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该论文基于单片机进行指纹识别研究。

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简介:
通过开发指纹识别采集器,并结合单片机与LCD屏幕,完成了指纹识别技术的构建和应用。

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  • 系统毕业
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    本论文设计并实现了一种基于单片机的指纹识别系统,旨在提供一种安全、便捷的身份验证方法。通过集成先进的指纹图像处理技术与微控制器技术,该系统能够有效辨别用户身份,适用于各种需要高效安全管理的应用场景。 采用指纹识别采集器,并利用单片机LCD屏进行的指纹识别技术开发。
  • 51的学士学位.doc
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    本论文为一篇基于51单片机实现指纹识别技术的本科毕业设计报告。文中详细探讨了如何利用51单片机构建高效可靠的指纹认证系统,涵盖了硬件选型、软件编程及系统调试等环节,并对其实际应用价值进行了分析。 学士学位论文——基于51单片机的指纹识别
  • 51系统
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    本项目设计了一套基于51单片机的指纹识别系统,利用先进生物识别技术实现安全便捷的身份验证功能。该系统适用于各种需要身份认证的应用场景。 利用STC89C52RC芯片设计一款身份验证系统,采用LCD12864作为人机交互界面,并与指纹模块进行串口通信。通过编写程序实现简单的指纹录入、搜索和删除功能。
  • 理的:利用LBP-MATLAB开发
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    本项目采用局部二值模式(LBP)算法,在MATLAB平台上实现基于纹理特征的高效指纹识别系统,适用于身份验证和安全领域。 基于纹理的指纹识别技术利用了指纹的独特纹路特征来进行身份验证。这种方法通过分析指纹表面的细节,如脊线、谷线以及它们形成的图案来实现高精度的身份确认与认证功能。相较于传统的基于图像的方法,基于纹理的技术能够更好地抵抗环境变化和手指状态的影响,提高了生物识别的安全性和可靠性。
  • MATLAB的算法.pdf
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    本论文详细探讨了在MATLAB环境下开发和优化指纹识别算法的方法与技术,旨在提高生物特征识别的安全性和准确性。 指纹识别的基本步骤包括指纹图像预处理、指纹特征提取以及指纹匹配。
  • 51系统编程
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    本项目介绍了一种基于51单片机实现的指纹识别系统编程方案,通过集成指纹传感器与单片机控制技术,实现了身份验证功能。 在指纹识别系统中采用STC89c52作为主控芯片,并使用FPM-10指纹模块以及通过串联方式连接的液晶显示模块。该系统的外围电路包括蜂鸣器和LED灯,程序文件包含了这些组件的操作代码。
  • STM32系统设计
    优质
    本项目基于STM32单片机设计了一套指纹识别系统,集成了高效的指纹采集与匹配算法,适用于安全门禁和身份验证场景。 以 ARM 内核的 STM32 微控制器为主控芯片设计指纹识别系统。编写 C 语言代码的过程包括:建立工程文件、选择主控芯片、创建 C 文件并添加相应的头文件;理解程序的整体思路,掌握完整的流程,并做好模块化分工;编译生成的 C 文件并通过模拟仿真检查其正确性和实用性,必要时进行修改和调试;重复上述步骤直至完成整个 C 代码编写工作。最后通过 KEIL 软件生成可下载的文件,并使用仿真器或第三方软件平台将程序下载到目标设备上并验证功能。
  • 电子锁设计
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    本项目旨在设计并实现一种基于单片机控制的指纹识别电子锁系统。该系统通过集成先进的指纹识别技术与可靠的硬件平台,确保了家居或办公环境的安全性、便捷性和智能化水平。 基于单片机的指纹识别电子密码锁设计详细教程及源代码分享。
  • KNN算法的系统设计与实现——
    优质
    本论文探讨了基于KNN(K-Nearest Neighbors)算法的指纹识别系统的构建与优化方法。通过实验验证了该算法在提高指纹匹配效率和准确度上的有效性,为生物特征识别领域提供了新的技术方案。 在许多安全与执法应用领域内,指纹识别技术被广泛使用并备受推崇。本段落旨在提出一种基于指纹的生物特征身份验证系统设计思路,该系统能够以高置信度及低错误率进行人员的身份确认工作。 利用Matlab 2015b软件平台开发此系统,并采用Futronic公司的FS80 USB2.0指纹扫描仪和ftrScanApiEx.exe程序获取90位不同个体的指纹图像,每位参与者提供八张样本。为了改善采集到的原始数据质量,我们采用了高效的图像增强算法来提升指纹脊线结构的清晰度(对比度)。 接下来,在经过优化处理后的每一张指纹图片中识别核心点与候选核心位置,并通过filterbank_方法从这些关键区域提取相应的特征向量用于后续分析。对于匹配环节,则引入了KNN神经网络技术以实现高效准确的身份确认过程。 实验结果显示,当设定阈值为70%时,所采用的基于KNN算法的技术能够达到93.9683%的识别精度,并且与其他相关文献中的结果进行了性能对比分析。