當(dāng)今世界，隨著科技的不斷進(jìn)步，生物識別技術(shù)已經(jīng)成為了安全和身份驗(yàn)證領(lǐng)域的熱門話題之一。如：人臉識別，指紋識別，虹膜比對，掌紋識別等。其中，掌紋識別技術(shù)作為一種生物特征識別方法，因其高度精準(zhǔn)和高度安全性而備受關(guān)注。在這一背景下，越來越多的應(yīng)用領(lǐng)域開始采用掌紋識別技術(shù)，包括金融、安全、物流和智能門禁等。本文將介紹如何在X86架構(gòu)的嵌入式系統(tǒng)上部署一個開源的掌紋識別算法。

本文我們主要描述掌紋識別開源庫：EDCC-Palmprint-Recognition，并且運(yùn)行在風(fēng)火輪科技的youyeetoo X1開發(fā)板(x86開發(fā)板)。

youyeetoo X1是一款由深圳風(fēng)火輪科技推出的x86架構(gòu)單板電腦(SBC)，可運(yùn)行全功能版的windows和Linux, 具備低成本，高性能的特點(diǎn)（11代Intel CPU N5105），它主要面向AIOT和自動控制 市場，尺寸只有手掌大(115 * 75mm)，接口卻非常豐富，內(nèi)置了3路串口UART,2路HDMI，6路USB口、1路I2C、1路SPI、5路GPIO等 AIOT物聯(lián)網(wǎng)常用的接口，還能接7寸MIPI觸摸屏。

EDCC-Palmprint-Recognition開源庫鏈接：https://github.com/Leosocy/EDCC-Palmprint-Recognition

掌紋識別概念

掌紋識別優(yōu)勢

「掌紋識別技術(shù)相對于其他生物特征識別方法具有獨(dú)特的優(yōu)勢，使其成為廣泛采用的生物特征認(rèn)證方式。以下是一些與指紋、人臉、虹膜、DNA、簽名以及步態(tài)等其他生物特征識別技術(shù)相比的優(yōu)勢：」

相對于指紋的優(yōu)勢：

更大的識別面積：掌紋的識別面積比指紋更大，包含的信息更豐富，這可以提高準(zhǔn)確性。

更不易受損：掌紋相對穩(wěn)定，不容易受損或受外界因素的影響，具有長期穩(wěn)定性。

較低的圖像分辨率要求：相對較低的圖像分辨率要求意味著采集設(shè)備的造價(jià)更低，相對經(jīng)濟(jì)。

相對于人臉的優(yōu)勢：

不受外部因素的影響：掌紋不受眼鏡、表情、妝容等因素的影響，其穩(wěn)定性更高。

用戶友好：用戶接受度較高，因?yàn)檎萍y的采集方式通常更加友好，無需特殊的準(zhǔn)備或配合。

相對于虹膜和DNA的優(yōu)勢：

較低的采集設(shè)備造價(jià)：與虹膜掃描儀或DNA采集設(shè)備相比，掌紋的采集設(shè)備成本更低，更易于部署。

相對于簽名和步態(tài)等行為特征的優(yōu)勢：

不受習(xí)慣的影響：掌紋識別不受個體行為習(xí)慣的影響，不會因人們的簽名或步態(tài)習(xí)慣而變化。

特征穩(wěn)定：掌紋特征不會隨著時(shí)間改變，從而提高了長期識別的準(zhǔn)確性。

掌紋識別的基本方法：

數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建通過采集注冊樣本，進(jìn)行預(yù)處理、特征提取工作，之后形成數(shù)據(jù)庫

特征庫檢索通過采集待測試的樣本，在預(yù)處理和提取特征之后與掌紋數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，得到該待測樣本的類別。

掌紋特征提取方法：

「掌紋特征提取方法主要分為四大類，分別為基于結(jié)構(gòu)的方法、基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于子空間的方法以及基于編碼的方法。」

基于結(jié)構(gòu)的方法主要是利用掌紋中主線和褶皺的方向和位置信息實(shí)現(xiàn)掌紋識別的方法，此類方法最為直觀。但是無論是哪一種邊緣檢測算子都無法提取出所有的紋線，所以此類方法實(shí)用性很差，已經(jīng)被人們漸漸放棄。

基于統(tǒng)計(jì)的方法主要是利用統(tǒng)計(jì)特征，例如均值、方差等組成一組用來描述掌紋圖像的特征向量，可以根據(jù)是否分塊這一特性分為局部統(tǒng)計(jì)變量方法和全局統(tǒng)計(jì)量方法。基于局部統(tǒng)計(jì)量的方法通過將圖像分成若干小塊，分別統(tǒng)計(jì)每個小塊的統(tǒng)計(jì)信息，然后將這些統(tǒng)計(jì)信息組合表示為整個掌紋的統(tǒng)計(jì)特征向量，如采用傅里葉變換、小波變換等方式獲得掌紋圖像的每個分塊統(tǒng)計(jì)信息并進(jìn)行識別。

基于子空間的方法是將原始掌紋圖像看做普通的圖片模式，將圖片對應(yīng)的高維矩陣通過投影映射運(yùn)算轉(zhuǎn)化為低維向量或矩陣。根據(jù)投影變換的實(shí)現(xiàn)方式，分為線性子空間法和非線性子空間法。常用的子空間特征提取方法有主成分分析法 (PCA)，F(xiàn)isherPalm 方法，BDPCA (Bi-directional PCA) 等。

基于編碼的方法是將掌紋圖像看作紋理圖像，根據(jù)某些規(guī)則對紋理圖像進(jìn)行編碼。Zhang 等提出了一種名為 PalmCode 的編碼方法，該方法首先采用 2DGabor 對圖像進(jìn)行濾波處理，然后根據(jù)濾波結(jié)果的實(shí)部和虛部的正負(fù)來進(jìn)行編碼。Kong 等提出使用六個方向的 Gabor 濾波器對掌紋圖像濾波，并對幅值最小的方向編碼，稱為競爭編碼 (Competitive code)。由于競爭編碼考察了掌紋圖像的方向信息，對光照不敏感，因此識別精度很高。

EDCC算法

「EDCC算法：它是一個高效、準(zhǔn)確的掌紋識別算法。」

掌紋充滿了線條和紋理特征，具備豐富的方向信息。因此，基于方向編碼被認(rèn)為是最有效的掌紋特征提取方法。而競爭編碼是辨識度極高的編碼方法之一，它使用不同方向的濾波器與掌紋圖像進(jìn)行卷積，之后根據(jù)一定的編碼規(guī)則對掌紋圖像進(jìn)行編碼。

EDCC算法有以下關(guān)鍵點(diǎn):

通過圖像增強(qiáng)算子處理原始掌紋圖像，使得紋線更加突出，提取的方向更加準(zhǔn)確。

使用一組方向不同的 2DGabor 小波濾波器對圖像進(jìn)行濾波。

選擇濾波響應(yīng)值最大和次大的方向作為該點(diǎn)所在紋線的主要方向和次要方向，進(jìn)而進(jìn)行編碼。

EDCC部署

準(zhǔn)備工作

youyeetoo X1開發(fā)板需要安裝ubuntu系統(tǒng)，ubuntu安裝過程可以參考文章：<風(fēng)火輪X86主板youyeetoo X1：部署MQTT Broker>

OpenCV安裝

EDCC算法依賴OpenCV，支持版本為OpenCV 3.4或者OpenCV 4.5兩個版本。

安裝OpenCV依賴庫：

rice@rice:~/edcc$sudoapt-getupdate
rice@rice:~/edcc$sudoapt-getinstallbuild-essential
rice@rice:~/edcc$sudoapt-getinstallcmakegitlibgtk2.0-devpkg-configlibavcodec-devlibavformat-devlibswscale-dev
rice@rice:~/edcc$sudoapt-getinstallpython-devpython-numpylibtbb2libtbb-devlibjpeg-devlibpng-devlibtiff-devlibjasper-devlibdc1394-22-dev

下載安裝OpenCV，下載鏈接：https://github.com/opencv/opencv/archive/4.5.0.zip

編譯OpenCV

執(zhí)行cmake指令，生成makefile：

rice@rice:~/edcc$cdopencv-4.5.0/
rice@rice:~/edcc/opencv-4.5.0$mkdir-pbuild&&cdbuild
rice@rice:~/edcc/opencv-4.5.0/build$cmake-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release-DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON-DOPENCV_ENABLE_NONFREE=True..

指定make構(gòu)建工程：

rice@rice:~/edcc/opencv-4.5.0/build$sudomake-j6

安裝OpenCV

rice@rice:~/edcc/opencv-4.5.0/build$sudomakeinstall

環(huán)境配置

修改etc/bash.bashrc

rice@rice:~/edcc/opencv-4.5.0/build$sudogedit/etc/bash.bashrc

在文件末尾添加一下內(nèi)容并保存

rice@rice:~/edcc/opencv-4.5.0/build$PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
rice@rice:~/edcc/opencv-4.5.0/build$exportPKG_CONFIG_PATH

更新環(huán)境配置

sudoupdatedb
source/etc/bash.bashrc

檢查OpenCV安裝情況

rice@rice:~/edcc/opencv-4.5.0/build$pkg-config--modversionopencv4#查看版本號
rice@rice:~/edcc/opencv-4.5.0/build$pkg-config--libsopencv4#查看libs庫

環(huán)境搭建

下載源碼，EDCC算法的代碼托管在github上，鏈接：https://github.com/Leosocy/EDCC-Palmprint-Recognition.git，我們通過git克隆下來：

rice@rice:~/edcc$gitclonehttps://github.com/Leosocy/EDCC-Palmprint-Recognition.git
Cloninginto'EDCC-Palmprint-Recognition'...
remote:Enumeratingobjects:1188,done.
remote:Countingobjects:100%(44/44),done.
remote:Compressingobjects:100%(39/39),done.
remote:Total1188(delta6),reused23(delta4),pack-reused1144
Receivingobjects:100%(1188/1188),193.15KiB|78.00KiB/s,done.
Resolvingdeltas:100%(556/556),done.
rice@rice:~/edcc$

創(chuàng)建構(gòu)建目錄，好處：構(gòu)建過程的文件放在統(tǒng)一的目錄下：

rice@rice:~/edcc$cdEDCC-Palmprint-Recognition
rice@rice:~/edcc/EDCC-Palmprint-Recognition$mkdir-pbuild&&cdbuild
rice@rice:~/edcc/EDCC-Palmprint-Recognition/build$

構(gòu)建EDCC算法代碼

rice@rice:~/edcc/EDCC-Palmprint-Recognition/build$cmake..
rice@rice:~/edcc/EDCC-Palmprint-Recognition/build$sudomakeinstall

安裝EDCC python 的包

rice@rice:~/edcc/EDCC-Palmprint-Recognition$cdpypackage
rice@rice:~/edcc/EDCC-Palmprint-Recognition/pypackage$sudopython3setup.pyinstall

以上步驟就把EDCC的算法環(huán)境搭建完成

EDCC算法驗(yàn)證

下載測試用的掌紋圖片，EDCC算法開源庫提供下載腳本，用于我們驗(yàn)證功能。

rice@rice:~/edcc/EDCC-Palmprint-Recognition/$cdpalmprint_data
rice@rice:~/edcc/EDCC-Palmprint-Recognition/palmprint_data$./download.sh

EDCC提供了三種實(shí)例：C代碼實(shí)例，C++代碼實(shí)例，python代碼實(shí)例。我們驗(yàn)證功能，采用EDCC的python代碼實(shí)例。

python代碼實(shí)例中比對的圖片是a_01.bmp和b_01.bmp

比對的兩張圖片如下：

執(zhí)行命令驗(yàn)證，兩張掌紋圖片的比對得分為：0.08799048751486326

rice@rice:~/edcc/EDCC-Palmprint-Recognition/$cd./examples/py_example
rice@rice:~/edcc/EDCC-Palmprint-Recognition/examples/py_example$python3example.py

總結(jié)

EDCC這個開源庫的開源協(xié)議為：MIT，所以使用起來不用當(dāng)心。

EDCC的原理，其作者也提供了詳細(xì)的說明：https://blog.leosocy.top/posts/4354/

在youyeetoo部署AI能力，無疑是一個不錯的選擇。

審核編輯 黃宇