基于图形处理器的大容量指纹快速匹配的开题报告

基于图形处理器的大容量指纹快速匹配的开题报告一、研究背景和意义随着科技的快速发展和人类社会的进步，对于个人身份认证和安全保障的需求越来越迫切。指纹识别作为一项生物识别技术，在安防、金融、医疗、社会管理等领域得到了广泛应用。指纹是人类身体的一种独特的生理特征，由于其复杂性、独特性、稳定性等特点，成为了一种可靠的身份认证手段。指纹识别技术通过比对用户的指纹图像与已存储的指纹模板进行匹配，从而进行身份辨认。指纹识别技术已经成熟，但是存在一个问题，就是当指纹数据量达到亿级别时，传统的指纹匹配算法会出现速度慢、精度低的问题，不能实现大规模的指纹快速匹配。为了解决这个问题，本文提出了一种基于图形处理器的大容量指纹快速匹配的方法。将指纹图像进行处理和压缩后，利用GPU并行计算技术，在GPU上实现指纹模板的快速匹配。二、研究内容和方法本文的研究内容是基于图形处理器的大容量指纹快速匹配。主要的研究方法有以下几个方面：1.指纹特征提取：采用Gabor滤波器进行指纹特征提取，得到指纹图像的频率、方向等特征。2.指纹图像压缩：采用小波变换将指纹图像进行压缩和降维处理，减少数据量和计算量。3.图形处理器并行计算：利用NVIDIACUDA编程，将指纹模板的匹配算法并行化，在GPU上实现指纹快速匹配。4.算法优化和性能测试：对算法进行优化，测试算法的准确性和执行效率，并与传统的指纹匹配算法进行对比分析。三、研究计划和进度1.第一阶段（2022年3月至2022年6月）：学习指纹识别技术和GPU并行计算技术，了解指纹模板匹配算法的基本原理，研究指纹特征提取和图像压缩等关键技术。2.第二阶段（2022年7月至2022年10月）：设计基于图形处理器的大容量指纹快速匹配算法，并编写CUDA程序实现，对算法进行初步测试和优化。3.第三阶段（2022年11月至2023年3月）：通过大规模的指纹图像数据集对算法进行测试和性能评估，与传统指纹匹配算法进行对比分析，论文撰写和答辩准备。四、研究目标和预期成果本文将实现基于图形处理器的大容量指纹快速匹配，解决传统指纹匹配算法无法实现大规模指纹快速匹配的问题。该研究成果可应用于安全认证、社会管理、金融等领域。具体的预期成果如下：1.设计基于图形处理器的大容量指纹快速匹配算法。2.实现GPU并行计算技术，对指纹模板进行快速匹配。3.测试算法的准确性和执行效率，与传统指纹匹配算法进行对比分析。4.发表一篇SCI/EI检索论文。五、可能遇到的问题和解决办法1.数据库的选择：由于指纹图像数据集较大，需要选择适合GPU并行计算的数据库，避免数据拷贝和计算的瓶颈。解决办法：选择适合GPU加速的指纹数据库，或者采用分布式计算方式。2.算法的并行化：指纹匹配算法需要进行并行计算，但是有些算法的并行化难度较大，需要选用适合GPU并行计算的算法。解决办法：通过对算法进行分析和优化，选择适合GPU并行计算的算法。3.CUDA编程难度：CUDA编程需要掌握GPU并行计算技术和CUDA程序框架，需要学习和掌握一定的编程知识。解决办法：参考官方文档和学术论文，逐步学习和实践CUDA编程，进行算法实现和优化。六、结论本文提出了一种基于图形处理器的大容量指纹快速匹配的方法，解决了传统指纹匹配算法无法实现大规模指纹快速匹配的问题。该