指紋圖像識別應(yīng)用關(guān)鍵算法硬件加速技術(shù)研究.pdf

1、指紋識別系統(tǒng)在現(xiàn)代日常生活中廣泛應(yīng)用，指紋特征檢測和指紋特征匹配是指紋識別的兩個關(guān)鍵過程，其性能是影響大規(guī)模指紋識別應(yīng)用效果的關(guān)鍵。本文選取了典型的基于稀疏編碼方向場模型的指紋特征檢測算法和基于細(xì)節(jié)點匹配的指紋特征匹配算法，深入研究了兩個關(guān)鍵流程的并行處理體系結(jié)構(gòu)及硬件優(yōu)化技術(shù)。
　　針對基于稀疏編碼方向場模型的計算速度瓶頸問題，本文提出了稀疏編碼算法的硬件優(yōu)化體系結(jié)構(gòu)和算法定點化方法，設(shè)計實現(xiàn)了基于FPGA的硬件加速器，實驗結(jié)果

2、表明該加速器能有效加速稀疏編碼算法執(zhí)行并保持算法精度，并具有可編程的靈活性。
　　針對指紋特征匹配算法的計算瓶頸，本文提出了基于細(xì)節(jié)點匹配的兩級指紋特征匹配加速結(jié)構(gòu)，采用全流水的細(xì)粒度并行和模塊級粗粒度并行兩級加速結(jié)構(gòu)，以及多路存儲調(diào)度技術(shù)，大大提升了指紋匹配算法的吞吐率，實現(xiàn)結(jié)果表明，基于全流水的指紋匹配加速器吞吐率可達(dá)每秒43萬對指紋；基于粗粒度并行的指紋匹配加速器吞吐率可達(dá)每秒9.63百萬對指紋。
　　基于上述算法優(yōu)化