基于DSP和ARM的多模生物識別系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著各種生物識別技術(shù)在個人身份認證系統(tǒng)中的廣泛應(yīng)用，單一的運用人臉、虹膜、靜脈和指紋等生物識別，將面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。本文結(jié)合人臉和指紋實現(xiàn)一種異步串行模式的多特征多模生物識別認證系統(tǒng)，并研究一種能在嵌入式平臺實現(xiàn)的多特征融合算法；此外，為了降低功耗、提高系統(tǒng)性能，設(shè)計并實現(xiàn)了一種實時移動目標(biāo)檢測算法。
　　由于 DSP處理芯片具有高速浮點運算能力、ARM處理芯片擁有很強的控制能力，本文結(jié)合DSP和ARM各自優(yōu)勢搭建一種多模生物識別硬

2、件平臺。DSP模塊中使用 TI-RTOS系統(tǒng)結(jié)合 RF5軟件框架來管理人臉圖像數(shù)據(jù)采集、人臉檢測算法實現(xiàn)、網(wǎng)絡(luò)通信、數(shù)據(jù)傳輸、串口協(xié)議等。ARM處理器實現(xiàn)指紋模塊的圖像接收、算法處理、認證識別、串口通信等任務(wù)。系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交互與數(shù)據(jù)同步通過串口和網(wǎng)口來實現(xiàn)。
　　系統(tǒng)還需要搭建適合硬件平臺的軟件開發(fā)環(huán)境。本文結(jié)合計算機視覺庫OpenCV，研究基于DSP平臺的Adaboost人臉檢測算法，測試并實現(xiàn)了在該平臺下的實時檢測性能。還深入研

3、究了適合嵌入式平臺的 Gabor、PCA、LDA和LBP等人臉識別算法。并研究分析了一種多特征融合識別算法。經(jīng)驗證，在該平臺實現(xiàn)的系統(tǒng)具有便攜、易用、節(jié)能等優(yōu)勢。
　　本文主要由下面幾個部分組成：
　　1、多模生物識別相關(guān)的圖像處理、機器學(xué)習(xí)算法、Gabor小波、計算機視覺等相關(guān)理論進行研究。
　　2、搭建以ARM和DSP為核心的硬件平臺，初始化多模生物特征識別系統(tǒng)的外設(shè)模塊，包括存儲設(shè)備、指紋傳感器和攝像頭等。