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          基于匯聚式處理器的生物認證系統(tǒng)設計

          作者: 時間:2011-01-12 來源:網絡 收藏


          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/151102.htm

          圖1:技術的大樓管理示意圖。

          中使用的

          在實際應用中,幾乎所有的技術均通過以下步驟實現(xiàn):傳感器采集原始生物特征數(shù)據(jù);處理采集數(shù)據(jù),完成特征提取,形成代表目標對象的特征集;模式匹配,將提取的特征集與數(shù)據(jù)庫中保存的模板進行對比;判斷程序,根據(jù)對比結果判斷用戶聲明的身份是否能通過驗證。對于便攜式的生物認證終端來說,所有這些步驟都必須由在很短的時間內完成,因而對性能提出了較高的要求。

          近年來,ADI公司推出的式處理器Blackfin系列已經在全球多家領先的生物認證中得到使用。Blackfin處理器是一類專為滿足當今嵌入式音頻、視頻和通信應用的計算要求和功耗約束條件而的新型16/32位嵌入式處理器。Blackfin處理器將一個32位RISC型指令集和雙16位乘法累加(MAC)信號處理功能,與通用型微控制器所具有的易用性組合在一起。這種處理特征的組合使得Blackfin處理器能夠在信號處理和控制處理應用中都具有突出優(yōu)勢,在很多應用中避免了增設單獨的異類處理器,可以輕松實現(xiàn)各種生物認證方法所涉及的復雜數(shù)字信號處理運算。

          Blackfin處理器已廣泛用于視頻及圖像處理應用,而圖像處理正是幾乎所有生物認證的基礎技術。以指紋識別為例,其預處理主要包括指紋圖像增強、指紋圖像二值化、指紋圖像細化和指紋圖像細化的后處理,這些都依賴于處理器的圖像處理能力。特別是,Blackfin處理器所具有的以下獨特特性對生物認證技術的實現(xiàn)提供了重要支持:Blackfin處理器支持8位數(shù)據(jù)以及許多像素處理算法所常用的字長,大大提高了虹膜識別、人臉識別等應用中常見的動態(tài)圖像處理、像素值處理;Blackfin具有L1和L2兩級高速緩存結構;由于具有快速的讀取速度,這種緩存結構可以有效提高生物特征參數(shù)處理速度;生物認證需要對圖像進行處理,大量涉及到內存數(shù)據(jù)存取,而Blackfin處理器所具有的DMA控制器可以自動完成數(shù)據(jù)傳輸,所需的處理器內核開銷極少,節(jié)約了處理器的寶貴運算能力。


          圖2:Blackfin處理器內核架構。


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