基于ARM9的指纹识别门禁系统设计

文章摘要：假设阈值t将图像分成C0和C1两类(即物体和背景)，C0和C1分别对应具有灰度级{0，1，2，…，t)和{t+1，t+2，…，L-1}的像素。C0类和C1类的发生概率分别为：由图5可以看到利用该方法得到的效果图，其分割结果良好。5 结语本文以ARM9处理器为平台，系统地实现了一个识别结果良好的嵌入式门禁系统。给出了系统设计的整个算法流程，并重点介绍了图像分割算法，较前人的研究成果，该系统具有平台简单，识别率高，识别快速的优点。但该系统对畸变图像的处理效果并不十分理想，需要在以后的研究中进一步加强。上一页 [1] [2]

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　　假设阈值t将图像分成C0和C1两类(即物体和背景)，C0和C1分别对应具有灰度级{0，1，2，…，t)和{t+1，t+2，…，L-1}的像素。C0类和C1类的发生概率分别为：

　　

　　由图5可以看到利用该方法得到的效果图，其分割结果良好。

　　5 结语

　　本文以ARM9处理器为平台，系统地实现了一个识别结果良好的嵌入式门禁系统。给出了系统设计的整个算法流程，并重点介绍了图像分割算法，较前人的研究成果，该系统具有平台简单，识别率高，识别快速的优点。但该系统对畸变图像的处理效果并不十分理想，需要在以后的研究中进一步加强。

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