一种基于计算机视觉的手指特征识别算法研究及其FPGA实现

资 源 简 介

一种基于计算机视觉的手指特征识别算法研究及其FPGA实现

详 情 说 明

计算机视觉领域中手指特征识别技术近年来在人机交互、生物识别等场景得到广泛应用。本文将探讨一种高效的手指特征识别算法及其在FPGA平台上的实现方案。

该算法的核心思想是通过多阶段处理流程提取手指特征。首先采用自适应阈值分割技术分离手指区域，解决了复杂背景下的目标提取问题。接着利用形态学运算优化边缘轮廓，通过曲率分析定位关键特征点。算法创新性地融合了局部二值模式特征和几何特征，在保证识别率的同时显著降低了计算复杂度。

FPGA实现方案针对算法特点进行了三重优化：1) 采用流水线架构实现各处理阶段的并行执行 2) 设计专用运算单元加速卷积和形态学操作 3) 通过内存访问优化减少数据传输延迟。硬件实现相比传统CPU方案可获得5-8倍的能效提升，特别适合嵌入式视觉应用场景。

该技术方案为实时手指交互系统提供了可行的硬件解决方案，在功耗敏感的边缘计算设备中展现出独特优势。未来可进一步探索神经网络加速器与特征识别算法的协同优化方向。