11個熱門生物識別系統(tǒng)設(shè)計，包括手勢識別、虹膜識別、聲紋識別等

本文介紹11個基于生物識別的系統(tǒng)設(shè)計方案，包括手勢識別、虹膜識別、聲紋識別等等，僅供大家參考。

基于手勢識別的智能輸入系統(tǒng)設(shè)計
Smartmouse智能手勢輸入系統(tǒng)分為手持端（手勢數(shù)據(jù)采集模塊）和主機端（數(shù)據(jù)接收處理模塊），手持端和主機端通過無線方式連接。手持端可方便地佩戴在使用者手指上，對使用者的手勢數(shù)據(jù)進行采集；主機端可實現(xiàn)與PC機接口，并可對手勢數(shù)據(jù)進行接收和智能處理。

基于DSP的手勢識別電視遙控器設(shè)計
由于傳統(tǒng)電視機遙控器的按鍵操作比較機械且缺乏娛樂性，設(shè)計了一種以DSP2812為核心的手勢識別算法。通過將用戶手勢運動的信息轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的紅外信號，從而實現(xiàn)手勢遙控電視機更換頻道和調(diào)節(jié)音量的目的。

手勢識別器終端的設(shè)計
本系統(tǒng)利用三軸加速度的值來判定對物體運動預(yù)定義的六種姿勢。首先，分別對三個軸采樣，每個軸各獲得50個數(shù)據(jù);然后，分別對每個軸上的數(shù)據(jù)進行處理來判定是否發(fā)生了預(yù)定義的動作。

便攜式肌電信號采集及人體動作識別設(shè)計方案
本文通過電極片獲取人體皮膚表面的肌電信號，即表面肌電信號（sEMG），這種方法比較簡單，對人體也沒有傷害，比較常用。

DIY你的體感游戲：人體動作識別系統(tǒng)的設(shè)計，提供軟硬件實現(xiàn)方案
本項目使用Virtex-5 OpenSPARC評估平臺，首先通過VGA解碼芯片，將PC機中的視頻流數(shù)據(jù)解碼出R、G、B信號值和場、行信號。然后使用OV7670數(shù)字攝像頭，攝取人體的手部動作，運用一定的算法，對攝像頭數(shù)據(jù)進行處理，判定此時的人體動作，然后將其與RGB分量信號進行疊加，通過配置DVI接口芯片，將疊加后的圖像送至顯示器顯示。

ST微型MEMS模組可客制化動作識別功能
LSM330模組整合一個3軸數(shù)位陀螺儀、一個3軸數(shù)位加速度計以及兩個嵌入式有限狀態(tài)機(finite state machine)，這兩個可編程電路能在模組內(nèi)部實現(xiàn)客制化動作識別功能。

基于聲紋識別的通用語音控制系統(tǒng)設(shè)計
本設(shè)計目的在于能夠?qū)崿F(xiàn)一個比較通用的語音控制系統(tǒng)，為了能更好地示例，在本文的設(shè)計中選擇使用數(shù)字0-9（中文發(fā)音）十個控制語音來控制Linux系統(tǒng)下的ls等5個命令，通過說出命令對應(yīng)的數(shù)字來選擇相應(yīng)命令操作，從而達到執(zhí)行命令程序的目的。

基于FPGA的說話人識別系統(tǒng)，包含原理圖、源代碼
本文通過語音分析進行說話人識別，人的語音可以非常自然的產(chǎn)生，訓(xùn)練和識別時并不需要特別的輸入設(shè)備，諸如個人電腦普遍配置的麥克風(fēng)和到處都有的電話都可以作為輸入設(shè)備，因此采用說話人語音進行說話人識別和其他傳統(tǒng)的生物識別技術(shù)相比，具有更為簡便、準確、經(jīng)濟及可擴展性良好等眾多優(yōu)勢。

基于FPGA的混沌加密虹膜識別系統(tǒng)設(shè)計
設(shè)計了一種可便攜使用的基于FPGA的嵌入式虹膜識別系統(tǒng)。本系統(tǒng)由6個模塊組成：電源管理和監(jiān)控、虹膜圖像采集、虹膜圖像處理、存儲器、人機交互和網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊，同時從硬件、軟件和算法三個方面提出設(shè)計方案。

大熱的虹膜識別系統(tǒng)的硬件設(shè)計與實現(xiàn)，系統(tǒng)方案、軟件流程、算法設(shè)計
本文介紹了以在xilinx公司的spartan3e芯片為核心的開發(fā)板上實現(xiàn)虹膜身份識別系統(tǒng)。本文對虹膜識別系統(tǒng)的圖像獲取、虹膜定位、虹膜圖像的特征提取、建立虹膜特征數(shù)據(jù)庫、分類器的設(shè)計及圖像之間的匹配進行了討論，然后給出了識別結(jié)果。

創(chuàng)意耳紋識別系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)，提供軟硬件參考解決方案
本設(shè)計采用先進的SOPC技術(shù)簡化了系統(tǒng)板級設(shè)計，增強了系統(tǒng)穩(wěn)定性同時使用VHDL編程通過硬件來完成高速數(shù)據(jù)采集減輕了處理器的負擔(dān)，最終通過FPGA硬件實現(xiàn)快速耳紋圖象采集和DSP進行數(shù)據(jù)處理改善輸入耳紋圖像的質(zhì)量，以提高特征提取的準確性。