基于Zedboard的高效掌静脉识别与认证系统设计

本篇文章主要探讨了一种创新的基于Zedboard的掌静脉采集认证系统设计。针对传统摄像头难以获取清晰掌静脉图像的问题，作者提出了一种解决方案，即采用OV7720传感芯片的USB红外摄像头，通过精确调整传感器参数来优化采集质量。这种摄像头模块能有效地捕捉到掌静脉的纹理信息。 文章指出，常规的基于纹理方向的掌静脉识别算法在嵌入式平台上的运算效率较低，识别时间较长。为了克服这一问题，设计者将系统分为两部分：片上处理系统（PS）负责掌静脉图像的采集和预处理，包括图像的二值化、边缘检测、关键点定位以及感兴趣区域（ROI）提取和增强；可编程序逻辑阵列（PL）则实现特征提取算法，采用FPGA技术来加速这个过程，显著降低了识别时间，使得整个认证过程能在0.1秒内完成。 在系统结构方面，Zedboard静脉采集认证系统包含近红外光源板、滤光片、USB摄像头（OV7720为核心）、Zedboard的片上系统（具备双核处理器），以及显示器，构建了一个完整的硬件平台。系统的工作流程涉及摄像头参数设置、图像采集、预处理、特征提取和比对认证等步骤，展示了从硬件到软件的完整链条。 在国内的研究背景下，虽然掌静脉采集认证技术具有显著的优势，但自主研发的快速系统相对较少，大部分工作还依赖于外来技术和设备。本文的贡献在于提供了一种高效且自主的解决方案，对于推动国内掌静脉识别技术的发展具有重要意义。 这篇文章深入介绍了如何利用Zedboard平台设计出一个高性能的掌静脉采集认证系统，通过硬件优化和算法加速，实现了掌静脉识别的实时性和准确性，对于生物识别技术领域特别是掌静脉识别领域的研究具有实际价值。