隨著國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人民生活水平的不斷提高,汽車用戶數(shù)量激增,汽車防盜問題也越來越受到重視。為了提高汽車的防盜性能,本文提出了一種新型汽車門鎖控制系統(tǒng),該系統(tǒng)將掌紋識(shí)別技術(shù)結(jié)合LIN總線網(wǎng)絡(luò)對(duì)汽車門鎖進(jìn)行控制;其中通過主節(jié)點(diǎn)控制器和從節(jié)點(diǎn)控制器完成LIN網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通信,實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車門鎖系統(tǒng)控制;設(shè)計(jì)掌紋識(shí)別模塊進(jìn)行掌紋特征數(shù)據(jù)匹配;匹配結(jié)果經(jīng)從節(jié)點(diǎn)控制器接收,轉(zhuǎn)成LIN幀格式,傳送至總線,主節(jié)點(diǎn)控制器接收分析,發(fā)送命令,完成門鎖控制。系統(tǒng)有效提高了汽車的防盜性、安全性和靈活性,對(duì)預(yù)防汽車盜竊有一定實(shí)用和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。首先,本文進(jìn)行了掌紋識(shí)別算法研究。針對(duì)系統(tǒng)工作時(shí)光照、手掌位置、采集設(shè)備等因素會(huì)影響掌紋識(shí)別率和傳統(tǒng)稀疏重構(gòu)方法計(jì)算復(fù)雜度高的問題,提出了基于雙向二維主成分分析法((2D)~2PCA)和壓縮感知的掌紋識(shí)別方法。該方法采用(2D)~2PCA對(duì)掌紋圖像行、列兩方向降維,提取特征矩陣后做為壓縮感知算法過備字典。為求解過備字典的稀疏表示,本文提出改進(jìn)型正交匹配追蹤算法(OMP),得到稀疏重構(gòu)圖像,求得測試圖像與重構(gòu)圖像最小殘差,比較殘差完成識(shí)別。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該方法可以有效降低掌紋識(shí)別計(jì)算復(fù)雜度和時(shí)間,在光照和手掌位置變化時(shí),可以得到較高的掌紋識(shí)別率。其次,本文對(duì)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了初步設(shè)計(jì),包括系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì),并對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了測試工作。在硬件設(shè)計(jì)部分,包括了系統(tǒng)的LIN節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)處理器選型、存儲(chǔ)部分設(shè)計(jì)、圖像采集設(shè)計(jì)和系統(tǒng)局部電路設(shè)計(jì)。在軟件設(shè)計(jì)部分,包括了系統(tǒng)LIN網(wǎng)絡(luò)模塊軟件工作流程設(shè)計(jì)和掌紋識(shí)別模塊軟件設(shè)計(jì)。在最后系統(tǒng)測試中,進(jìn)行了系統(tǒng)掌紋識(shí)別模塊硬件調(diào)試和通信測試,驗(yàn)證系統(tǒng)具有可行性。最后,本文對(duì)系統(tǒng)已做研究工作進(jìn)行了總結(jié),對(duì)下一步研究工作提出了展望。
【學(xué)位單位】：浙江科技學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：U463.854
【部分圖文】：

浙江科技學(xué)院碩士學(xué)位論文 第 2 章 基于雙向二維主成分分析法與壓縮感知的掌紋識(shí)別方法研究觀察公式（2-16），看出 x 與 y 的相似度與兩者間距離成反比。于是比較殘差與次小殘差，相差結(jié)果最小殘差值就是對(duì)應(yīng)的類別的同類訓(xùn)練樣本[53][54][55]。2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析本實(shí)驗(yàn)采用香港理工大學(xué)掌紋數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫庫中包含 600 幅掌紋灰度圖像，由 100 人每人 6 幅組成。實(shí)驗(yàn)中，將掌紋庫平均成訓(xùn)練樣本和測試樣本兩個(gè)部分，每人以 3 個(gè)樣本作為訓(xùn)練樣本，3 個(gè)樣本作為測試樣本。圖像原始分辨率為 128 128，存在光照位置的局部變化[56]。如圖 2-3 為香港理工大學(xué)掌紋數(shù)據(jù)庫部分?jǐn)?shù)據(jù)。

17圖 2-4 數(shù)據(jù)庫掌紋圖像預(yù)處理后掌紋感興趣區(qū)域?qū)嶒?yàn)中本文編程語言選擇 MATLAB，實(shí)驗(yàn)環(huán)境為 Windows 10（Inte5500CPU@2.40GHZ）。測試所用部分程序如圖 2-5 所示。

圖 2-5 測試所用部分程序?yàn)榱送怀鰧?shí)驗(yàn)的比較性，在實(shí)驗(yàn)中，采用圖像特征空間維數(shù)、識(shí)別率和識(shí)別所需時(shí)間關(guān)系來展現(xiàn)基于(2D)2PCA 和壓縮感知的掌紋識(shí)別方法的特性。在實(shí)驗(yàn)一中，選擇 PCA 和(2D)2PCA 方法將高維訓(xùn)練樣本降至不同維數(shù)特征空間，然后采用 OMP 方法進(jìn)行識(shí)別率和識(shí)別時(shí)間比較；實(shí)驗(yàn)二為在實(shí)驗(yàn)一的基礎(chǔ)上，采用(2D)2PCA 方法降維特征矩陣后使用 OMP 和改進(jìn) OMP 方法的識(shí)別率和識(shí)別時(shí)間比較。（1）實(shí)驗(yàn)一 在 PCA 和(2D)2PCA 降維方法下識(shí)別率和識(shí)別時(shí)間比較在實(shí)驗(yàn)中，PCA 方法將原掌紋圖像按行堆疊成一個(gè)列向量后降維；(2D)2PCA方法對(duì)圖像雙向投影后進(jìn)行降維處理，得到所需特征矩陣。表 2-1 表示掌紋圖像在 PCA 和(2D)2PCA 降維方法下使用 OMP 方法識(shí)別率和識(shí)別時(shí)間比較。分析表 2-1 中數(shù)據(jù)，通過比較 PCA 和(2D)2PCA 方法，得出的結(jié)論是：①采

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王麗娜;馮雪麗;;基于指紋識(shí)別的汽車防盜系統(tǒng)[J];機(jī)電工程;2015年10期

2 王小梅;王紅蕾;;基于嵌入式的汽車防盜系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J];自動(dòng)化與儀器儀表;2015年06期

3 翟林;潘新;劉霞;郜曉晶;寧麗娜;韓t

本文編號(hào)：2827477