Tìm kiếm
Đang tải khung tìm kiếm
Kết quả 1 đến 2 của 2

    THẠC SĨ Xây dựng thư viện phần mềm trên họ arm phục vụ bài toán nhận dạng vân tay

    Lan Chip Lan Chip Đang Ngoại tuyến (1955 tài liệu)
    .:: Gold Member ::.
  1. Gửi tài liệu
  2. Bình luận
    1
  3. Chia sẻ
  4. Thông tin
  5. Công cụ
  6. Xây dựng thư viện phần mềm trên họ arm phục vụ bài toán nhận dạng vân tay

    Mục lục
    Chương 1 Mở đầu .8
    1.1 Giới thiệu về công nghệ nhận dạng vân tay 8
    1.2 Tình hình nghiên cứu về công nghệ nhận dạng vân tay .10
    1.3 Nhu cầu thực tế .14
    1.4 Mục tiêu đề tài 16
    1.4.1 Độ chính xác cao 16
    1.4.2 Phạm vi ứng dụng 17
    1.5 Hướng tiếp cận của đề tài .17
    1.5.1 Tiếp cận từ trên xuống .17
    1.5.2 Tiếp cận đa môi trường và đa thiết bị nhúng .17
    1.6 Nội dung luận văn .18
    Chương 2 Tổng quan nhận dạng vân tay .19
    2.1 Một số loại đặc trưng vân tay .19
    2.2 Mô hình hệ thống nhận dạng vân tay 22
    2.3 Sơ đồ các bước xử lý trong quá trình nhận dạng 23
    2.3.1 Quá trình xử lý ảnh (image processing) .23
    2.3.2 Quá trình đối sánh vân tay (matching) .24
    2.4 Cách đánh giá hệ thống nhận dạng vân tay 25
    2.4.1 Đặt vấn đề 25
    2.4.2 Các lỗi hệ thống sinh trắc 26
    2.4.3 Các lỗi hệ thống xác thực 27
    2.4.4 Các lỗi hệ thống nhận dạng 31
    Chương 3 Một số thuật toán nhận dạng vân tay 33
    3.1 Một số thuật toán Tăng cường ảnh .33
    3.1.1 Đặt vấn đề 33
    3.1.2 Tăng cường ảnh bằng phương pháp lọc Gabor 33
    3.1.2.1 Chuẩn hóa ảnh . 34
    3.1.2.2 Ước lượng hướng ảnh . 35
    3.1.2.3 Ước lượng tần số ảnh 37
    3.1.2.4 Tạo các vùng mặt nạ . 40
    3.1.2.5 Lọc Gabor . 40
    3.1.3 Kết luận 43
    3.2 Một số thuật toán Rút trích đặc trưng .43
    3.2.1 Đặt vấn đề 43
    3.2.2 Rút trích các đặc trưng từ ảnh đã được nhị phân hóa 43
    3.2.2.1 Phương pháp Nhị phân hóa . 44
    3.2.2.2 Phương pháp Làm mỏng (thinning) 44
    3.2.2.3 Phương pháp Rút trích 44
    Trang 2
    3.2.2.4 Lọc đặc trưng (minutiae filtering) . 45
    3.2.3 Rút trích các đặc trưng trực tiếp từ ảnh xám 46
    3.2.3.1 Dò theo đường vân (ridge line following) . 46
    3.2.4 Kết luận 50
    3.3 Một số thuật toán Đối sánh vân tay 50
    3.3.1 Đặt vấn đề 50
    3.3.2 Đối sánh dựa vào độ tương quan .52
    3.3.2.1 Giới thiệu 52
    3.3.2.2 Phát biểu bài toán 52
    3.3.3 Đối sánh dựa vào đặc trưng .53
    3.3.3.1 Giới thiệu 53
    3.3.3.2 Phát biểu bài toán 53
    3.3.3.3 Đối sánh đặc trưng cục bộ và toàn cục 58
    3.3.4 Đối sánh dựa vào đặc tính vân .59
    3.3.5 So sánh hiệu năng của các phương pháp đối sánh vân tay 62
    3.3.6 Kết luận 63
    Chương 4 Hệ thống nhúng – thiết bị nhúng .64
    4.1 Hệ thống nhúng .64
    4.1.1 Định nghĩa 64
    4.1.2 Lịch sử phát triển .65
    4.1.3 Các đặc điểm của hệ thống nhúng .66
    4.1.4 Kiến trúc của hệ thống nhúng 68
    4.1.5 Các ứng dụng hệ thống nhúng .69
    4.2 Bo mạch NK9315 .70
    4.2.1 Giới thiệu .70
    4.2.2 Các đặc tính của bo mạch NK9315 .71
    4.3 Vi xử lý họ ARM9 72
    4.3.1 Lịch sử phát triển họ vi xử lý ARM .72
    4.3.2 Vi xử lý EP9315-CB 76
    4.3.3 Các đặc tính của EP9315-CB .77
    Chương 5 Hệ điều hành Embedded Linux 79
    5.1 Giới thiệu 79
    5.2 Các thành phần hệ điều hành Embedded Linux .79
    5.2.1 Toolchain .79
    5.2.2 Bootloader (vivi, u-boot), kernel, root filesystem .80
    5.2.2.1 Bootloader . 81
    5.2.2.2 Kernel 81
    5.2.2.3 Root Filesystem . 83
    5.2.2.4 Device driver . 85
    5.2.2.5 Ứng dụng (application) . 85
    5.2.2.6 Chế độ Stand-alone . 85
    Chương 6 Xây dựng thư viện nhận dạng vân tay trên họ ARM 88
    6.1 Các vấn đề khi xây dựng thư viện nhận dạng vân tay trên họ ARM 88
    Trang 3
    6.1.1 Khả năng tính toán .88
    6.1.2 Khả năng lưu trữ 89
    6.1.3 Mức độ hỗ trợ của các thư viện lập trình .89
    6.2 Các giải pháp cụ thể 89
    6.3 Xây dựng kiến trúc hệ thống nhận dạng vân tay trên họ ARM 90
    6.3.1 Xây dựng thư viện vân tay .90
    6.3.2 Xây dựng cấu trúc mẫu đặc trưng đã được rút trích 91
    6.4 Xây dựng thư viện nhận dạng vân tay 92
    6.4.1 Tăng cường ảnh bằng phương pháp lọc Gabor 92
    6.4.1.1 Đặt vấn đề . 92
    6.4.1.2 Xây dựng thuật toán 92
    6.4.2 Rút trích đặc trưng bằng phương pháp rút trích các đặc trưng từ ảnh
    đã được nhị phân hóa .105
    6.4.2.1 Đặt vấn đề . 105
    6.4.2.2 Xây dựng thuật toán 105
    6.4.3 Đối sánh vân tay bằng phương pháp đối sánh đặc trưng cục bộ và
    toàn cục 110
    6.4.3.1 Đặc vấn đề . 110
    6.4.3.2 Xây dựng thuật toán 112
    Chương 7 Ứng dụng thử nghiệm 116
    7.1 Ứng dụng nhận dạng vân tay trên họ ARM 116
    7.1.1 Giới thiệu .116
    7.1.2 Xây dựng các chức năng của ứng dụng thử nghiệm 117
    7.1.3 Bộ dữ liệu kiểm thử .119
    7.1.4 Tiêu chí đánh giá hệ thống nhận dạng vân tay 122
    7.1.4.1 FRR/FNMR . 122
    7.1.4.2 FAR/FMR . 123
    7.1.4.3 EER . 123
    7.2 Kết quả chạy thử nghiệm 125
    7.2.1 Kết quả chạy thử nghiệm với bộ dữ liệu SELabDB 125
    7.2.2 Kết quả chạy thử nghiệm với bộ dữ liệu VerifingerDB 126
    7.2.3 Kết quả chạy thử nghiệm với bộ dữ liệu FVCDB .128
    7.2.4 Kết quả tốc độ thực thi .129
    Chương 8 Kết luận 130
    8.1 Một số kết quả đạt được 130
    8.2 Hướng phát triển .132
    Tài liệu tham khảo .133
    Phụ lục A Dấu vân tay 137
    Phụ lục B Biên dịch nhân Embedded Linux .138
    B.1 Chuẩn bị tập tin .138
    B.2 Cấu hình mặc định cho nhân .138

    Xem Thêm: Xây dựng thư viện phần mềm trên họ arm phục vụ bài toán nhận dạng vân tay
    Nội dung trên chỉ thể hiện một phần hoặc nhiều phần trích dẫn. Để có thể xem đầy đủ, chi tiết và đúng định dạng tài liệu, bạn vui lòng tải tài liệu. Hy vọng tài liệu Xây dựng thư viện phần mềm trên họ arm phục vụ bài toán nhận dạng vân tay sẽ giúp ích cho bạn.
    #1
  7. Đang tải dữ liệu...

    Chia sẻ link hay nhận ngay tiền thưởng
    Vui lòng Tải xuống để xem tài liệu đầy đủ.

    Gửi bình luận

    ♥ Tải tài liệu

  8. Lan Chip · .:: Gold Member ::. · 1955 bài gửi
    Danh sách hình
    Hình 1.1 Cấu trúc cơ bản của hệ thống nhận dạng vân tay. 10
    Hình 1.2 Tỷ lệ phần trăm ứng dụng công nghệ sinh trắc học [13]. .14
    Hình 1.3 Các ứng dụng của hệ thống nhận dạng vân tay. .15
    Hình 1.4 Dự đoán doanh thu công nghệ sinh trắc học [13]. 15
    Hình 1.5 Biểu đồ tăng trưởng của hệ thống nhúng 16
    Hình 2.1 Vân lồi và vân lõm của một ngón tay. 19
    Hình 2.2 Hình vuông màu trắng vùng đơn chứa điểm đặc biệt và vòng tròn màu trắng là
    điểm core 20
    Hình 2.3 5 phân lớp chính của một vân tay .21
    Hình 2.4 Các loại đặc trưng phổ biến. .21
    Hình 2.5 b) là ảnh âm bản của hình a). 22
    Hình 2.6 Kiến trúc của hệ thống nhận dạng vân tay tự động. .23
    Hình 2.7 Sơ đồ các bước nhận dạng vân tay. 25
    Hình 2.8 Minh họa cách tính FMR và FNMR .28
    Hình 2.9 Đánh giá của thuật toán xác thực vân tay qua CSDL DB1 của FVC2002: a) các
    phân bố chân thật và mạo danh được tính trên 2800 cặp chân thật và 4950 cặp mạo danh;
    b) FMR(t) và FNMR(t) được tính từ các phân bố ở a); c) đường cong ROC dẫn xuất từ
    FMR(t) và FNMR(t) ở b) [31]. 30
    Hình 2.10 Minh họa EER, ZeroFNMR và ZeroFMR theo đường cong FMR(t) và FNMR(t)
    [31] .31
    Hình 2.11 Các điểm hoạt động hệ thống tiêu biểu của các ứng dụng trình bày trên đường
    cong ROC. .31
    Hình 3.1 Các bước tăng cường ảnh của phương pháp lọc Gabor [32]. .34
    Hình 3.2 Minh họa kết quả chuẩn hóa ảnh; (a) ảnh gốc; (b) ảnh đã được chuẩn hóa (M0 =
    100, VAR0 = 100). .35
    Hình 3.3 a) Ước lượng hướng ảnh mà chưa có được làm mượt; b) Ước lượng hướng ảnh
    mà đã có làm mượt. .37
    Hình 3.4 Cửa sổ hướng và x-signature. .39
    Hình 3.5 Biểu diễn đồ họa của bộ lọc Gabor xác định bởi tham số
    = 90 , =1/ 5, = = 3 x y
    θ o f σ σ . .41
    Hình 3.6 Một biểu diễn đồ họa trong một nhóm 24 bộ lọc Gabor (n0 = 8 và n1 = 5) với x σ
    = y σ = 4 42
    Hình 3.7 Các bước rút trích đặc trưng từ ảnh đã được nhị phân hóa [16]. 43
    Hình 3.8 Kết quả của việc Nhị phân hóa và Làm mỏng của ảnh đã được Tăng cường. .44
    Hình 3.9 a) một phần điểm của vân tay; b) điểm kết thúc; c) điểm rẽ nhánh 45
    Hình 3.10 Lỗ và đứt gãy nhỏ trong ảnh vân tay đã được nhị phân hóa và làm mỏng .45
    Hình 3.11 Các cấu trúc vân lỗi phổ biến được điều chỉnh lại thành các cấu trúc vân đúng.
    .46
    Hình 3.12 Các đường vân (ridge) và các rãnh (ravine) trên bề mặt vân tay 47
    Hình 3.13 Điểm cực đại (ic,jc) tương ứng với (is,js) .48
    Hình 3.14 Dịch chuyển một đoạn à theo đường vân. 49
    Hình 3.15 Thiết diện của đường vân. 50
    Hình 3.16 Các đặc trưng của I được ánh xạ về hệ toạ độ của T. Các đặc trưng của I ký hiệu
    là os còn các đặc trưng của T ký hiệu là xs. Chú ý các đặc trưng của I ở trên hình được
    Trang 5
    tham chiếu đến như m”, vì chúng đã được ánh xạ về hệ tọa độ của T. Vòng gạch liên tiếp
    chỉ khoảng cách lớn nhất, vòng xám chỉ các cặp đặc trưng bắt cặp thành công. 57
    Hình 3.17 Trong ví dụ này, nếu m1 bắt cặp với m2′′ (đặc trưng gần nhất), m2 sẽ không được
    bắt cặp; tuy nhiên, việc bắt cặp m1 với 1 m′′ , cho phép m2 được bắt cặp với m2, làm cực đại
    biểu thức 3.23. .57
    Hình 3.18 Các đặc tính của cấu trúc cục bộ được dùng bởi Jiang và Yau (2000) .59
    Hình 3.19 Sơ đồ nhận dạng vân tay dùng kỹ thuật FingerCode. .62
    Hình 4.1 Mô hình tiêu biểu của hệ thống nhúng. 69
    Hình 4.2 Kiến trúc bo mạch NK9315 70
    Hình 4.3 Vi xử lý EP9315-CB .76
    Hình 5.1 Sơ đồ bộ nhớ trên bo mạch HDR3 có sử dụng MPC860 và Embedded Linux. .80
    Hình 5.2 Cấu trúc của hệ điều hành Embedded Linux. .82
    Hình 5.3 Giao diện của phần cấu hình kernel 83
    Hình 6.1 Kiến trúc chung của hệ thống nhận dạng vân tay. 90
    Hình 6.2 Các thành phần của mẫu đặc trưng đã được rút trích. 91
    Hình 6.3. Khung thuật toán Tăng cường ảnh bằng phương pháp lọc Gabor .92
    Hình 6.4. Khung thuật toán khởi tạo phục vụ cho tăng cường ảnh. 93
    Hình 6.5. Kết quả phân đoạn ảnh với ngưỡng variance là 100 và kích thước vùng phân
    đoạn 16 x 16; hình a) ảnh gốc; hình b) thể hiện độ thay đổi mức xám; hình c) hình vân tay
    sau khi đã phân đoạn 95
    Hình 6.6. Khung thuật toán phân đoạn ảnh phục vụ cho tăng cường ảnh. 95
    Hình 6.7. Khung thuật toán chuẩn hóa ảnh phục vụ cho tăng cường ảnh. 96
    Hình 6.8. Hình a) làm mượt hướng bằng phương pháp lọc trung bình, hình b) dùng phương
    pháp lọc Gaussian. .98
    Hình 6.9. Khung thuật toán xác định hướng vân phục vụ cho tăng cường ảnh .98
    Hình 6.10. Làm mượt các đỉnh hình sin bằng phương pháp lọc Gaussian với mặt nạ 1x5 để
    loại bỏ các đỉnh giả. .101
    Hình 6.11. Khung thuật toán ước lượng tần số phục vụ cho tăng cường ảnh. 101
    Hình 6.12. Khung thuật toán lọc Gabor phục vụ cho tăng cường ảnh. .103
    Hình 6.13. Hình a) là ảnh vân tay đầu vào; hình b) là kết quả của ảnh vân tay đã được tăng
    cường ảnh .105
    Hình 6.14. Khung thuật toán rút trích đặc trưng 105
    Hình 6.15. Khung thuật toán rút trích đặc trưng 106
    Hình 6.16. Khung thuật toán cải tiến nhị phân hóa ảnh .106
    Hình 6.17. Khung thuật toán làm mỏng vân 108
    Hình 6.18. Khung thuật toán rút trích các đặc trưng và lọc các đặc trưng sai .109
    Hình 6.19. Xác định cấu trúc toàn cục sẽ sai khi có đặc trưng nhiễu ở gần đặc trưng trung
    tâm hơn so với 2 đặc trưng láng giềng gần nhất 111
    Hình 6.20. Áp dụng phương pháp 3 láng giềng để xác định cấu trúc toàn cục cho một đặc
    trưng .112
    Hình 6.21. Khung thuật toán đối sánh trưng cục bộ và toàn cục .112
    Hình 6.22. Khung thuật toán tính điểm đối sánh vân tay. .114
    Hình 7.1. Giao diện chính của ứng dụng thử nghiệm 117
    Hình 7.2. Sơ đồ các bước đăng ký một dấu vân tay mới .118
    Hình 7.3. Sơ đồ các bước xác thực một dấu vân tay. 119
    Hình 7.4. Sơ đồ các bước nhận dạng một dấu vân tay. .119
    Hình 7.5. Đồ thị xác định điểm EER. 124
    Trang 6
    Hình 7.6. Đồ thị thể hiện việc xác định điểm EER của SFSLib trên bộ dữ liệu SELabDB.
    .125
    Hình 7.7. Đồ thị thể hiện việc xác định điểm EER của SFSLib trên bộ dữ liệu
    VerifingerDB. 126
    Hình 7.8. Đồ thị thể hiện giá trị EER, FAR, và FRR của FingerCell 2.1 trên bộ dữ liệu
    VerifingerDB. 127
    Hình 7.9. Đồ thị thể hiện việc xác định điểm EER của SFSLib với bộ dữ liệu FCVDB. .128
    Hình 7.10. Hình bên trái là 2_2 và hình bên phải là 2_3 trong bộ dữ liệu FVCDB. Đặc
    trưng thứ 12 là đặc trưng tham chiếu của hình bên trái và đặc trưng thứ 32 là đặc trưng
    tham chiếu của hình bên phải. .129
    Hình 8.1 Giao diện dùng để cấu hình tùy chọn cho nhân Embedded Linux. 140
    13-10-2011, 17:06 #2

social Thư Viện Tài Liệu

Từ khóa được tìm kiếm

Nobody landed on this page from a search engine, yet!

Quyền viết bài

  • Bạn Không thể gửi Chủ đề mới
  • Bạn Không thể Gửi trả lời
  • Bạn Không thể Gửi file đính kèm
  • Bạn Không thể Sửa bài viết của mình
  •  
DMCA.com Protection Status