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多光谱的手掌参模态采集装置

摘要:设计了一种能够融合转型掌纹和掌静脉三模态特征的嵌入式图像采集装置,主要包括,多光谱光源子系统、CMOS图像传感器、高频数字信号处理器、液晶显示模块,语音提示模块等。为保证系统的实时性利用Video port接口实现图像数据的自动采集,减少CPU负担,使其能够专注于对数据处理识别工作。为提高获取的各模态图像质量,着重对光源子系统进行了研究,设计了光照度均匀、可编程控制的多光谱光源。结果表明,设计的手掌参模态采集系统能够实现实时采集满足识别要求的掌形、掌纹和掌静脉图像。

0 引言


       目前,三种生物特征识别技术应置身固有的局限性,其识别性能、普适性和安全性等方面仍不尽如人意。采用多模态,同时采集二种或二种以上生物特征进行识别验证,能够优势互补,提高生物特征识别系统的整体性能,达到单一生物特征识别很难达到的品质。

       掌形属于手部外轮廓,既是一种首部生物特征识别方式,同时也是进行掌纹和掌静脉识别的重要基础和条件。散文存在于手掌表面,便于图像采集,但同时相对容易仿制,安全性相对较弱。掌静脉保密性强,需要活体采集,但由于个体差异性,采集的掌静脉图像质量存在较大差别。采集手部特征信息时,手掌处于五指自然张开之势,能够较好的呈现长形轮廓及掌纹特征信息。分析转型,长文和张静买的采集过程,发现完全可以通过一套采集系统在不同光源照射条件下完成,同时可以取长补短,确保装置具有高安全性。

       因此,文中涉及一种手掌三模态采集装置。该装置可在不同光源照射条件下,获取满足识别要求的掌形、掌纹和掌静脉图像,实现三模态信息实时采集与处理。

1  系统总体结构

       硬件系统主要包括光源子系统、图像采集模块、DSP数据处理识别模块、液晶显示模块、语音提示模块等。

2  光源子系统设计

2.1 多光谱分析


       掌纹成像是由于屈肌纹处留下光源的阴影,是掌纹与非掌纹区域对比度增大。波长小的光穿透性弱且不易发生衍射,有利于掌纹成像。掌纹采集时照射光在屈肌纹处留下的阴影越暗,级长文和非掌纹区域的对比度越大,越有利于图像的识别,因此选取波长较短的光。根据实验室已经取得的研究成果验证蓝光二极管已满足掌纹识别要求,且具有发光效率高,低成本等优势。根据基于Fisher判别率的掌脉成像清晰度模型,对4种常见的掌脉成像波长进行分析比较,证实掌静脉在波长为850nm的近红外光照射条件下成像效果最佳。此外,长形可通过近红外光以高曝光方式获取良好的手型轮廓图像。综上所述,光源子系统的光谱有470nm蓝光和850nm近红外光双波段组成,能够获取完整清晰的三模态信息,为后期特征提取及融合处理提供了基本保证。

2.2  光照均匀性分析

        关联子系统选用蓝色和近红外LED有序组成矩型光源。LED均选用5050贴片封装,内部集成三个灯珠,使用并联方式,不仅确保每个灯珠独立工作互不干扰,而且能够提供足够光照强度,发光角度高达120度,尽可能满足均匀照射,蓝光LED峰值波长为470nm,半波宽度约10nm,近红外LED峰值波长为850nm,半波宽度为45nm,均具有很好的单色性。经验证,手掌距镜头约150mm时,可完整存在于图像传感器视野范围内。

       光源面板上覆盖一层导光板,垂直照射光线发生漫反射是光照更加均匀,为获取高质量的掌纹、掌形和掌静脉纹理特性提供了必要的保证。

2.3  光源控制分析 

       为了实现光原子系统亮度调节和光谱自动转换,需要光源控制电路具备良好的可控性和稳定性,因此系统采用以功率LED驱动芯片AMC7150为主的硬件设计方案。它是一种脉冲宽度调制降压型控制器,外围电路设计简单驱动电流高达1.5A,根据实际要求通过外部元件设置LED驱动电流。根据上述光源结构设计需求,近红外和蓝光光源分别有28颗LED组成,每颗LED的额定电流为60mA,假设使用单个芯片驱动单波段光源所有LED,经计算总电流值为1.68A,超过芯片最大驱动电流值,因此考虑使用4片AMC7150实现多光谱光源控制,即2片AMC7150驱动单波段光源。每个芯片实现14颗LED灯并联,输出总电流为840mA,根据计算电流感测电阻为0.35Ω,DSP提供2个GPIO分别作为使能信号控制蓝光和近红外光,实现光源自动切换并通过GPIO输出PWM波形,完成亮度调节。

3  图像采集模块设计

       为了获取清晰的手掌信息,尤其是掌纹和掌静脉信息,在选择图像传感器时需要考虑在蓝光和近红外光照射条件下,图像传感器的灵敏性。CMOS图像传感器OV7620专门用于安全和监控领域,对可见光和近红外具有良好的感官特性,对掌纹和掌静脉都能够呈现满足系统识别要求的图像。VGA标准图像传输速率达30fps,具有较好的实时性,根据上述两点,OV7620非常合适作为该装置的图像采集器件。
图像采集模块主要有OV7620和DSP的VP口构成。掌形、掌纹和掌静脉信息通过OV7620将光信号转换为电信号,内部进行数字处理,减少固有噪声,输出稳定的图像数据。

3.1  图像传感器初始化
     

       OV7620三线数据传输通过配置寄存器,将视频输出格式设置为16bit YUV格式,扫描方式为格行扫描,图像尺寸为640×480,数据输出速度约30fps。,使之输出图像满足系统需求。

3.2  数据同步及传输分析 

        图像传感器输出的数据属于二维数字图像数据,为了保证数据的可靠性和图像的完整性,图像数据伴随着有像素同步时钟、水平同步信号、垂直同步信号和奇偶场同步信号输出。掌形、掌纹和掌静脉识别针对灰度图像进行,因此图像采集模块采集和保存图像亮度分量。OV7620输出16bit数据的低8位为亮度分量数据,高八位为彩色分量数据,所以VP口只采集低8位数据。为了准确获取图像数据,VP口 使用水平像素计数器记录每行像素点的采集次数,垂直像素计数器记录每场行信号的采集次数。水平同步信号有效时,VP口每捕获到1个像素数据,水平像素计数器自动加1,像素数据暂存在VP口的FIFO中;水平像素计数器累计到640时进行复位,FIFO中的数据存满640个后触发DSP通过EDMA方式发送至外部存储器。在垂直同步信号有效时间内,VP口每获取1个行信号脉冲,垂直像素计数器将自动加1,累计至240时进行复位。此时,FIFO向外部储存器完成240次数据传输,即1场图像采集完毕;,随着垂直像素计数器完成二次复位,标志1帧图像采集完成。

        系统所采用的DPS为TMS320DM642,主频600MHz,内部RAM为256K  Byte。由于针对三种手部模态进行处理,程序空间和数据空间需求都比较大,单纯依靠DSP自带的内部储存器无法满足系统需要,因此在DSP的外部储存器A端口外扩2片4MX32 Bit  SDRAM。系统所采集3种手部模态图像大小均为,640×480×8  Bit,设计,将三种图像分段储存到SDRAM中。由于液晶显示模块只支持隔行扫描显示方式,因此OV7620采用隔行扫描方式,输出图像分为奇偶两场。但这种方式不利于后期图像处理,必须将奇偶两场图像还原成1帧图像,确保图像完整性。

4  图像采集系统实验

       为验证采集的图像质量能否达到识别要求,通过建立小样本实验,分析使用该装置获取的图像在单一模态下的识别性能。实验的图像库由5人组成,每人采集30户图像,掌形,掌纹和掌静脉图像各10幅。掌纹和静脉图像经过预处理后,得到大小为128X128掌纹块和静脉块;,长形图像,经过预处理后,得到手掌各部位绝对距离。

       二维主成分分析方法,相比主成分分析方法,具有更高的识别率和更快的计算速度,尤其是在小样本训练数据的情况下,优势更明显,因此系统使用2DPCA作为掌纹和掌静脉识别方法;,手指长度具有可测量的特性,因此通过计算手指相对长度的欧式距离,可实现掌形识别。结果表明,在单一模态装置获取图像质量均能满足识别需求,为后期三模态特征融合处理提供了重要保证。

5  软件设计

       系统软件分时完成捕获三模态图像,将特征信息进行融合和提取,增强识别的准确性和可靠性,实现识别功能。

6  结束语

        在均匀可控的多光谱光源照射下,手部三模态身份识别装置,可以获取成像质量高,特征信息丰富的,掌形、掌纹和掌脉图像。在DSP完全不需要干预的前提下,VP口实现图像采集与数据传输,获取时间约为121ms,保证了图像处理的实时性。通过嵌入相应的融合处理算法和识别算法,可以完成高安全性、高实时性的身份识别功能。

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