CN207440783U - 基于fpga的硬件虹膜识别系统 - Google Patents

基于fpga的硬件虹膜识别系统 Download PDF

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Abstract

本实用新型提出一种基于FPGA的硬件虹膜识别系统,涉及生物识别技术领域。该基于FPGA的硬件虹膜识别系统通过图像采集单元采集待识别的虹膜图像,预处理模块对该虹膜图像进行预处理,编码模块将经过预处理的虹膜图像进行编码以提取虹膜特性信息,比对识别模块将所述虹膜特性信息与预先存储的用户虹膜模板信息进行比对以得到匹配相似度,若匹配相似度在预设的范围内,则判定该虹膜图像通过识别,否则,判定该虹膜图像不通过识别。该基于FPGA的硬件虹膜识别系统通过硬件电路实现虹膜图像的采集及处理,在识别的速度上有显著的提升,同时保证了虹膜识别的稳定性和安全性,在系统集成和使用便利上具有明显的优势,用户体验较好。

Description

基于FPGA的硬件虹膜识别系统
技术领域
本实用新型涉及生物识别技术领域,具体而言,涉及一种基于FPGA的硬件虹膜识别系统。
背景技术
现场可编辑门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)可根据用户需求灵活地对其编程以实现用户功能,因具有丰富的逻辑资源与I/O资源且开发周期短、设计成本低、易于产品更新换代等优点,在各个领域得到了广泛的应用。
生物识别技术是近年来兴起的身份识别技术,相对于传统的身份识别技术(例如钥匙、密码、电子标签等)具有更高的安全性、便捷性、泛用性,常见的生物识别技术有指纹、人脸、虹膜、声音识别等。其中,虹膜识别技术,简单来说是一种基于眼睛中的虹膜进行身份识别的安全检测技术,与现在流行的指纹识别、人脸识别等生物识别技术具有更高的准确度和优越性。虹膜识别技术之所以成为发展迅速的研究热点,是因为人体虹膜具有如下特点:1、防伪性,虹膜与人体生命共生共息,可以保证生理组织的真实性,有高度的防伪性;2、非接触性,可以在一定距离内获取虹膜数字图像,无需用户接触设备,对人身没有侵犯,易被公众接受;3、唯一性,每个虹膜所包含的信息都不相同,具有独一无二的个人特征;4、稳定性,虹膜在人的一生中相当稳定,基本不会变化。因此,虹膜识别系统具有较好的发展前景。
现有的虹膜识别系统主要分为两类:基于PC平台的虹膜识别系统和嵌入式虹膜识别系统,其中,基于PC平台的虹膜识别系统结构复杂、成本较高、使用不便,嵌入式虹膜识别系统虽然系统结构简单,但是硬件资源有限,系统的可扩展性不强,存储空间有限,对应用场合有较高要求,在虹膜识别速度也还有待提升。
因此,如何解决上述问题,一直以来都是本领域技术人员关注的重点。
实用新型内容
本实用新型的目的在于提供一种基于FPGA的硬件虹膜识别系统,以改善上述问题。
为了实现上述目的,本实用新型实施例采用的技术方案如下:
本实用新型实施例提出一种基于FPGA的硬件虹膜识别系统,包括图像采集单元、虹膜图像核心处理单元,所述图像采集单元与所述虹膜图像核心处理单元电连接;所述图像采集单元用于采集待识别的虹膜图像;所述虹膜图像核心处理单元用于对所述虹膜图像进行处理以提取虹膜特性信息,将所述虹膜特性信息与预先存储的用户虹膜模板信息进行比对以得到比对结果,并依据所述比对结果判定所述虹膜图像是否通过识别。
进一步地,所述虹膜图像核心处理单元包括主控制模块、预处理模块、编码模块以及比对识别模块,所述预处理模块、编码模块以及所述比对识别模块均与所述主控制模块电连接;所述预处理模块用于对所述虹膜图像进行预处理,所述编码模块用于将经过预处理的所述虹膜图像进行编码以提取所述虹膜特性信息,所述比对识别模块用于将所述虹膜特性信息与所述预先存储的用户虹膜模板信息进行比对以得到匹配相似度,若所述匹配相似度在预设的范围内,则所述比对识别模块判定所述虹膜图像通过识别,否则,判定所述虹膜图像不通过识别。
进一步地,所述虹膜图像核心处理单元还包括图像采集控制模块,所述图像采集控制模块与所述主控制模块及所述图像采集单元均电连接,所述图像采集控制模块用于在所述主控制模块的控制下控制所述图像采集单元采集所述虹膜图像。
进一步地,所述基于FPGA的硬件虹膜识别系统还包括辅助照明单元,所述辅助照明单元与所述图像采集控制模块电连接,所述图像采集控制模块还用于在所述主控制模块的控制下控制所述辅助照明单元为所述虹膜图像的采集提供照明。
进一步地,所述基于FPGA的硬件虹膜识别系统还包括存储单元,所述存储单元与所述虹膜图像核心处理单元电连接,所述存储单元用于存储所述用户虹膜模板信息。
进一步地,所述基于FPGA的硬件虹膜识别系统还包括信息加密单元,所述信息加密单元与所述虹膜图像核心处理单元、所述存储单元均电连接,所述信息加密单元用于对所述存储单元存储的所述用户虹膜模板信息以及虹膜图像算法进行加密。
进一步地,所述图像采集单元包括图像传感器及光学镜头模组。
进一步地,所述基于FPGA的硬件虹膜识别系统还包括显示单元,所述显示单元与所述虹膜图像核心处理单元电连接,所述显示单元用于显示所述虹膜图像的识别过程。
进一步地,所述基于FPGA的硬件虹膜识别系统还包括通信接口单元,所述通信接口单元用于传输数据。
本实用新型实施例还提出一种基于FPGA的硬件虹膜识别系统,所述基于FPGA的硬件虹膜识别系统包括图像采集单元及与所述图像采集单元电连接的虹膜图像核心处理单元,所述虹膜图像核心处理单元包括主控制模块、预处理模块、编码模块以及比对识别模块,所述预处理模块、编码模块以及所述比对识别模块均与所述主控制模块电连接;所述图像采集单元用于采集待识别的虹膜图像;所述预处理模块用于对所述虹膜图像进行预处理,所述编码模块用于将经过预处理的所述虹膜图像进行编码以提取虹膜特性信息,所述比对识别模块用于将所述虹膜特性信息与预先存储的用户虹膜模板信息进行比对以得到匹配相似度,若所述匹配相似度在预设的范围内,则所述比对识别模块判定所述虹膜图像通过识别,否则,判定所述虹膜图像不通过识别。
相对现有技术,本实用新型具有以下有益效果:
本实用新型提供的基于FPGA的硬件虹膜识别系统包括图像采集单元、虹膜图像核心处理单元,所述图像采集单元与所述虹膜图像核心处理单元电连接,所述虹膜图像核心处理单元包括主控制模块、预处理模块、编码模块以及比对识别模块,所述预处理模块、编码模块以及所述比对识别模块均与所述主控制模块电连接;所述图像采集单元采集到待识别的虹膜图像后,所述预处理模块对所述虹膜图像进行预处理,所述编码模块将经过预处理的所述虹膜图像进行编码以提取虹膜特性信息,所述比对识别模块将所述虹膜特性信息与预先存储的用户虹膜模板信息进行比对以得到匹配相似度,若所述匹配相似度在预设的范围内,则所述比对识别模块判定所述虹膜图像通过识别,否则,判定所述虹膜图像不通过识别。该基于FPGA的硬件虹膜识别系统通过硬件电路实现虹膜图像的采集及处理,在识别的速度上有显著的提升,同时保证了虹膜识别的稳定性和安全性,在系统集成和使用便利方面具有明显的优势,用户体验较好。
为使本实用新型的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
为了更清楚地说明本实用新型实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本实用新型的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了本实用新型第一实施例所提供的基于FPGA的硬件虹膜识别系统的结构框图。
图2示出了图1中虹膜图像核心处理单元的结构框图。
图3示出了本实用新型第二实施例所提供的基于FPGA的硬件虹膜识别系统的结构框图。
图4示出了本实用新型第二实施例所提供的基于FPGA的硬件虹膜识别系统与外部设备的连接示意图。
图标:100-基于FPGA的硬件虹膜识别系统;200-外部设备;110-图像采集单元;120-虹膜图像核心处理单元;130-辅助照明单元;140-存储单元;150-信息加密单元;160-显示单元;170-通信接口单元;121-图像采集控制模块;122-主控制模块;124-预处理模块;126-编码模块;128-比对识别模块。
具体实施方式
下面将结合本实用新型实施例中附图,对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本实用新型一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本实用新型实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本实用新型的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本实用新型的范围,而是仅仅表示本实用新型的选定实施例。基于本实用新型的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本实用新型保护的范围。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时,在本实用新型的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
第一实施例
请参照图1,为本实用新型第一实施例所提供的基于FPGA的硬件虹膜识别系统100的结构框图。所述基于FPGA的硬件虹膜识别系统100可用于进行用户的身份识别,其包括图像采集单元110、虹膜图像核心处理单元120,所述图像采集单元110及虹膜图像核心处理单元120电连接。
所述图像采集单元110用于采集待识别的虹膜图像。
在本实施例中,该图像采集单元110可用于采集待识别的虹膜图像并该虹膜图像传送至虹膜图像核心处理单元120以便该虹膜图像核心处理单元120对该虹膜图像对应的用户进行身份识别。
所述图像采集单元110可进一步包括图像传感器及光学镜头模组,所述图像传感器与所述虹膜图像核心处理单元120电连接,所述图像采集单元110对用户的人眼区域进行虹膜图像采集时,通过所述光学镜头模组在所述图像传感器上成像以生成所述待识别的虹膜图像,所述图像传感器将采集的所述待识别的虹膜图像传送至所述虹膜图像核心处理单元120。优选地,所述图像传感器可采用CCD/CMOS图像传感器,其中,该CCD/CMOS图像传感器使用的数量可以为1或2。
所述虹膜图像核心处理单元120用于对所述虹膜图像进行处理以提取虹膜特性信息,将所述虹膜特性信息与预先存储的用户虹膜模板信息进行比对以得到比对结果,并依据所述比对结果判定所述虹膜图像是否通过识别。
具体地,如图2所示,所述虹膜图像核心处理单元120包括主控制模块122、预处理模块124、编码模块126以及比对识别模块128,所述预处理模块124、编码模块126以及所述比对识别模块128均与所述主控制模块122电连接。
所述预处理模块124用于对所述虹膜图像进行预处理。
在本实施例中,由于所述图像采集单元110的采集的虹膜图像不仅仅只有虹膜,还包含瞳孔、睫毛、眼睑等部分,并且在虹膜图像的采集过程中会受到光照等许多不确定因素的影响,所以需要对该虹膜图像进行针对性预处理以便后续对该虹膜图像的处理。优选地,该虹膜图像的预处理过程包括图像增强、图像滤波、图像分割等操作,但不限定于此。
所述编码模块126用于将经过预处理的所述虹膜图像进行编码以提取所述虹膜特性信息。
在本实施例中,由于虹膜的不同主要在于虹膜纹理的不同,因此所述编码模块126提取出虹膜纹理中的细节特征并对其进行编码,从而得到该虹膜图像中的虹膜特性信息。优选地,提取虹膜特性信息的过程可包括图像模板制作、特征提取、目标识别、算法编码等操作,但不仅限于此。
所述比对识别模块128用于将所述虹膜特性信息与所述预先存储的用户虹膜模板信息进行比对以得到匹配相似度,若所述匹配相似度在预设的范围内,则所述比对识别模块128判定所述虹膜图像通过识别,否则,判定所述虹膜图像不通过识别。
在本实施例中,所述比对识别模块128通过比对算法计算所述编码模块126提取出的虹膜特性信息与预先存储的用户虹膜模板信息的匹配相似度,若得到的匹配相似度在预设的范围内,则鉴定该虹膜图像与预先存储的用户虹膜模板信息具有同一生物虹膜特征,判定该虹膜图像通过识别,即该用户的身份识别成功;若得到的匹配相似度不在预设的范围内,则判定该虹膜图像不通过识别,即该用户的身份识别失败。优选地,该虹膜图像的比对识别过程可包括特征序列编码、序列相似度匹配等操作,但不仅限于此。可以理解,所述预存储的用户虹膜模板信息包括至少一个,所述比对识别模块128将提取出的虹膜特性信息与每一个用户虹膜模板信息进行比对并计算所述匹配相似度。
进一步地,所述虹膜图像核心处理单元120还可包括图像采集控制模块121,所述图像采集控制模块121与所述主控制模块122及所述图像采集单元110均电连接,所述图像采集控制模块121用于在所述主控制模块122的控制下控制所述图像采集单元110采集所述虹膜图像。例如,所述图像采集控制模块121可控制光学镜头模组自动对焦等操作以得到清晰的虹膜图像,以及控制所述图像传感器传送该虹膜图像等。
在本实施例中,所述基于FPGA的硬件虹膜识别系统100还可包括辅助照明单元130,其中,所述辅助照明单元130与所述图像采集控制模块121电连接,所述图像采集控制模块121还用于在所述主控制模块122的控制下控制所述辅助照明单元130为所述虹膜图像的采集提供照明。在本实施中,由于人眼虹膜在一定波长的红外光(一般在700~900纳米之间)照射下,总体上呈现一种由里到外的放射状结构,包含许多相互交错的类似于斑点、条纹、隐窝等形状的细微结构,这些细微特征称为虹膜的纹理特征,因此采集虹膜图像时需要提供一个近红外的补光。本实施例中,当图像采集单元110采集虹膜图像时,该辅助照明单元130在图像采集控制模块121的控制下给虹膜图像的采集提供一个良好的采集环境,以便得到更加清晰、完整的虹膜特性信息图像。
进一步地,所述基于FPGA的硬件虹膜识别系统100还可包括存储单元140、信息加密单元150,所述存储单元140与所述虹膜图像核心处理单元120电连接,所述信息加密单元150与所述虹膜图像核心处理单元120、所述存储单元140均电连接。
在本实施例中,所述存储单元140用于存储所述用户虹膜模板信息。在本实施例中,用户可通过该基于FPGA的硬件虹膜识别系统100进行虹膜特性信息的注册,即通过图像采集单元110采集用户的虹膜图像,并经过虹膜图像核心处理单元120处理该虹膜图像以提取出虹膜特性信息,然后将该虹膜特性信息作为用户虹膜模板信息存储在该存储单元140;用户进行身份识别时,所述比对识别模块128将每次获取的虹膜特性信息与预先存储的用户虹膜模板信息进行比对并计算匹配相似度。在本实施例中,所述存储单元140与所述主控制模块122电连接。优选地,该存储单元140在存储用户虹膜模板信息时,还可将用户的个人信息(例如姓名、ID等)与用户虹膜模板信息的一一对应关系存储在该存储单元140中。
在本实施例中,所述存储单元140可包括易失性存储器和非易失性存储器。例如,该非易失性存储器可以为NAND Flash、EEPROM等,该易失性存储器可以为SRAM、DDR2或DDR3等。
所述信息加密单元150用于对所述存储单元140存储的用户虹膜模板信息以及虹膜图像算法进行加密。在本实施例中,为了防止信息泄露,保证虹膜识别的安全性,可对该信息加密单元150对该用户虹膜模板信息进行加密,以及在所述虹膜图像核心处理单元120处理所述虹膜图像的过程中,采用的虹膜图像算法进行加密。优选地,所述信息加密单元150与所述主控制模块122电连接。
进一步地,所述基于FPGA的硬件虹膜识别系统100还可包括显示单元160,所述显示单元160与所述虹膜图像核心处理单元120电连接。
在本实施例中,所述显示单元160用于显示所述虹膜图像的识别过程。例如,当该虹膜图像通过识别时,所述显示单元160显示“识别成功”,该虹膜图像未通过识别时,所述显示单元160显示“识别失败”,以提示用户识别结果。优选地,所述显示单元160与所述主控制模块122电连接。
需要说明的是,在本实施例中,所述基于FPGA的硬件虹膜识别系统100还包括供电模块(图中未示),该供电模块用于给该基于FPGA的硬件虹膜识别系统100中的所有单元及模块提供电源。优选地,该电源模块采用阶梯式控制逻辑,以实现有效控制整个基于FPGA的硬件虹膜识别系统100的功耗。
可以理解,在本实施例中,所述主控制模块122用于所述基于FPGA的硬件虹膜识别系统100的管理控制,例如,系统的逻辑控制、通信控制、算法控制、权限设置控制、流程控制等。
还需要说明的是,上述虹膜图像的处理所涉及的模块、单元,优选地,均在FPGA芯片内部以硬件电路实现,在图像处理中其内部的各硬件算法单元间均采用流水并行处理结构,以使虹膜图像在处理及识别过程中的速度显著提高,同时采用硬件电路也保证了该基于FPGA的硬件虹膜识别系统100的稳定性与安全性。并且,在本实施例中,采用FPGA芯片作为图像传感器采集虹膜图像的接口,可以灵活地兼容各种类型的图像传感器,满足不同环境下、有特殊应用要求的图像传感器的应用需求。
第二实施例
请参照图3,为本实用新型第二实施例所提供的基于FPGA的硬件虹膜识别系统100的结构框图。在本实施例中,所述基于FPGA的硬件虹膜识别系统100与第一实施例所提供的基于FPGA的硬件虹膜识别系统100的系统结构及功能基本一致,因此在本实施例中对于结构和功能相同的部分不再进行赘述,仅对于不同部分进行详细描述。从图4可以看出,与第一实施例相比,本实施例中的所述基于FPGA的硬件虹膜识别系统100还包括通信接口单元170,所述通信接口单元170与所述虹膜图像核心处理单元120电连接,用于传输数据。优选地,该通信接口单元170可以是以太网接口、集成电路总线(Inter-Integrated Circuit,IIC)接口、UART、USB等通信接口。
如图4所示,为所述基于FPGA的硬件虹膜识别系统100与外部设备200的连接示意图。在本实施例中,该基于FPGA的硬件虹膜识别系统100通过该通信接口单元170与所述外部设备200连接以进行信息交互以及设置权限等,例如,该通信接口单元170在该虹膜图像核心处理单元120的控制下向所述外部设备200传输识别结果、控制命令等数据。
综上所述,本实用新型实施例所提供的基于FPGA的硬件虹膜识别系统,其包括图像采集单元、虹膜图像核心处理单元、辅助照明单元、存储单元、信息加密单元、显示单元、通信接口单元,所述图像采集单元、辅助照明单元、存储单元、信息加密单元、显示单元及通信接口单元均与所述虹膜图像核心处理单元电连接,所述信息加密单元与所述虹膜图像核心处理单元、所述存储单元均电连接;所述图像采集单元包括图像传感器及光学镜头模组,所述虹膜图像核心处理单元包括主控制模块、预处理模块、编码模块、比对识别模块及图像采集控制模块,所述图像采集控制模块、预处理模块、编码模块以及所述比对识别模块均与所述主控制模块电连接,所述图像采集控制模块与所述图像采集单元、辅助照明单元电连接。当所述基于FPGA的硬件虹膜识别系统进行人眼虹膜特性信息的识别时,所述图像采集控制模块在所述主控制模块的控制下控制所述图像采集单元采集待识别的虹膜图像,所述预处理模块对所述虹膜图像进行预处理,所述编码模块将经过预处理的所述虹膜图像进行编码以提取所述虹膜特性信息,所述比对识别模块将所述虹膜特性信息与所述预先存储的用户虹膜模板信息进行比对以得到匹配相似度,若所述匹配相似度在预设的范围内,则所述比对识别模块判定所述虹膜图像通过识别,否则,判定所述虹膜图像不通过识别,并通过显示单元显示该识别结果。该基于FPGA的硬件虹膜识别系统,通过硬件电路实现虹膜图像的采集及处理,在识别的速度上有显著的提升,同时保证了虹膜识别的稳定性和安全性,具有非常强大的易用性和泛用性,并且在系统集成和使用便利上具有明显的优势,用户体验较好。
需要说明的是,在本文中,诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本实用新型的优选实施例而已,并不用于限制本实用新型,对于本领域的技术人员来说,本实用新型可以有各种更改和变化。凡在本实用新型的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本实用新型的保护范围之内。应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

Claims (8)

1.一种基于FPGA的硬件虹膜识别系统,其特征在于,包括图像采集单元、虹膜图像核心处理单元,所述图像采集单元与所述虹膜图像核心处理单元电连接;
所述图像采集单元用于采集待识别的虹膜图像;所述虹膜图像核心处理单元用于对所述虹膜图像进行处理以提取虹膜特性信息,将所述虹膜特性信息与预先存储的用户虹膜模板信息进行比对以得到比对结果,并依据所述比对结果判定所述虹膜图像是否通过识别;
所述系统还包括存储单元及信息加密单元,所述存储单元与所述虹膜图像核心处理单元电连接,所述信息加密单元与所述虹膜图像核心处理单元、所述存储单元均电连接;所述存储单元用于存储所述用户虹膜模板信息,所述信息加密单元用于对所述存储单元存储的所述用户虹膜模板信息以及所述虹膜图像核心处理单元在处理所述虹膜图像时采用的虹膜图像算法进行加密。
2.如权利要求1所述的基于FPGA的硬件虹膜识别系统,其特征在于,所述虹膜图像核心处理单元包括主控制模块、预处理模块、编码模块以及比对识别模块,所述预处理模块、编码模块以及所述比对识别模块均与所述主控制模块电连接;
所述预处理模块用于对所述虹膜图像进行预处理,所述编码模块用于将经过预处理的所述虹膜图像进行编码以提取所述虹膜特性信息,所述比对识别模块用于将所述虹膜特性信息与所述预先存储的用户虹膜模板信息进行比对以得到匹配相似度,若所述匹配相似度在预设的范围内,则所述比对识别模块判定所述虹膜图像通过识别,否则,判定所述虹膜图像不通过识别。
3.如权利要求2所述的基于FPGA的硬件虹膜识别系统,其特征在于,所述虹膜图像核心处理单元还包括图像采集控制模块,所述图像采集控制模块与所述主控制模块及所述图像采集单元均电连接,所述图像采集控制模块用于在所述主控制模块的控制下控制所述图像采集单元采集所述虹膜图像。
4.如权利要求3所述的基于FPGA的硬件虹膜识别系统,其特征在于,所述基于FPGA的硬件虹膜识别系统还包括辅助照明单元,所述辅助照明单元与所述图像采集控制模块电连接,所述图像采集控制模块还用于在所述主控制模块的控制下控制所述辅助照明单元为所述虹膜图像的采集提供照明。
5.如权利要求1所述的基于FPGA的硬件虹膜识别系统,其特征在于,所述图像采集单元包括图像传感器及光学镜头模组。
6.如权利要求1所述的基于FPGA的硬件虹膜识别系统,其特征在于,所述基于FPGA的硬件虹膜识别系统还包括显示单元,所述显示单元与所述虹膜图像核心处理单元电连接,所述显示单元用于显示所述虹膜图像的识别过程。
7.如权利要求1所述的基于FPGA的硬件虹膜识别系统,其特征在于,所述基于FPGA的硬件虹膜识别系统还包括通信接口单元,所述通信接口单元用于传输数据。
8.一种基于FPGA的硬件虹膜识别系统,其特征在于,所述基于FPGA的硬件虹膜识别系统包括图像采集单元及与所述图像采集单元电连接的虹膜图像核心处理单元,所述虹膜图像核心处理单元包括主控制模块、预处理模块、编码模块以及比对识别模块,所述预处理模块、编码模块以及所述比对识别模块均与所述主控制模块电连接;
所述图像采集单元用于采集待识别的虹膜图像;所述预处理模块用于对所述虹膜图像进行预处理,所述编码模块用于将经过预处理的所述虹膜图像进行编码以提取虹膜特性信息,所述比对识别模块用于将所述虹膜特性信息与预先存储的用户虹膜模板信息进行比对以得到匹配相似度,若所述匹配相似度在预设的范围内,则所述比对识别模块判定所述虹膜图像通过识别,否则,判定所述虹膜图像不通过识别。
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CN111160112A (zh) * 2019-12-09 2020-05-15 武汉虹识技术有限公司 提升景深的装置及方法

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