"这篇研究论文探讨了一种用于指纹匹配的粗粒度架构,旨在提高指纹识别的速度和效率。文中提出了一种称为指纹匹配核心(FMC)的并行架构,该架构采用两级并行结构——组间并行(PAG)和组内并行(PIG)。为了实现多个处理元素组(PEG)的同时操作,添加了一个多请求控制器。在PIG结构中,使用DDR3控制器读取八枚不同指纹的八个细节点,并实现八个处理元素的同步计算。整个系统在Xilinx FPGA板上实现,芯片为Virtex VIIXC7VX485T,16-PEG的FMC能实现约963万对指纹每秒的处理速度,超过先前的成就。" 在指纹识别领域,指纹匹配是关键步骤,尤其是在身份验证和安全应用中。基于特征点(minutiae)的指纹匹配算法是目前最常用的实现较高识别率的方法。然而,随着指纹数据库的增大,匹配过程的计算量急剧增加,这需要更高效能的硬件平台来支持。 论文提出的粗粒度架构——指纹匹配核心(FMC),是一种并行计算的解决方案,旨在加速指纹匹配过程。这种架构有两个层次的并行处理:组间并行(PAG)和组内并行(PIG)。PAG结构通过一个多请求控制器实现多个处理元素组的并发操作,优化了任务分配和数据流管理。而PIG结构则利用DDR3内存控制器,可以同时处理来自八枚不同指纹的八组特征点,显著提升了并行计算能力。 DDR3控制器的设计使得数据读取更为高效,它能够快速读取和处理大量的指纹信息。这样,八个处理元素(PEs)可以同时进行计算,大大提高了系统整体的吞吐量。系统在Xilinx的Virtex VIIXC7VX485T FPGA板上实现,这是一种高性能的现场可编程门阵列,能够灵活地适应复杂的并行计算需求。 实测结果显示,16个处理元素组的FMC能够达到约963万对指纹每秒的匹配速度,这比现有的技术有显著提升,表明该架构在提高指纹匹配性能方面具有巨大的潜力。这种创新的并行计算方法不仅适用于指纹识别,还可能推广到其他生物识别技术或大数据处理场景,以解决日益增长的数据处理挑战。
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