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基于DM642的虹膜识别算法程序优化研究的综述报告
虹膜识别技术作为一种高度安全的生物识别技术，已经被广泛应用于安全领域。然而由于虹膜图像的高维特征,虹膜识别算法的计算量巨大，因此对于硬件资源有很高的要求。而基于DM642的虹膜识别算法程序优化研究，主要是为了解决虹膜识别算法在处理大量虹膜特征的时候遇到的瓶颈，从而在保证识别准确性的同时，可以提高算法的运算速度和效率，减少硬件成本和能源消耗。
首先，为了进一步提高虹膜识别算法的识别准确性，传统的虹膜识别算法已经引入了一系列的辅助技术，如椭圆拟合、图像阈值化、去除虹膜表面反射等，以提高虹膜图像的质量和特征的纯度。同时，还采用了基于高斯模型的特征提取技术，来降低虹膜特征向量的维度，简化虹膜特征算法，从而提高虹膜识别算法的速度和效率。
其次，针对DM642这种高内存、高性能的嵌入式处理器特点，研究者在算法实现过程中，更多的是围绕DM642的体系结构进行优化，如结果数据与程序指令的流水线优化，算法计算过程的并行化，内存访问优化等，以提高算法的运行速度和效率。特别是对于DM642内存映射机制进行优化，通过合理地分配存储器，优化数据读写操作，可以节省存储器的使用量，同时避免了存储器带宽的浪费，从而提高硬件资源的利用率。
再次，基于DM642的虹膜识别算法的实现，需要针对DM642的硬件平台进行严格的选择和优化。一方面，在算法设计过程中，需要结合DM642特点，着重设计算法的并行性和可重配置性。另一方面，在DM642的硬件机构和资源参数选择上，需要根据算法的特点，选择适合的芯片型号和硬件资源参数，从而实现算法和硬件的最佳匹配。
综上所述，基于DM642的虹膜识别算法程序优化研究主要关注算法的效率和速度的提高，在保证识别准确性的同时，尽可能减少硬件成本和能源消耗。这对虹膜识别技术在实际应用中的推广和普及具有非常重要的意义，同时对以后生物识别技术的研究和发展也有着重要的参考价值。