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[IEEE 2018年第二届电子与信息学趋势国际会议（ICOEI）- 印度蒂鲁内尔维利（2018.5.11-2018.5.12）] 2018年第二届电子与信息学趋势国际会议（ICOEI）- 基于15-4近似压缩器的图像处理乘法器
摘要： 压缩加法器的关键延迟比普通加法器更小，因此在乘法器架构中应用广泛。在乘法运算中，压缩器用于对部分积进行归约处理，以降低延迟和功耗。图像处理操作中乘法是常见运算，在这些应用中精确计算并非必需，即使精度较低也能产生有意义的结果。近似计算因其复杂度低且功耗小，被广泛应用于图像处理和多媒体领域。通过近似压缩加法器输出可获得近似压缩器，高位数乘法需要大尺寸压缩器。本文描述了四种不同的近似15-4压缩器设计方案，采用该压缩器设计了16位乘法器，并利用该乘法器实现了两幅图像的逐像素乘法运算。
关键词： 近似计算、达达乘法器、赛灵思、图像处理、压缩器
更新于2025-09-09 09:28:46
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近似电路（方法学与CAD） || 虹膜识别系统中的近似计算
摘要： 对于那些对结果质量的小幅下降具有容忍度的应用场景，近似计算技术已在软硬件设计中成功应用以降低系统开销。近期许多研究聚焦于机器学习与计算机视觉等高速增长领域。本章我们将介绍生物特征识别安全作为近似计算的又一理想应用场景（具体原因将在后文探讨）。生物特征识别应用包括但不限于指纹识别、虹膜识别和人脸识别。该领域特别适合近似计算的主要原因有三：(1) 生物特征数据量大且计算密集；(2) 不同个体的生物特征签名具有大范围统计差异性保证；(3) 生物特征数据采集过程通常存在噪声，意味着同一用户的特征签名在不同采集实例中可能存在波动。例如虹膜识别行业标准ISO/IEC 19794-6规定：当两个各含2048比特的虹膜编码之间的汉明距离达到25%时仍视为匹配成功——这是因为统计保证显示：不同个体（甚至同一用户不同眼睛）的虹膜编码出现小于25%汉明距离的概率仅为130亿分之一[1]。
关键词： 虹膜识别、生物特征安全、软硬件协同设计、强化学习、近似计算
更新于2025-09-04 15:30:14