| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 嵌入式GPU研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 指纹汗孔识别研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 本文的结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 嵌入式GPU平台汗孔识别算法相关技术 | 第15-26页 |
| 2.1 GPU硬件 | 第15-17页 |
| 2.1.1 嵌入式GPU发展 | 第15-16页 |
| 2.1.2 NVIDIA Jetson TX2硬件结构 | 第16-17页 |
| 2.2 GPU通用并行计算 | 第17-20页 |
| 2.2.1 GPU计算演进 | 第17-18页 |
| 2.2.2 CUDA和OpenCL | 第18-20页 |
| 2.2.3 NVIDIA Jetson TX2 计算性能 | 第20页 |
| 2.3 嵌入式CPU和GPU异构计算 | 第20-22页 |
| 2.3.1 任务分解 | 第21页 |
| 2.3.2 负载均衡 | 第21-22页 |
| 2.4 汗孔识别算法基本原理 | 第22-25页 |
| 2.4.1 指纹汗孔特征 | 第22-23页 |
| 2.4.2 汗孔提取与匹配方法 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 指纹汗孔识别算法及并行性分析 | 第26-38页 |
| 3.1 汗孔提取 | 第26-30页 |
| 3.1.1 图像预处理 | 第26-28页 |
| 3.1.2 高斯差分滤波 | 第28-29页 |
| 3.1.3 去除伪汗孔 | 第29-30页 |
| 3.2 汗孔提取算法可并行性分析 | 第30-31页 |
| 3.3 PVD特征描述符构建 | 第31-34页 |
| 3.3.1 脊方向场及邻域不一致性计算 | 第31-32页 |
| 3.3.2 骨架化指纹 | 第32-33页 |
| 3.3.3 汗孔邻域谷线结构提取 | 第33-34页 |
| 3.4 PVD特征提取可并行性分析 | 第34-35页 |
| 3.5 汗孔匹配 | 第35-36页 |
| 3.5.1 粗匹配和精匹配 | 第35-36页 |
| 3.5.2 匹配验证 | 第36页 |
| 3.6 汗孔匹配算法可并行性分析 | 第36-37页 |
| 3.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于GPU加速的汗孔识别算法设计 | 第38-56页 |
| 4.1 开发环境搭建 | 第38-43页 |
| 4.1.1 OpenCV及其CUDA模块的编译与安装 | 第38-40页 |
| 4.1.2 Qt Creator集成开发环境安装与配置 | 第40-43页 |
| 4.2 GPU汗孔识别程序设计 | 第43-52页 |
| 4.2.1 OpenCV与CUDA混合实现模型 | 第43-46页 |
| 4.2.2 基于PVD的并行汗孔识别算法框架设计 | 第46-48页 |
| 4.2.3 并行化汗孔识别算法具体实现 | 第48-52页 |
| 4.3 异构处理器算法优化 | 第52-55页 |
| 4.3.1 异构并行计算 | 第52-53页 |
| 4.3.2 动态并行计算 | 第53-54页 |
| 4.3.3 零拷贝内存 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 图形界面设计及实验分析 | 第56-64页 |
| 5.1 图形用户界面设计 | 第56-58页 |
| 5.2 MySQL数据库存储程序设计 | 第58-60页 |
| 5.3 汗孔识别准确性测试及结果分析 | 第60-62页 |
| 5.4 并行优化性能测试与分析 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第70页 |
