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基于DM642的虹膜识别算法程序优化研究的开题报告
一、选题背景
虹膜识别技术是目前非常成熟的生物特征识别技术之一，应用广泛。它可以利用虹膜的独特纹理和颜色进行人员识别，具有高精度、非接触、高安全性等优点，在世界范围内得到了广泛的应用。
本选题基于DM642平台，旨在对虹膜识别算法程序进行优化，提高虹膜识别的速度和准确度，使之更加适合运用于实际应用中。
二、研究内容
1.对目前常用的虹膜识别算法进行研究和总结，包括虹膜图像采集、预处理、特征提取、特征匹配等方面。
2.综合评估基于DM642平台的虹膜识别算法程序的性能和优化空间。
3.在保证算法准确度的前提下，研究虹膜识别算法的程序优化技术和方法，以提高算法的运行速度和实时性。
4.通过实验验证优化后的虹膜识别算法程序的可行性和有效性。
三、研究意义
1.本研究可以将虹膜识别技术落地到更广泛的实际应用场景中，提高虹膜识别技术的普及程度和应用水平。
2.本研究可以探索基于DM642平台的虹膜识别算法程序的优化方法和技术，为其他平台的虹膜识别算法的优化和实现提供借鉴和参考。
3.本研究可以提高虹膜识别算法的运行速度和实时性，推动虹膜识别技术的不断发展和进步。
四、研究方法和步骤
1.文献综述和理论研究，对虹膜识别算法进行归纳总结、性能评估和优化空间分析。
2.技术选型，选择适合DM642平台的虹膜识别算法，并进行实验验证。
3.软件开发，根据优化方法和技术，进行虹膜识别算法程序的开发和优化。
4.系统测试和实验，通过实验数据和算法性能评估结果，验证虹膜识别算法程序的可行性和有效性。
五、预期成果
1.对虹膜识别算法进行总结和分析，明确虹膜识别技术的特点和优点。
2.对基于DM642平台的虹膜识别算法进行性能评估和优化，提高虹膜识别算法的实时性和运行效率。
3.开发一套高效、准确的虹膜识别算法程序，并进行实验验证，为虹膜识别技术的不断发展提供技术支持和参考。
四、进度安排
第一阶段：文献综述和理论研究（1个月）。
第二阶段：方案设计和技术选型（1个月）。
第三阶段：虹膜识别算法程序优化和开发（3个月）。
第四阶段：系统测试和实验验证（1个月）。
五、参考文献
1.杨飞,侯庆玲.基于显微相机的虹膜图像采集及其处理算法研究,计算机应用研究,2016.
2.盛志超,窦稳.基于移动赛门铁克核心板的虹膜识别算法设计,软件工程与应用,2016.
3.张倩,杨强,邢鹏,etal.基于DSP的虹膜图像采集与处理系统,激光技术,2015.
4.黄琦,吴志明,金鑫,etal.面向虹膜识别系统的图像处理加速器研究,计算机应用,2014.