虹膜采集与识别装置的研究

论文摘要

虹膜具有唯一性、稳定性、可采集性、非侵犯性等优点,因此,虹膜识别是近年来兴起的一种身份识别方法,也被认为是最有前景和最为安全的生物特征识别方法。在虹膜识别技术的应用进程当中,虹膜识别算法是重点,虹膜图像采集装置的研制和虹膜识别系统的开发也是不可或缺的。传统的虹膜识别系统多是基于计算机的,由安装在计算机中的图像采集卡采集人眼图像,然后在计算机上进行后端处理。而随着计算机和数字图像处理技术的发展和产品需求的不断扩大,要求虹膜识别设备便携式和智能化。借助于飞速发展的可编程器件,基于DSP(Digital Signal Processor)的虹膜识别系统成为发展的主要方向。首先,本文介绍了虹膜识别系统的国内外发展现状,并分析了虹膜识别系统研究目前存在的问题。虹膜图像采集装置是虹膜识别系统的重点和难点之一,本文简要地介绍了虹膜识别采集装置的构成及各部分的主要功能。其次,本文重点研究了基于虹膜采集装置、TMS320DM642开发板以及显示设备构建的虹膜识别系统,并实现在此硬件平台上独立完成虹膜图像的采集、存储和传输。本文通过对PC机与DM642平台的性能分析,实现虹膜图像预处理算法和虹膜识别算法的DSP移植过程,并解决了在算法移植过程中遇到的地址空间存储和系统优化问题。最后,本文开发出一套基于TMS320DM642的虹膜识别系统。该系统程序运行环境为C64x系列DSP的实时操作系统DSP/BIOS,使用类/微驱动模型的程序框架构建的,虹膜识别算法在DSP/BOIS内核下,采用多任务调度。实验证明,该系统具有良好的实时性、稳定性和准确性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的目的及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 目前存在的问题
• 1.4 本文的主要研究工作
• 第二章 系统整体设计方案
• 2.1 系统的设计方案
• 2.2 系统的硬件构成
• 2.3 系统软件流程
• 2.4 本章小结
• 第三章 采集装置的选取及视频采集处理系统
• 3.1 采集装置的选取
• 3.2 视频采集处理系统
• 3.2.1 CPU 缓存单元（Cache）的配置
• 3.2.2 开发平台外设及设置
• 3.2.3 视频处理系统的底层驱动
• 3.3 硬件装置的连接
• 3.4 本章小结
• 第四章 虹膜预处理和识别算法的简介
• 4.1 虹膜识别系统流程
• 4.2 虹膜图像预处理
• 4.2.1 去除瞳孔内光斑噪声
• 4.2.2 粗略确定瞳孔的圆心
• 4.2.3 将人眼图像中包含了虹膜的某个范围展成矩形
• 4.2.4 内外边界定位
• 4.2.5 归一化
• 4.3 基于二维 Gabor 变换的虹膜识别算法
• 4.3.1 基于方向特征的虹膜识别算法
• 4.3.2 虹膜方向特征提取算法
• 4.3.3 基于方向码的匹配算法
• 4.4 本章小结
• 第五章 虹膜识别算法的DSP移植及实现
• 5.1 虹膜识别算法的DSP 移植
• 5.1.1 PC 机平台与DM642 平台性能分析
• 5.1.2 虹膜识别算法移植过程及关键点
• 5.2 DSP/BIOS 简介
• 5.2.1 DSP/BIOS 线程
• 5.2.2 CDB 文件的配置
• 5.3 基于DM642 的虹膜识别系统的实现
• 5.3.1 外部中断电路
• 5.3.2 数据管道管理器（PIP 模块）
• 5.3.3 虹膜识别算法调试
• 5.4 系统实现过程中遇到的问题及解决方法
• 5.4.1 图像位置的问题
• 5.4.2 图像大小的问题
• 5.5 移植后程序的简单优化
• 5.6 虹膜识别算法的FLASH 烧写
• 5.6.1 FlashBurn 烧写工具
• 5.6.2 程序的FLASH 烧写
• 5.7 本章小结
• 第六章 结论
• 参考文献
• 在学研究成果
• 致谢