湛景

摘 要：為了更好地研究片上系統，本文旨在尋找設計空間，這一步旨在提供一種度量，來指導設計員和綜合工具的有效應用的結構。此分析是基于合成和仿真結構，來估計執(zhí)行和片上軟硬件切換的開銷。目標結構是在一個cycloneIIFPGA器件上實現的。實驗中，我們使用虹膜識別算法，結構顯示了一種評價片上系統設計質量的開銷方案。

關鍵詞：評價量度；開銷；重配置計量生物學；虹膜；FPGA；空間探尋

1 介紹

隨著安全性越來越受到重視，在過去的十幾年中，基于生物計量方式的個人識別技術受到了越來越多的關注。虹膜識別技術是一種生物計量識別方式，成為了研究和實際應用中越來越活躍的主題。虹膜識別通過分析一個人的虹膜的顯著特征來識別一個人，典型的虹膜識別系統包括虹膜獲取，虹膜偵測，獲取特征和對比。嵌入式系統由快速設計方法的需求驅動，這種方法保證了考慮到能耗，空間和實時的限制等方面的執(zhí)行。這個事實導致我們越來越多地使用工具，這種工具能快速地設置工具選擇，容量，I/O存儲器，并行處理單元，硬件選擇等參數。所以在一些設計空間中我探索策略，第一步驟包含一個以矩陣為基礎的分析，可以再沒有任何結構指令的情況下快速執(zhí)行，結構可以用來執(zhí)行目標結構，來執(zhí)行一個估計量的集合。度量的目標是強調合適的結構，這種結構適合于給定的功能或任務。在實驗中，我們觀眾虹膜認知算法，來展示集成方法的效率，并與不同結構的執(zhí)行相比較。此篇論文也是以此組織的。第二部分描述了虹膜認知算法的概況。第三部分展示了基于估計模型執(zhí)行的分析。第四部分給出了提出的分析實驗的例子，最后的第五部分證明了我們的結論。

2 概括：生物計量學認知算法

虹膜生物計量認知算法由虹膜定位、特征抽取和比較三步組成。虹膜定位的部分使用循環(huán)hough變形法來查看虹膜和瞳孔的輪廓。特征抽取部分基于Gabor階段調制和漢明碼距離用來比較的部分。這種技術相對成熟，并且顯示了一些可執(zhí)行性。一句錯誤接受率（FAR）和錯誤拒絕率（FRR）.圖一展示了提出的算法的概況。本片論文中的虹膜圖像來自于國家標準和技術研究所（NIST）。本次研究中用到的虹膜圖像的數據庫是虹膜挑戰(zhàn)評估2005的數據庫。這個紅魔數據庫由總數為2953個虹膜圖像組成，收集來自132個科目。在這些圖像中，1425收集自124個人的右眼，1528個是左眼，來自120個人。這些圖片都來自視頻圖形矩陣的分析，480排640列，8位的灰度解析。ROC曲線的標會用來評價識別系統的執(zhí)行。這個曲線顯示了FAR和FRR的價值。我們標識了一個認知算法，平等的錯誤率（EER）指示了這個認知算法的執(zhí)行。它指出了錯誤匹配率和錯誤不匹配率是相等的。我們得到了錯誤率等于7.04%。

3 Tagart技術

將嵌入式應用軟硬件劃分已經研究了多年。軟件部分經常在嵌入式編程處理器上運行，當硬件部分作為協同處理器或加速器實施。然后我們將硬件和軟件部分集成，并使之有接口。最后，我們在FPGA中執(zhí)行整個算法。圖三中闡述設計的流動，設計中的一個目標是片上系統軟硬件劃分來保證集成系統用最小的花費滿足實施需求，當它有一個實時的限制。假定目標結構是已知的。這種結構作為一個平臺，這個平臺在一個混合的軟硬件劃分系統中被映射，三種組件組成了它：軟件組件、硬件組件和通信組件。旋風IIFPGA板子由目標技術提出來執(zhí)行片上系統軟硬件劃分。對于我們的例子，我們有三個結構。我們使用NIOSII處理器作為軟件部分。第一個設計只是軟件。加速硬件用來做第二個設計，最終我們使用兩個加速器來做第三個設計。軟件和硬件中的通信模塊使用芯片總線上的AVALON。我們采用捕鳥（fowling）結構，它創(chuàng)建了一個處理器的核，一種芯片總線的標準，特定的存儲器模塊。

4 度量的計算

4.1 開銷功能

開銷，執(zhí)行，區(qū)域，存儲器尺寸，例如可以使用一個設計的度量來定義一個好的片上系統軟硬件劃分的執(zhí)行。

在這個工作中，執(zhí)行（計算時間限制），LUT的數量和存儲器的尺寸，功耗和可觀的開銷功能，持續(xù)的K1，K2，K3和K4也是被認為是有真實類型的開銷功能，這種在花費開銷的三種因素之間的關系是由設計者來完成的。

K1代表了實時顯示值：我們提議我們可以有640*48像素和255灰度（K1=2714005s-1）

K2代表了一個FPGA中LUT的數字的限制的設施，在我們的例子中，我們使用了旋風IIFPGA板子（K2=1/33216門-1）

K3代表了存儲器尺寸的限制，在我們的例子中NIOSII支持一個8Mb SDRAM（K3=1、8192ko-1）

K4代表了一個功耗的限制，在我們的例子中功耗的最大值是3 watt（K4=1/3w-1）

4.2 比例1 FT 度量

比例1：FT定義如下：

這個報告是一個FPGA板子的頻率和存儲器尺寸之間的除法。FPGA的板子是固定的因為我們使用相同的板子，存儲器尺寸依資源的使用而定。板子的頻率在27MHZ和50MHZ之間，在我們的工作中，我們使用50HZ，這個比例的變化依分母而定。

4.3 比例2 MT度量

比例2：MT定義如下：

這個報告是一個功耗和執(zhí)行時間之間的除法，這個報告很大當執(zhí)行時間和功耗減少。它的優(yōu)勢是減少比例來擁有一個有效的結構。

5 結論

在這片論文中，我們展示了一地個設計步驟，是片上系統執(zhí)行的空間探索。這一步驟提供了一個典型的應用，這個應用基于度量的分析。我們的應用是虹膜認知算法。三個設計結構通過比較來執(zhí)行和分析，我們提出評估執(zhí)行、LUT的數量、內存尺寸、功耗、執(zhí)行時間和片上系統的軟硬件劃分的開銷功能，這是基于NIOSII處理器的。它們允許給予一個開銷的想法好讓設計者評估他的片上系統設計的質量。我們指出使用一個加速器比使用兩個加速器還要貴。這個分析可以應用于多處理器片上系統的軟硬件劃分和很多加速器，而且，我們被四種類型的限制圈住了。對于嵌入式系統，我們可以增加設計時間限制。在這種情況下，一種自動的劃分肯定會發(fā)展出來的。

參考文獻

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