創(chuàng )意耳紋識別系統的研究與實(shí)現，提供軟硬件參考解決方案

項目背景及可行性分析

1. 項目名稱(chēng)、項目的主要內容及目前的進(jìn)展情況

項目名稱(chēng)：基于FPGA的耳紋識別系統的研究與實(shí)現

項目?jì)热荩褐饕扇矫鏄嫵桑呵度胧郊夹g(shù)、耳紋采集技術(shù)、耳紋識別算法。

目前的進(jìn)展情況：算法在其它平臺處于調試階段，硬件處于模塊化設計階段

項目關(guān)鍵技術(shù)及創(chuàng )新點(diǎn)的論述

關(guān)鍵技術(shù)：如何利用FPGA進(jìn)行數據處理改善輸入耳紋圖像的質(zhì)量，以提高特征提取的準確性。

創(chuàng )新點(diǎn)：采用先進(jìn)的SOPC技術(shù)簡(jiǎn)化了系統板級設計，增強了系統穩定性同時(shí)使用VHDL編程通過(guò)硬件來(lái)完成高速數據采集減輕了處理器的負擔，最終通過(guò)FPGA硬件實(shí)現快速耳紋圖象采集和DSP進(jìn)行數據處理改善輸入耳紋圖像的質(zhì)量，以提高特征提取的準確性。

技術(shù)成熟性和可靠性論述：

硬件方面：Xilinx公司Spartan-3E FPGA的DSP包括提供了一套浮點(diǎn)算子、DVB FEC編碼器內核，并增強了現有內核的諸多關(guān)鍵功能，包括提供了對最新的ISE 7.1i開(kāi)發(fā)工具的全面支持，對性能、硅片利用率或兩者均能實(shí)現更佳的優(yōu)化。

算法方面：在耳紋特征中輪廓、折痕、羽翼、皺紋、斑點(diǎn)、胎記等元素的分布對于某一個(gè)特定人的耳紋來(lái)說(shuō)，具有終生不變性和惟一性。它在耳朵的典型區域中最為清晰和明顯，是耳紋匹配的主要參數。提取過(guò)程包括偽特征點(diǎn)消除、外部形狀檢測、內部結構、斑點(diǎn)、皺紋、折痕紋線(xiàn)的檢測與分類(lèi)等步驟，以便于特征匹配?？梢砸远€(xiàn)的傅立葉系數為特征，也可以采用主元分析法、Zernike矩等算法。特征提取算法需要能適應噪聲、畸變、位移、旋轉、缺損、變形等常見(jiàn)的實(shí)際情況

通過(guò)以上分析，本項目的可靠性得到了保證，相信加上我們小組豐富的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗，該項目在技術(shù)上也會(huì )越來(lái)越成熟的，取得預期的結果。