基于ARM的掌形识别门禁系统研究与设计

论文摘要

自“9.11”后,随着人们对安防需求的升级,门禁控制系统得到日益广泛的应用,不断提高门禁系统的安全性成为研究的重要课题。第四代门禁系统结合了人体生物特征识别技术,利用人体本身具有的物理特征(如指纹、虹膜、脸型、掌纹等)或行为特征(如步态、签名等)来确定人的身份,取代或加强传统的身份识别方法。论文采用掌形识别为控制方案,基于ARM920T内核的EP9315芯片为门禁系统CPU,设计和调试了系统的硬件平台。论文研究了掌形识别算法,进行了三方面的工作。首先研究了掌形中的手形特征,提出了一种基于骨架特征的手形识别算法,很好的克服了手指旋转给识别带来的干扰。然后研究了掌形中的掌纹特征,通过系列图像处理,分离出手掌的三条主线,提取主线端点,并在主线上等间隔采样,利用端点和采样点进行匹配,拥有很高的识别率。最后结合手形与掌纹特征,实现掌形识别。依据手形特征对掌形库进行粗分类,利用掌纹特征进行匹配,算法拥有很快的识别速度与稳定较高的识别率。对分类规则提出了新思路与方法。论文还提出了基于ARM的门禁系统方案。成功设计了以基于ARM920T内核的EP9315芯片为CPU的最小系统,设计PCB图并制板,最后调试了系统的底层电路。论文的研究设计工作,通过提高掌形识别算法的识别率,达到了提高门禁系统安全性的目的; ARM平台的设计与调试,在工程实际中有参考价值。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 门禁系统的发展概况
• 1.2 生物特征识别技术
• 1.2.1 生物特征识别技术应用领域及发展状况
• 1.2.2 掌形特征识别技术
• 1.3 嵌入式系统概述
• 1.3.1 嵌入式系统定义及发展
• 1.3.2 嵌入式系统的应用领域
• 1.4 ARM 概述
• 1.4.1 ARM 概念及特点
• 1.4.2 ARM 的应用领域
• 1.5 论文主要任务以及章节安排
• 第二章 手形识别算法研究
• 2.1 手形图像预处理
• 2.2 手形骨架信息的提取
• 2.3 匹配
• 2.4 仿真结果及分析
• 第三章 掌纹识别算法研究
• 3.1 掌纹图像预处理
• 3.1.1 掌形轮廓的提取
• 3.1.2 掌纹图像的定位及分离
• 3.1.3 掌纹图像的增强
• 3.2 掌纹的特征提取
• 3.2.1 掌纹的特征
• 3.2.2 目前的掌纹特征提取方法
• 3.2.3 掌纹主线特征提取
• 3.3 掌纹匹配识别
• 3.4 仿真结果及分析
• 3.5 掌形识别规则
• 第四章 门禁系统硬件设计
• 4.1 门禁系统设计原则
• 4.2 嵌入式门禁系统设计概述
• 4.3 EP9315 芯片介绍
• 4.3.1 EP9315 结构与特性
• 4.3.2 EP9315 主要片内资源介绍
• 4.4 系统总体方案
• 4.5 系统局部电路设计
• 4.5.1 电源电路
• 4.5.2 晶振及复位电路
• 4.5.3 JTAG 接口电路
• 4.5.4 FLASH 接口电路
• 4.5.5 SDRAM 接口电路设计
• 4.5.6 以太网接口电路设计
• 4.5.7 USB 接口电路
• 4.5.8 串行接口电路
• 4.6 印刷电路板设计
• 4.6.1 印刷电路板设计原则
• 4.6.2 PCB 设计中电路抗干扰措施
• 第五章 系统调试
• 5.1 PCB 板的测试
• 5.2 硬件上电测试
• 5.3 基于JTAG 的硬件调试
• 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果
• 附录A PCB 图