個人身份認(rèn)證技術(shù)正在隨著社會進步日益受到重視,尤其在安全和消費領(lǐng)域。傳統(tǒng)的身份識別方法已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代社會對信息安全的需求。生物特征識別技術(shù)越來越受到社會的重視,其中十分重要的手指靜脈識別技術(shù)相比其他生物特征識別技術(shù),具有成本低、采集裝置小、非接觸式采集和用戶友好性等特點。本文首先分析了生物識別、圖像預(yù)處理、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和FPGA加速計算優(yōu)化等方面的基礎(chǔ)理論知識,然后對FPGA對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速計算優(yōu)化、圖像預(yù)處理以及手指靜脈識別系統(tǒng)三個部分進行研究分析,并對整個手指靜脈識別系統(tǒng)的流程做了詳細(xì)的介紹。論文的主要工作和研究成果歸納如下:（1）FPGA對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速計算的優(yōu)化研究:針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將不同的優(yōu)化對象分別劃分到處理器系統(tǒng)與可編程邏輯上,對其優(yōu)化方法進行研究。在處理器系統(tǒng)上實現(xiàn)基于流水線結(jié)構(gòu)的層間模塊復(fù)用,并建立對應(yīng)的沖突處理機制來解決復(fù)用造成的信號沖突;在可編程邏輯上將之前方法中的分割參數(shù)作為參數(shù),利用HLS工具設(shè)計不同的層加速器。最后采用動態(tài)定點運算來代替浮點運算,降低存儲需求以及存儲傳輸所消耗的資源,同時滿足不同網(wǎng)絡(luò)層的精度需求。（2）手指靜脈圖像的預(yù)處理:主要包括手... 

【文章來源】：浙江工業(yè)大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號說明
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究目的
        1.2.1 生物識別技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 手指靜脈識別技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 基于FPGA的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)
        1.3.1 主要研究內(nèi)容
        1.3.2 本文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 相關(guān)原理及技術(shù)介紹
    2.1 手指靜脈的采集
        2.1.1 手指靜脈的成像原理
        2.1.2 手指靜脈的獲取方法
        2.1.3 實驗室自制的手指靜脈采集裝置
    2.2 手指靜脈的識別方法
        2.2.1 特征提取方法
        2.2.2 匹配識別方法
    2.3 傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)及輕量級網(wǎng)絡(luò)
        2.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
        2.3.2 傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.3.3 輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.4 FPGA開發(fā)方法
        2.4.1 基于HDL的設(shè)計流程
        2.4.2 基于HLS的設(shè)計流程
        2.4.3 HLS優(yōu)化方法
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于改進動態(tài)配置的FPGA卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化方法
    3.1 系統(tǒng)總體框架
    3.2 基于流水線結(jié)構(gòu)的層間模塊復(fù)用
        3.2.1 流水線結(jié)構(gòu)設(shè)計
        3.2.2 層間模塊復(fù)用沖突
    3.3 基于循環(huán)切割和重排的動態(tài)優(yōu)化
        3.3.1 數(shù)據(jù)共享關(guān)系
        3.3.2 循環(huán)切割和重排
    3.4 動態(tài)定點數(shù)據(jù)量化
    3.5 實驗分析及對比
        3.5.1 優(yōu)化分析
        3.5.2 數(shù)據(jù)量化分析
        3.5.3 性能驗證及比較
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手指靜脈圖像識別
    4.1 手指靜脈圖像數(shù)據(jù)庫
    4.2 感興趣區(qū)域截取
    4.3 手指靜脈圖像的歸一化處理
        4.3.1 尺寸歸一化
        4.3.2 灰度歸一化
    4.4 數(shù)據(jù)擴增
    4.5 實驗結(jié)果
    4.6 本章小結(jié)
第五章 基于FPGA和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手指靜脈識別系統(tǒng)
    5.1 系統(tǒng)硬件框圖
    5.2 系統(tǒng)軟件流程
    5.3 系統(tǒng)平臺搭建
        5.3.1 啟動文件
        5.3.2 文件系統(tǒng)
    5.4 性能及精度對比分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻
致謝
作者簡介
    1 作者簡歷
    2 攻讀碩士學(xué)位期間已錄用的學(xué)術(shù)論文
    3 參與的科研項目及獲獎情況
    4 發(fā)明專利
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]手指多模態(tài)特征識別算法研究[D]. 姜立.浙江工業(yè)大學(xué) 2017
[3]基于異構(gòu)計算的CNN并行框架的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 彭玉炳.電子科技大學(xué) 2016
[4]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像分類方法研究[D]. 趙爽.中國地質(zhì)大學(xué)(北京) 2015



本文編號：3003183