系统分析和设计:掌纹掌脉融合识别技术在泛地铁中的应用

传统基于扫描仪的掌纹采集方式获取一幅掌纹图像耗时很长，一般需要耗费10s左右，不能满足实时掌纹识别系统的需求；而且用户手掌直接放置在扫描仪的玻璃面上，手掌和玻璃面的接触会使得手掌受挤压变形。上节所叙述的基于ARM开发板的嵌入式掌纹识别系统在实际推广应用中具有体积庞大、价格昂贵的缺点。根据上述分析和实际应用的调研工作，我们设计了一款基于扫描仪的嵌入式掌纹识别系统，它的结构图和实物图分别如图5.15和图5.16所示。

图5.15　基于扫描仪的嵌入式掌纹识别系统结构图

图5.16　基于扫描仪的嵌入式掌纹识别系统实物图(www.xing528.com)

所选取的扫描仪为虹光公司的A600证件扫描仪，它的尺寸仅为283mm×160mm×55 mm，重量仅为1.6 kg，扫描仪的顶盖被拆掉。为了方便用户放置手掌，提高用户的舒适度，在左侧玻璃面的上下两端分别设计了两块支撑体，上端的支撑体上设计了4个凹槽，来引导用户放置除大拇指外的4个手指，减轻后续的掌纹图像预处理的难度。支撑体具有一定的高度，使得用户的手掌不会接触到扫描仪的玻璃面，防止手掌与玻璃面接触使得手掌受挤压变形。另外，非接触式的掌纹采集方式可以防止弄脏玻璃表面而影响采集的掌纹图像质量。掌纹图像采集过程中，用户将手掌放置到支撑体上，4个手指自然而然放置到支撑体的4个凹槽中，后侧的支撑体下方安装了一个压力感应按钮，它感应到用户的手掌压力而启动扫描仪扫描图像。在统计调查了成年人手掌尺寸的大致范围之后，我们编程设置感应按钮启动扫描仪后，控制步进电机的前进距离为72 mm，即扫描尺寸为105mm×72mm，以保证绝大部分成年人手掌区域都被扫描到，而小的扫描尺寸极大提高了扫描速度，因为扫描仪的扫描图像时间大部分耗费在启动步进电机和控制电机前进后退上，CCD成像和图像传输的时间相比较而言可以忽略不计。同时对现有扫描仪的电路结构进行了改装和优化，通过PWM（pulse width modulation）技术来提高步进电机转速以提高扫描速度。最终我们所设计的掌纹识别系统采集一幅掌纹图像的平均时间仅为2.4s，与传统的基于扫描仪的掌纹采集方式相比，采集时间大大缩减，基本可以满足实时采集的需求，所采集得到的原始掌纹图像为376×259像素24 bit的BMP图像，样本掌纹图像如图5.17所示。

图5.17　基于扫描仪的嵌入式掌纹识别系统所采集的样本掌纹图像

扫描仪所得到的掌纹图像通过USB连接传输到嵌入式设备中，所选取的嵌入式设备为智器公司的SmartQ V5 MID（mobile internet device），它的处理器为主频600 MHz的ARM11，内存为256 MB DDR II RAM，完全可以满足掌纹识别算法的运算需求和实时性需求，它内置了2 GB Flash且支持SD扩展卡，完全可以满足建立大规模掌纹数据库的存储需求。该MID的具体尺寸为119mm×78mm×14mm，放置在扫描仪的玻璃面右侧，当用户放置手掌到支撑体时，用户手掌和MID共同覆盖了扫描仪的整个玻璃表面，扫描仪采集到的掌纹图像通过采集程序控制由USB连接线传输到MID的预定义存储位置中。