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摘要:
基于OMAP3530双核平台实现一个嵌入式多光谱掌纹识别系统。采用Palm Code掌纹识别算法,通过融合掌纹与手掌静脉提高系统防伪性,同时使算法的准确率从可见光的91.33%提高到95.33%。在OMAP3530实现时,让具有强大运算能力的DSP处理器专注于复杂的特征提取运算,ARM处理器则负责图像采集、外设控制、任务调度及用户交互。所设计的系统集成图像采集模块和中心处理主板,识别率高、防伪性强并且具备实时处理性能。
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文献信息
篇名 基于 OMAP3530的嵌入式多光谱掌纹识别系统
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 掌纹识别 多光谱掌纹 嵌入式 OMAP3530
年,卷(期) 2013,(9) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 35-38
页数 4页 分类号 TP393
字数 3199字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.09.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 沈琳琳 深圳大学计算机与软件学院 6 26 4.0 5.0
2 郑松浩 深圳大学计算机与软件学院 1 4 1.0 1.0
3 吴释培 深圳大学计算机与软件学院 1 4 1.0 1.0
4 刘博杰 深圳大学计算机与软件学院 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
掌纹识别
多光谱掌纹
嵌入式
OMAP3530
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
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101489
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