基于dsp的手形识别系统研究

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1、ＴＰ．：１０１８３分类号；３９１４单位代码研究生学号：２０１３５口０９２密级：公开戀古林大学石页古学位论文学术学位）（基于ＤＳＰ的手形识别系统硏究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＨａｎｄＳｈａｐｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＤＳＰ作者姓名：刘惠影专业：控制理论与控制工程研究方向：模式识别与人工智能指导教师：刘富教授培养单位；通信工程学院２０１６年６月未经本论女作者的书面授权，依法收存和保管本论文书菌版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部

2、分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在化限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文原创性声明：本人郑重声明所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导。下，独立进行研究工作所取得的成果除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其它个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研巧做出重要贾献的个人和集体，均已在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：曰期＾；。年月曰主／＾３——————————————

3、———————基于DSP的手形识别系统研究—————————————————————ResearchonHandShapeRecognitionSystemBasedonDSP作者姓名：刘惠影专业名称：控制理论与控制工程指导教师：刘富教授学位类别：工学硕士答辩日期：2016年6月4日摘要摘要随着科学技术水平的不断提升，信息技术得到了迅猛发展，信息安全越来越受到人们的重视。具有唯一性、安全性、可靠性、方便性的身份识别技术显得尤为重要，生物识别技术应运而生，目前已经广泛应用于身份识别领域。手形识别作为一种典型的生物特征识别技术，具有采集方便、接受性好、稳

4、定性高、识别简单等优点，具有重要的研究意义和实用价值，备受研究学者的关注。基于计算机的手形识别系统普遍存在成本高、体积大等缺点，其应用受到了一定限制。研究一种基于DSP的手形识别系统，可以有效降低成本，提高工作效率，实用性好，便于产品化，该领域的研究方兴未艾。本文结合吉林省科技厅项目“基于DSP的手形和掌部静脉识别系统”(项目号：20140204046)，对基于DSP的手形识别系统进行深入研究，集图像采集、特征提取、身份识别等功能于一体。本文的主要研究内容为：(1)本文改进了手形几何特征和轮廓特征提取方法。首先，对除大拇指以外的四指进行分离处理，采用

5、最小二乘法拟合算法定位手指中轴线。然后，对手指根部不稳定区域进行截断处理，采用分步对齐方法实现手指规范化。最后，分别提取手指宽度几何特征，以及手指重合率轮廓特征。该方法更充分地利用了手部特征信息，提高了手形定位的稳定性，提取到的手形特征更加有效可靠。(2)本文提出了采用基于粒子群和差分进化的混合算法来优化手形参数。为提高手形识别效果，采用混合算法对手指截取系数和重合率权值系数进行了优化。实验结果表明，优化后的手形参数体现了手指携带特征的有效程度，参数优化有效提高了识别准确率。(3)本文提出了一种基于支持向量机(SVM)的手形多特征融合识别方法，将手指

6、轮廓特征与几何特征进行决策层融合。该方法实现了特征融合，具有良好的识别性能，识别效果优于单特征阈值判断方法。SVM分类性能具有明显优势，识别准确率可达98.65%，适用于手形识别系统。(4)本文设计了基于DSP的手形识别系统结构和软件框架。进行了系统选型，确定了以TMS320DM642为核心的手形识别系统，介绍了系统结构、图像输入/输出模块和存储模块的设计。设计了基于DSP/BIOS的视频驱动程序。最后，将本文提出的手形识别算法移植到了DSP系统，实验识别率达96%，验证了本文算法的实用性和可靠性。研究表明，本文提出的基于DSP的手形识别系统能够充分

7、有效地利用手部特征信息，识别效果良好。I吉林大学硕士学位论文关键词：手形识别，DSP，多特征融合，粒子群优化，支持向量机，差分进化IIAbstractAbstractWiththeimprovementoftechnology,informationtechnologyhasbeenrapidlydeveloped,moreandmoreattentionwaspaidtotheinformationsecurity.Itisnecessarytostudyaunique,safety,reliability,andconvenientidentif

8、icationtechnology.Thebiologicalrecognitiontechnologyha