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，手形識別是一種生物特征識別技術，其接受性好、穩(wěn)定性高、簡單可靠，已經(jīng)廣泛應用于身份識別領域?；贒SP的手形識別系統(tǒng)具有成本低、體積小、效率高等優(yōu)點，受到人們關注。本文設計一種基于DSP的手形識別系統(tǒng)，介紹了手形特征提取方法，設計了以TMS320DM642為核心的手形識別系統(tǒng)結(jié)構和軟件框架。結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠準確提取手形幾何特征，實現(xiàn)了識別功能。

關鍵詞：手形識別 DSP 系統(tǒng)設計 特征提取

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2018）12（b）-00-02

近年來，因個人身份信息泄露造成財產(chǎn)損失事件屢見報道，信息安全問題引起人們廣泛關注。生物特征身份識別方法具有唯一性、安全性、可靠性、方便性等優(yōu)點，已廣泛用于身份認證領域。手形識別是一種典型的生物特征識別技術，是利用手部輪廓特征進行識別，具有簡單方便、接受性好、安全性高、穩(wěn)定性好等優(yōu)點[1]。目前，手形識別系統(tǒng)已經(jīng)被廣泛應用于多個行業(yè)和領域[2]。早期手形識別系統(tǒng)采用計算機為核心，這種系統(tǒng)成本較高、體積大。目前手形識別系統(tǒng)基本采用嵌入式系統(tǒng)，以DSP數(shù)字信號處理器為核心，成本低、體積小、效率高、實用性強。本文主要研究一種基于DSP的手形識別系統(tǒng)設計方法，提出手形特征提取方法，設計手形識別系統(tǒng)結(jié)構和軟件框架。

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分量加權實現(xiàn)，根據(jù)加權平均法對圖像進行灰度化處理，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行二值化處理，計算簡單，處理效果較好。

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

（4）手形輪廓提取是提取手形的準確外部輪廓。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確提取出手形輪廓。

（5）手形定位是定位手部的指尖點、指根點。在手形特征提取過程中，這些特征點是重要的參考依據(jù)。由于指尖點和指根點通常是曲率的極值點，因此本文采用曲率法進行定位。需要說明的是，由于每個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，需要對手指進行分離處理。同時，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，每個手指選取多個手指寬度幾何特征，利用這些寬度值進行識別。

2 手形識別系統(tǒng)硬件設計

基于DSP的手形識別系統(tǒng)應具備手形圖像采集、數(shù)據(jù)存儲、特征提取、輸出顯示等功能。本文以DSP為核心，設計各個功能子模塊來實現(xiàn)各自功能。處理器的性能直接影響系統(tǒng)性能，結(jié)合手形識別系統(tǒng)的運算速度、功耗等實際需求，最終選用TI公司生產(chǎn)的TMS320DM642芯片。該芯片具有較強的運算處理能力，接口豐富，具有音頻和視頻接口，在數(shù)字圖像處理等領域應用廣泛。本文根據(jù)手形識別系統(tǒng)的需求和DSP芯片性能特點，設計了總體電路，系統(tǒng)結(jié)構如圖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經(jīng)過視頻解碼器轉(zhuǎn)換為DSP可接收的數(shù)字信號，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，需要足夠的存儲空間，而TMS320DM642的內(nèi)存性能有限，必須外擴存儲器。本文設計擴展數(shù)據(jù)存儲器用來存取圖像及特征提取數(shù)據(jù)，擴展程序存儲器用來存儲程序。采用SAA7129H視頻編碼器將數(shù)字圖像信號轉(zhuǎn)換為模擬圖像信號輸出到顯示器。

3 軟件系統(tǒng)設計

基于DSP的手形識別系統(tǒng)軟件設計實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)。本文設計DSP手形識別系統(tǒng)軟件采用Code Composer Studio集成開發(fā)環(huán)境，軟件系統(tǒng)的設計包括程序設計、視頻底層驅(qū)動設計和功能模塊設計。確定了各個功能模塊，包括圖像采集模塊、圖像處理（特征提取）模塊、手形識別模塊、顯示模塊和控制模塊等。

4 實驗

本文搭建了基于DSP的手形識別系統(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)庫中的手形特征進行比較，完成識別功能。攝像頭實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。這與實際情況一致，表明本文設計的手形識別系統(tǒng)工作正常，實現(xiàn)了識別功能。

5 結(jié)語

本文研究了基于DSP的手形識別系統(tǒng)，提出了手形特征提取方法，介紹了手形識別系統(tǒng)硬件和軟件設計。通過實驗驗證了所提出特征提取方法，基于DSP的手形識別系統(tǒng)工作正常，實現(xiàn)了識別功能，實用效果較好。

參考文獻

[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的手形識別系統(tǒng)[D].吉林大學通信工程學院，2015.

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