基于DSP的手形識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)

劉惠影 邢笑雪 商微微

摘 要：信息安全越來越受到人們的重視，手形識(shí)別是一種生物特征識(shí)別技術(shù)，其接受性好、穩(wěn)定性高、簡單可靠，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于身份識(shí)別領(lǐng)域?；贒SP的手形識(shí)別系統(tǒng)具有成本低、體積小、效率高等優(yōu)點(diǎn)，受到人們關(guān)注。本文設(shè)計(jì)一種基于DSP的手形識(shí)別系統(tǒng)，介紹了手形特征提取方法，設(shè)計(jì)了以TMS320DM642為核心的手形識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和軟件框架。結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確提取手形幾何特征，實(shí)現(xiàn)了識(shí)別功能。

關(guān)鍵詞：手形識(shí)別 DSP 系統(tǒng)設(shè)計(jì) 特征提取

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2018）12（b）-00-02

近年來，因個(gè)人身份信息泄露造成財(cái)產(chǎn)損失事件屢見報(bào)道，信息安全問題引起人們廣泛關(guān)注。生物特征身份識(shí)別方法具有唯一性、安全性、可靠性、方便性等優(yōu)點(diǎn)，已廣泛用于身份認(rèn)證領(lǐng)域。手形識(shí)別是一種典型的生物特征識(shí)別技術(shù)，是利用手部輪廓特征進(jìn)行識(shí)別，具有簡單方便、接受性好、安全性高、穩(wěn)定性好等優(yōu)點(diǎn)[1]。目前，手形識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于多個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域[2]。早期手形識(shí)別系統(tǒng)采用計(jì)算機(jī)為核心，這種系統(tǒng)成本較高、體積大。目前手形識(shí)別系統(tǒng)基本采用嵌入式系統(tǒng)，以DSP數(shù)字信號(hào)處理器為核心，成本低、體積小、效率高、實(shí)用性強(qiáng)。本文主要研究一種基于DSP的手形識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，提出手形特征提取方法，設(shè)計(jì)手形識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和軟件框架。

1 手形特征提取方法

本文手形特征提取主要是提取手形幾何特征。整個(gè)提取過程包括手形圖像灰度化、手形圖像二值化、手形圖像除噪、手形輪廓提取、手形定位、手形特征提取等[3]。

（1）手形圖像灰度化基于圖像RGB分量加權(quán)實(shí)現(xiàn)，根據(jù)加權(quán)平均法對圖像進(jìn)行灰度化處理，以得到對比度較高的灰度圖像。

（2）手形圖像二值化，是將灰度圖像中的像素點(diǎn)灰度值轉(zhuǎn)換為0或255，即將灰度圖轉(zhuǎn)換為黑白圖。由于人手與采集背景顏色差別較大，本文采用固定閾值法對圖像進(jìn)行二值化處理，計(jì)算簡單，處理效果較好。

（3）采集到的手形圖像通常含有噪聲和干擾，需要進(jìn)行除噪處理。為簡化計(jì)算同時(shí)保證算法可靠性，本文采用高斯濾波對二值化圖像進(jìn)行去噪處理。

（4）手形輪廓提取是提取手形的準(zhǔn)確外部輪廓。由于圖像中手形輪廓連續(xù)，針對該特性，本文采用基于圖像邊沿檢測準(zhǔn)確提取出手形輪廓。

（5）手形定位是定位手部的指尖點(diǎn)、指根點(diǎn)。在手形特征提取過程中，這些特征點(diǎn)是重要的參考依據(jù)。由于指尖點(diǎn)和指根點(diǎn)通常是曲率的極值點(diǎn)，因此本文采用曲率法進(jìn)行定位。需要說明的是，由于每個(gè)人手掌擺放和手指張開的角度不同，手指跟部通常表現(xiàn)出明顯的非線性，需要對手指進(jìn)行分離處理。同時(shí)，大拇指較為特殊，所包含的有用信息較少，手指分離處理后需要舍棄。

（6）手形特征提取的是手指的寬度幾何特征，每個(gè)手指選取多個(gè)手指寬度幾何特征，利用這些寬度值進(jìn)行識(shí)別。

2 手形識(shí)別系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

基于DSP的手形識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)具備手形圖像采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、特征提取、輸出顯示等功能。本文以DSP為核心，設(shè)計(jì)各個(gè)功能子模塊來實(shí)現(xiàn)各自功能。處理器的性能直接影響系統(tǒng)性能，結(jié)合手形識(shí)別系統(tǒng)的運(yùn)算速度、功耗等實(shí)際需求，最終選用TI公司生產(chǎn)的TMS320DM642芯片。該芯片具有較強(qiáng)的運(yùn)算處理能力，接口豐富，具有音頻和視頻接口，在數(shù)字圖像處理等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。本文根據(jù)手形識(shí)別系統(tǒng)的需求和DSP芯片性能特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了總體電路，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

系統(tǒng)中攝像頭用于獲取手形圖像，攝像頭輸出的模擬量信號(hào)經(jīng)過視頻解碼器轉(zhuǎn)換為DSP可接收的數(shù)字信號(hào)，選取GM7150低功耗視頻解碼器完成圖像轉(zhuǎn)換。DSP完成圖像處理算法，需要足夠的存儲(chǔ)空間，而TMS320DM642的內(nèi)存性能有限，必須外擴(kuò)存儲(chǔ)器。本文設(shè)計(jì)擴(kuò)展數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器用來存取圖像及特征提取數(shù)據(jù)，擴(kuò)展程序存儲(chǔ)器用來存儲(chǔ)程序。采用SAA7129H視頻編碼器將數(shù)字圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換為模擬圖像信號(hào)輸出到顯示器。

3 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

基于DSP的手形識(shí)別系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)實(shí)際包括硬件工具和軟件工具。硬件工具主要是仿真器、系統(tǒng)開發(fā)板等，軟件工具主要是程序編譯器、鏈接器等。目前基本應(yīng)用具有多功能的集成開發(fā)工具，簡化了DSP系統(tǒng)軟件開發(fā)。本文設(shè)計(jì)DSP手形識(shí)別系統(tǒng)軟件采用Code Composer Studio集成開發(fā)環(huán)境，軟件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)包括程序設(shè)計(jì)、視頻底層驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)和功能模塊設(shè)計(jì)。確定了各個(gè)功能模塊，包括圖像采集模塊、圖像處理（特征提?。┠K、手形識(shí)別模塊、顯示模塊和控制模塊等。

4 實(shí)驗(yàn)

本文搭建了基于DSP的手形識(shí)別系統(tǒng)，將所提出的手形特征提取方法移植到DSP。系統(tǒng)通過采集受試者的手形圖像，提取手形特征，與數(shù)據(jù)庫中的手形特征進(jìn)行比較，完成識(shí)別功能。攝像頭實(shí)際采集到的手形圖像，以及圖像處理和特征提取處理得到的手形幾何特征如圖2所示。

經(jīng)過系統(tǒng)程序處理，所提取到的手指寬度幾何特征與數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的手指寬度幾何特征符合同人屬性，系統(tǒng)判斷為同人手形。這與實(shí)際情況一致，表明本文設(shè)計(jì)的手形識(shí)別系統(tǒng)工作正常，實(shí)現(xiàn)了識(shí)別功能。

5 結(jié)語

本文研究了基于DSP的手形識(shí)別系統(tǒng)，提出了手形特征提取方法，介紹了手形識(shí)別系統(tǒng)硬件和軟件設(shè)計(jì)。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出特征提取方法，基于DSP的手形識(shí)別系統(tǒng)工作正常，實(shí)現(xiàn)了識(shí)別功能，實(shí)用效果較好。

參考文獻(xiàn)

[1] Kumar A，Zhang D.Personal recognition using hand shape and texture[J].Image Processing，IEEE Transactions on，2006，15（8）：2454-2461.

[2] 高雷.基于DSP的手形識(shí)別系統(tǒng)[D].吉林大學(xué)通信工程學(xué)院，2015.

[3] 劉惠影.基于DSP的手形識(shí)別系統(tǒng)研究[D].吉林大學(xué)，2016.