作者在收集和分析了近年来大量的国内外的关于指纹图像处理技术的学术文献基础上,分析了指纹图像的特性,提出了对指纹图像的一些合理的假设,并从这些假设出发,提出了一套适用于电容式指纹传感器采集的指纹图像的处理算法,这些算法包括指纹图像的质量分析、指纹图像的分割、指纹图像滤波、二值指纹图像的细化、特征点的提取、特征点的可靠性分析、指纹图像的点模式匹配等步骤。指纹匹配算法的研究是自动指纹识别的一个十分重要的研究内容。针对基准点定位困难的问题,本文提出了一种根据特征点集中叁个近邻点所组成的子集之间的相互关系来确定基准点以及变换参数的算法。作者工作的最终目标是实现一个嵌入式DSP指纹识别系统,嵌入式指纹识别系统是一个相对独立的完整系统,它不需要连接其他设备或计算机就可以独立完成其设计的功能。由于采集系统硬件本身的原因,所采集的指纹并不是理想的,通过一种有效的指纹预处理算法,提高系统对采集的指纹的适应性是十分重要。由于PC端的程序设计与DSP嵌入式系统的编程存在着很大的差异,解决算法由PC向DSP系统的移植同样很重要,本论文的工作就是介绍了一种指纹识别算法,以及如何实现算法由PC端到嵌入式DSP系统的移植。
曾勇[9]2011年在《指纹图像预处理算法的研究及DSP实现》文中研究指明指纹识别是当前生物认证的一个重点领域,在身份识别中得到广泛的应用。指纹识别技术是一项涉及图像处理,模式识别,数字信号处理,计算机技术,微处理器等领域的生物识别技术,研究指纹识别系统具有实际意义和理论价值。本文研究基于DSP/BIOS指纹采集系统的硬件平台和指纹图像预处理算法,主要工作如下：在综述了指纹识别技术和预处理算法的基础上,对指纹预处理算法中指纹增强、指纹图像二值化、指纹细化的典型算法进行研究,并总结出典型算法的优劣,为指纹图像预处理改进算法提供理论框架。针对Gabor滤波器在处理低质量指纹图像时增强效果不佳的缺陷,提出一种基于方向域和频率域的新型自适应Gabor滤波增强算法,通过计算图像纹线方向一致性和平均纹线频率两个参数来共同自适应的调节Gabor滤波器的变换窗的大小,实现指纹图像增强。仿真结果表明,改进算法对于低质量指纹图像的增强达到很好的增强效果。针对OPTA优化细化算法处理指纹图像细化时出现毛刺现象,提出一种基于邻域搜索的OPTA指纹细化的改进算法。改进算法以OPTA算法为核心思想,设计删除模板和保留模板,将该模板以一种独特的查表索引方式进行细化。仿真结果表明,处理后的指纹图像细化完全,骨架接近纹线中心线,光滑无毛刺。以DSP/BIOS为系统平台,设计一种基于DSP/BIOS指纹采集系统,实现实时指纹采集。并对指纹图像预处理改进算法进行DSP算法移植,最后通过对比研究和实验结果分析,论证整个系统优越性。
黄铝文[10]2005年在《基于DSP的指纹识别系统的研究》文中提出指纹识别是模式识别领域中使用最早,也是应用最广的生物鉴定技术。本文主要研究基于DSK6713开发板的指纹采集系统,以及指纹识别算法。 本文首先介绍了指纹识别系统的发展现状,以及指纹识别技术面临的难点和发展方向,分析了叁种指纹采集技术的优劣,完成了指纹芯片的选型。 接下来介绍了半导体指纹传感器MBF200的基本功能,在DSK6713开发环境下,依据指纹传感器的基本内部结构,设计出了指纹采集子板,实现了指纹采集。 最后分析了传统的基于细节点的指纹识别算法的不足,介绍了基于结构的指纹识别算法的基本原理,及其各个组成部分:指纹中心点的计算、扇形化、归一化、Gabor滤波、特征提取以及比对,并在Matlab6.5环境下实现了这一系统识别算法。 本文完成了基于DSP(Digital Signal Processor)的指纹识别系统的初步探索:利用基于DSK6713仿真开发板和集成开发环境CCS(Code Composer Studio),搭建了一个指纹采集系统,在Matlab6.5环境下实现了基于结构的指纹识别算法,建立了一定数量指纹的指纹库,分析了比对结果,从而验证了系统的可行性。
参考文献：
[1]. 基于DSP自动指纹识别系统硬件平台的设计与实现[D]. 顾菘. 电子科技大学. 2005
[2]. 指纹识别算法的研究及基于DSP的实现[D]. 吴黎娜. 北京交通大学. 2008
[3]. 基于DSP的指纹识别系统硬件平台设计[D]. 牛永琴. 北京交通大学. 2007
[4]. 基于DSP的自动指纹识别系统的研究与开发[D]. 沈睿. 北京邮电大学. 2007
[5]. 基于DSP的指纹识别系统的研究与设计[D]. 彭政. 湖南大学. 2012
[6]. 基于DSP与MBF200的指纹数据采集系统的研究[D]. 刘易. 成都理工大学. 2005
[7]. 嵌入式自动指纹识别系统中几个重要问题的研究[D]. 徐明进. 重庆大学. 2006
[8]. 基于DSP的指纹识别技术[D]. 刘利铭. 北方工业大学. 2008
[9]. 指纹图像预处理算法的研究及DSP实现[D]. 曾勇. 中南大学. 2011
[10]. 基于DSP的指纹识别系统的研究[D]. 黄铝文. 西安理工大学. 2005
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