金梁[1]2003年在《基于DSP芯片的非接触式门禁系统的开发与设计》文中认为以提高非接触式ID卡门禁控制系统的处理速度为首要目的，本论文在分析当前门禁系统、智能IC卡技术和DSP等关键技术的基础上，提出了基于DSP芯片的快速门禁控制系统的设计思想。并阐述了此系统方案、硬件与软件设计的原理与思路。本文共分为八个章节，分别作了门禁系统、智能IC卡技术和DSP技术的概述；论述了基于TMS320F240芯片的ID卡门禁控制控制器的硬件构成、下位软件各功能模块的实现方法与上位动态链接库的设计思想。 其中，在存储海量卡号信息的前提下，ID卡门禁控制器是否能满足系统对其快速性、实时性的要求是本文研究的重点。因此，作者在文未将该DSP门禁控制系统与前一代门禁控制系统在处理速度、存储容量及其系统成本上做出比较，并对该系统的应用前景和发展方向做出了展望。
李云鹏[2]2015年在《基于虹膜识别的门禁系统的研究》文中认为随着社会经济的发展以及各领域对安全的不断重视,对于身份认证的需求越发迫切。而基于人体固有的物理特征和行为特征作为认证信息的生物认证技术得到了广泛关注和应用,即通过信号处理技术和模式识别的方法完成个人的身份验证。目前在生物认证领域,虹膜特征由于其具有的普遍性、唯一性、稳定性、难以以造假和非接触式等突出优点,得到研究人员越来越多的注意和研究。此外虹膜识别技术可以被众多领域大量的采用,例如海关、银行、监狱等等。本文阐述了虹膜的特点、虹膜识别的原理及算法。先后分析了对虹膜图像的预处理(其中内容有虹膜的定位、图像归一化、增强图像)、对虹膜特征的提取编码及信息匹配,一一研究了虹膜识别的算法。然后阐述了利用虹膜识别技术,再选用TMS320DM642芯片作为虹膜识别门禁系统中的处理器,完成硬件搭建。此外本文细致探讨了此体系的基本硬件模块的设计,以及虹膜识别算法的移植优化等。本系统可实现对虹膜图像的采集,再对图像进行预处理,之后进行特征提取与编码、特征匹配,进而根据输出结果控制门锁动作。本系统充分发挥TMS320DM642芯片的强大的片上资源,综合系统的硬件资源,通过优化程序,使系统在实际应用中方便、性能可靠。
孙玉洁[3]2010年在《基于虹膜识别技术的门禁系统的研究》文中提出当今各种生物识别技术中,虹膜识别技术具备着独一无二的优点,这项技术在多种场合已有所发展,在门禁领域也得到了应用。本文根据虹膜的特征,介绍了虹膜识别技术的特点、虹膜识别系统的基本构成及工作原理,从虹膜图像的预处理(虹膜定位、归一化、虹膜增强)到虹膜图像的特征提取与编码,逐次探讨了虹膜识别的算法,并在虹膜定位过程中引入了形态小波变换的方法。形态小波变换是数学形态学与小波变换的结合,充分融合了形态学与小波的塔式分析技术,能保护图像的细节特征。本文对原始虹膜图像进行中值滤波后,对滤波后的虹膜图像进行了形态Harr小波变换,得到了虹膜的内边缘,实验结果比较理想。本文以虹膜识别的技术为基础,提出了一种以TMS320DM642 DSP芯片为核心处理器的虹膜门禁系统设计方案,研究设计了一种可以便携使用的、具备开放性的虹膜识别门禁系统。该系统的设计方案是：采集虹膜图像,进行虹膜图像的预处理、编码识别,进而操作门锁的执行状态。另外本文详细阐述了该系统的主要功能模块的设计,包括电源供电、存储器扩展、虹膜图像采集与处理、键盘控制、LCD显示、门锁执行、报警提示以及主机通信等。该系统利用了DM642 DSP的处理速度快、精度高的特点,充分考虑了系统的软硬件协调设计,使用便捷,人们主观上更容易接受。图[36]表[1]参[55]
洪洋[4]2012年在《基于人脸识别技术的门禁系统及其嵌入式实现》文中进行了进一步梳理传统的门锁、防盗门和监控报警系统等总是存在着钥匙携带不方便、密码易被破解、设备易遗失损坏等问题。与此同时,人们对身份验证的准确性、安全性和实时性提出了更高的要求。于是,运用生物特征识别技术的门禁系统就应运而生。人脸识别作为生物特征识别技术中最为直观的一种识别方法,在身份验证中具有直接、友好、方便、经济、稳定可靠及扩展性良好等其他生物识别技术所不具备的优势。人脸识别技术近年来已成为国际上的研究热点,有着重要的研究价值和应用价值。嵌入式人脸识别门禁系统因其非接触式的数据采集、隐蔽性好、方便快捷、便于事后追踪及可交互性强等优势,在当前科研及实际工程应用中成为最热门的研究主题之一。本文采用DM6437嵌入式开发平台,设计实现了基于人脸识别技术的门禁系统。具体内容包括：算法的设计,硬件平台的配置以及系统软件平台的设计及实现。本系统采用的人脸检测算法是基于肤色的算法。本文为提高肤色检测的效果,进行了大量实验,分析并去除对肤色检测造成影响的诸多因素,最终得到了较好的检测结果。人脸识别采用的是基于PCA的人脸识别方法。为了降低了由于采集到的图片的光照差异对识别率造成的影响,本文对样本库中图片以及待识别人脸图像进行预处理来提高系统的识别率。对系统硬件平台的配置,了解视频处理子系统以及存储器的结构并对其进行配置,以达到本系统的设计要求。在系统的软件框架的设计与实现上,利用FVID模型实现视频驱动,完成视频的采集和输出及处理。利用DSP/BIOS实时操作系统进行任务的设计以及内存的分配,完成算法程序中各个功能模块与DM6437的软件接口的设计以及任务之间的调度。
李敏基[5]2006年在《基于DSP的虹膜门禁系统设计》文中研究指明身份识别技术广泛地应用于一些对安全性要求比较高的部门和场所。常见的身份识别技术有密码锁、磁卡、IC卡等。生物识别技术是近年来发展比较迅速的一种身份识别技术,如指纹识别、虹膜识别、手形、声音及手写笔迹等。生物识别一般都具有唯一性好、识别准确率高的特点。本文介绍了生物识别技术中虹膜识别技术的原理及一般实现过程,阐述了虹膜识别从图像采集、预处理、特征提取到识别与匹配的一系列步骤及有关算法。嵌入式应用是虹膜识别技术走向实际应用的必然趋势。本文提出了一个利用DSP系统实现虹膜识别嵌入式应用的一个方案,并介绍了DSP的有关知识和DSP系统软硬件设计的过程,提出了DSP结合单片机实现终端控制的一种方法。本文最后给出了仿真实验的结果,表明本文的虹膜识别方案有较好的可实现性,虹膜识别结果准确率较高。
王冠星[6]2008年在《基于特定说话人识别的门禁系统研究》文中提出说话人识别是一种生物识别技术。通过对采集到的语音信号提取相应的特征,建立相应的模型,最后判断说话人身份。说话人识别在信息安全和身份鉴别等领域都具有广泛的应用前景。但目前国内外绝大部分说话人识别系统都是完全基于计算机来完成,从而成本过高,并且现有的语音门禁系统产品也仅限于单用户使用,这些不足阻碍着语音门禁产品的推广使用。本文重点研究了Mel频率倒谱系数特征和矢量量化模型的说话人识别理论,在此基础上设计出一套稳定可靠、经济实用的多用户语音门禁系统。针对当前大部分说话人识别系统完全依赖计算机来完成,通过采用一台计算机作为主机和多个用户终端作为从机方式进行组网,实现多用户分时共享单台计算机,达到降低单用户使用成本的目的,同时也为用户管理带来便利;针对目前门禁系统普遍使用RS485总线方式通讯所造成电缆铺设施工不便以及用户容量受限的不足,本系统通过无线通讯的方式实现门禁终端安装灵活,不受地理位置影响,并且用户容量可以根据需要进行扩展;用户终端采用TMS5509APGE作为主处理器,充分利用该芯片高效的数字运算能力和便于扩展高性价比数据存储器(SDRAM)特性,以及处理器自身较低的市场价格实现用户终端在满足运算需求的前提下成本最优。在USB接口通讯设计中,没有采用专门USB接口芯片,而通过普通单片机IO模拟USB物理时序的方法实现USB通讯,进一步降低硬件成本;USART异步通讯中使用码元宽度实时检测的方法,实现无线模块波特率的自适应,拓宽模块的使用范围,也为今后产品升级提供便利。通过对整套系统的测试表明,本课题所设计的特定说话人识别门禁系统工作正常、系统运行稳定、适应性强,识别率达到预期设计目标,具有较强的推广价值和市场竞争力。
刘坚[7]2015年在《基于DSP的门机作业记录仪的研究与设计》文中提出港口国际化的发展,使得散货码头的运输量大幅度增大。港口作为中心枢纽,在货物运输中发挥着重要的作用。门座式起重机是目前我国港口使用最多的装卸机械,给港口的运输生产带来了高效、灵活、方便、快捷的同时,其作业的管理方式却存在着很多需要改进的地方。因此,研究并设计一种适合我国门座式起重机作业数据管理的仪器设备,具有十分重要的理论意义和现实意义。本文在分析了国内外对于门机监控管理系统的研究现状以及所存在的问题的基础上,结合散货码头的机械管理方法,综合运用了嵌入式技术,设计了一种基于DSP的门机作业记录装置。该门机作业记录装置主要是以DSP TMS320F28335为核心处理器,主要包含最小系统模块、信号采集和处理模块、外设模块。具体的研究内容如下:1)系统总体方案的设计。根据实际考察,总结门机作业流程以及特点,结合门机作业管理要求以及系统的功能要求,设计了系统的总体方案。重点对门机作业量的计算方法,处理器芯片的选型以及作业量数据的存储与传输介质叁个方面加以了阐述。2)系统的硬件设计与实现。结合嵌入式应用系统的硬件设计要求,对于门机作业记录装置的各个硬件模块进行了说明,最后对于如何提高系统的抗干扰能力以及PCB的绘制予以了阐述。3)系统的软件设计与实现。采用流行的DSP软件开发环境CCS3.3,对系统的软件进行了设计与实现。主要采用模块化的编程思想,先给出系统的主流程图,然后对系统的各个子功能模块进行设计与实现,最后,对于本系统软件开发的重难点予以了阐述。
胡金平[8]2011年在《基于说话人识别的无线门禁系统的应用研究》文中认为说话人识别是生物识别技术的一种,其独特的方便性、经济性和准确性等优势越来越得到人们的关注。但目前国内外的绝大多数说话人识别系统都是基于PC机来完成的,从而成本过高,并且现有的语音门禁系统产品也仅限于单用户使用,这些在一定程度上阻碍着说话人识别门禁系统的发展。本文回顾了说话人识别技术发展的历史,根据说话人识别系统的构成模型,介绍了说话人识别的基本原理,包括语音信号的预处理、端点检测。在研究传统端点检测的基础上提出双门限的比较方法。特征提取,重点分析了LPC倒谱和MFCC倒谱;模式匹配采用改进的动态时间规整算法并进行详细的分析。对算法的各个部分进行了MATLAB仿真验证。本文以TMS320VC5509A DSP芯片为核心,以高保真语音编解码芯片TLV320AIC23,同步动态随机存储器SDRAM和异步存储器FLASH为主要外设完成了系统的硬件设计,具体硬件设计电路包括:电源模块、时钟模块、外扩存储器模块、音频编解码器模块、JTAG接口、Si4432模块。根据系统实现的功能要求,软件基于CCS开发环境,采用并行EMIF引导方式,实现了TMS320VC5509A DSP扩展FLASH的在线烧写;采用了模块化的程序设计方法,程序整体采用C语言和汇编语言混合方式编程,完成了语音识别工程及无线数据收发工程。本文基于实验室环境,实现了说话人识别的无线门禁系统的软硬件设计,基本实现了预期的目标,充分体现系统的可行性,具有较强的实用价值。
范群贞[9]2011年在《人脸特征提取系统的关键技术研究及其DSP实现》文中研究说明人脸识别是模式识别和人工智能领域中一个富有挑战性的研究课题,特征提取是人脸识别中一个非常重要的环节。人脸识别涉及到人工智能、计算机图像学、模式识别、计算机视觉等领域,在公共安全、商业企业、场所进出等领域有着非常广泛的应用前景,如公安刑侦追讨、门禁控制、证件鉴别、视频监控等。但是目前绝大多数人脸识别的应用产品仍然是以基于PC机为主的,体积大,造价高,难以满足实际应用需求。人脸又是具有高度相似性的非刚体性结构,拥有着丰富的面部表情,而当人脸的面部表情发生改变时,会造成整个人脸的面部轮廓也发生变化,这对人脸识别结果将产生很大的影响,因此消除表情变化对人脸识别过程的影响至关重要。本文的研究目的是为了寻找一种既能满足实时性要求又适合于人脸表情变化且实现简单的特征提取算法来提高识别率,提出了一种基于DSP的人脸特征提取系统的方案。首先阐述了人脸识别的研究背景、发展现状及其应用,介绍了人脸特征提取所运用的一些数字图像处理技术以及几种常用的特征提取算法,在分析和比较几种常用的特征提取算法的基础上,提出了基于小波变换和FLD结合的特征提取方法,首先将人脸图像通过小波变换提取其低频分量,再将低频图片经过PCA变换映射到一个低维空间,然后在低维空间中利用FLD方法进行特征提取。最后在DSP平台上实现了本文提出的算法的人脸识别系统,并对程序进行了优化,保证了系统的实时性。
陈少春[10]2008年在《智能楼宇的指纹门禁系统》文中研究指明在信息化的今天,人们在享受着信息化带来好处的同时,同时也带来了诸多更多的信息安全方面的隐患。传统的个人身份识别方法越来越受到局限,而指纹识别作为一种安全可靠,可行性高的生物识别技术得到了极大的发展,目前指纹识别技术已经被广泛应用于司法、公安和各种安全防护系统。因此,进行指纹识别技术方面的研究,具有较高的现实意义和理论意义。文章主要是以指纹识别系统设计为主线而展开的,重点阐述了指纹识别系统的硬件设计和算法设计,对关键算法进行了改进。首先阐述了生物识别技术的历史和各种生物特征识别技术的特点,着重介绍了指纹识别技术的发展过程,指明了指纹识别技术发展的方向。然后,介绍了两种指纹特征——细节特征和纹理特征,并比较了基于这两种不同指纹特征的指纹识别方法的优劣,同时给出了评价指纹识别性能的指标和自动指纹识别系统的流程图其次,在指纹门禁这个应用背景下,提出了一套基于TMS320VC5509A的指纹识别系统的硬件设计方案,并分别对指纹采集模块、指纹处理模块、CPLD接口模块、存储器扩展、电源模块和CAN总线数据通信模块进行了详细讨论。再次,抓住基于纹理特征的指纹识别方法简单且计算量小的特点,对该类指纹识别算法进行了系统研究和实现:(1)对于传统的块方向图方向不连续的现象,提出了一套新颖的方向图修正算法,该算法对于噪声相对较小的情况具有良好的效果;对多窗口法求块方向图给出了减少运算量的方法。(2)在方向滤波器设计方面,从Gabor函数的快速衰减性和方向性得到启发,给出了一个方向滤波器的闭合等式,不仅可以简化方向滤波器设计,而且相对于Gabor滤波而言,可以大大减少运算量,并取得了较好的增强效果。(3)在中心点求取方面,借鉴现有方法,将中心点的搜索分为两级实现:粗搜索和细搜索。提出了一种新的粗搜索算法,可以减少计算量,加快中心区域搜索速度,最终获得了较为满意的结果。最后,分析了本文指纹识别算法存在的问题,对课题的进一步研究给出了参考意见。
参考文献：
[1]. 基于DSP芯片的非接触式门禁系统的开发与设计[D]. 金梁. 中南大学. 2003
[2]. 基于虹膜识别的门禁系统的研究[D]. 李云鹏. 安徽理工大学. 2015
[3]. 基于虹膜识别技术的门禁系统的研究[D]. 孙玉洁. 安徽理工大学. 2010
[4]. 基于人脸识别技术的门禁系统及其嵌入式实现[D]. 洪洋. 大连海事大学. 2012
[5]. 基于DSP的虹膜门禁系统设计[D]. 李敏基. 吉林大学. 2006
[6]. 基于特定说话人识别的门禁系统研究[D]. 王冠星. 中南大学. 2008
[7]. 基于DSP的门机作业记录仪的研究与设计[D]. 刘坚. 武汉理工大学. 2015
[8]. 基于说话人识别的无线门禁系统的应用研究[D]. 胡金平. 兰州理工大学. 2011
[9]. 人脸特征提取系统的关键技术研究及其DSP实现[D]. 范群贞. 福建师范大学. 2011
[10]. 智能楼宇的指纹门禁系统[D]. 陈少春. 东华大学. 2008
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