基于小波包变换的指纹图像分级压缩算法

针对指纹图像中频分量丰富,高频和低频分量相对较少的特点,利用小波包分析提出了一种指纹图像分级压缩算法。将小波包变换后的指纹图像按能量多少进行分级,对包含能量较多的中频子图像,采用无损差分脉冲编码调制（DPCM）,对包含能量较少的低频和高频子图像,采用嵌入式零数编码（EZW）算法;并将压缩图像码流与特征点信息相结合进行图像重建。仿真实验表明,该算法在保证重建质量的前提下,比传统的小波零树编码算法压缩比平均提高了约1.832,信噪比平均提高了约4.07,平均运算时间减少了约26%。     

基于DSP的无线指纹考勤系统

针对传统考勤方式所存在的代打卡和布线麻烦等弊端,提出了一种基于DSP和ZigBee技术的无线指纹考勤系统设计方案。系统主要由指纹采集终端、无线传输模块、上位机考勤管理模块和打印输出设备等组成,能够自动实现指纹图像的采集、预处理、特征提取、无线传输、特征匹配以及考勤管理等功能。实践证明,该系统为大中型企业的考勤管理提供了一种布线简单、有效、可靠的解决方案。     

基于频率分级的指纹图像压缩算法

指纹图像是由黑白相间的脊线、谷线排列在一起而构成的特殊灰度图像,反复出现的反差边缘、周围的背景区域使得指纹图像具备低、中、高三种不同的频率成分,本文利用小波包变换和频谱分析提出了一种基于频率分级的指纹图像压缩算法,对包含能量最多的低频子图像,采用无损差分脉冲编码(DPCM)算法;对包含能量较少的中频子图像,采用嵌入式小波零数编码(EZW)算法;对包含能量最少的高频子图像,采用集合分裂嵌入块编码(SPECK)算法。仿真实验表明,本算法在保证重建质量的前提下,压缩比平均提高了21.4%左右,逼真度平均提高了6.25%左右。     

基于ZigBee技术的无线指纹考勤系统

针对现有考勤系统存在代打卡和布线麻烦等问题,提出一种基于ZigBee技术的无线指纹考勤系统的设计方案.系统主要由终端指纹采集模块和上位机考勤模块组成,自动实现指纹信息的采集、处理、无线传输、特征提取、指纹匹配和考勤管理等功能,为企事业单位提供一种低成本、高性能的无线指纹考勤方式.