基于全反射原理指紋和人臉識別技術(shù)的簽到系統(tǒng)研究*

武泱光 黃宇新 馬嘉波 王浩楠 唐金榮 胡安正(湖北文理學(xué)院物理與電子工程學(xué)院 湖北 襄陽 441053)

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，課堂考勤簽到需要走向智能化、信息化的道路.對此，該裝置利用指紋和人臉雙重特征信息進(jìn)行識別鑒定的方法，設(shè)計并研制出一種智能課堂考勤簽到系統(tǒng).本系統(tǒng)利用指紋識別和人臉識別的功能，具有以下特點：

(1)準(zhǔn)確性高，安全性好.

(2)高效快速識別.

(3)可避免環(huán)境和適用群體受限等因素.

1 系統(tǒng)設(shè)計總體思路

該系統(tǒng)是通過指紋識別模塊和OpenMv攝像頭進(jìn)行身份識別,最后由STM32微控制器管理簽到人員的情況,從而實現(xiàn)簽到功能的裝置.指紋識別模塊可使用光學(xué)采集技術(shù)進(jìn)行指紋采集.OpenMv攝像頭的人臉識別技術(shù)是利用人臉識別算法進(jìn)行身份識別.單片機(jī)控制電路為STM32F1單片機(jī)為核心控制模塊.通過電源模塊向系統(tǒng)提供穩(wěn)定的電源,并將指紋模塊識別的數(shù)據(jù)和OpenMv攝像頭識別的數(shù)據(jù)傳輸?shù)娇刂破髦?控制器接收到數(shù)據(jù)通過蜂鳴器和LED顯示身份信息的驗證，系統(tǒng)框圖如圖1所示.

圖1 系統(tǒng)設(shè)計框圖

2 硬件介紹及電路設(shè)計

2.1 單片機(jī)控制電路

本系統(tǒng)選用STM32F103微控制器，STM32F103是ARM公司最新研發(fā)的一種嵌入式-微控制器的集成電路，芯體尺寸是32位，速度是72 MHz.其性價比較高、低功耗、存儲空間大并且函數(shù)庫編程方式簡單.同時它還具有64 kB的Flash存儲器與20 kB的SRAM存儲器，集成了非常豐富的片內(nèi)外設(shè)，具有成本低、速度快、性價比高等優(yōu)點.

2.2 OpenMv視覺模塊設(shè)計

人臉識別部分選用OpenMv來進(jìn)行人臉識別,OpenMv攝像頭是低功耗的Python3可編程機(jī)器視覺硬件,可支持一系列的圖像處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行多種機(jī)器視覺應(yīng)用的實現(xiàn).簡單來說，OpenMv是一個完全自動化的小型可編程自動攝像頭,通過使用python語言,就已經(jīng)能夠直接自動實現(xiàn)我們的攝像邏輯.

2.3 指紋模塊設(shè)計

指紋識別通過使用AS608——集成了一個光路和指紋圖像處理控制模塊,集成了多路指紋圖像處理控制模塊,該模塊具有尺寸小,能耗低,界面簡單,可靠性高,確定的速度快,適合于手指濕干的狀態(tài),快速查找指紋等特點，指紋圖案如圖2所示.

圖2 指紋圖案

3 信息采集依據(jù)的物理原理及軟件設(shè)計

3.1 指紋識別的原理及采集技術(shù)

3.1.1 指紋識別采集

指紋識別模塊AS608是利用全反射物理原理的亮背景指紋采集的工作原理.通過采集具有不均勻指紋圖案和凸起的成像過程.根據(jù)山脊和山谷之間的差異，凸出的圖案稱為“脊”，而凹形圖案稱為“谷”.基于物理特性和生物學(xué)特性獲得不同的信號光反饋或電流電阻，根據(jù)獲得的這些反饋信號的大小由不同的指紋識別算法進(jìn)行處理,然后被繪制到指紋圖像上,再使用指紋識別算法軟件對所繪制的指紋圖像中各個節(jié)點進(jìn)行提取,并對其中的指紋特征點與指紋信號進(jìn)行比較.

3.1.2 指紋識別結(jié)構(gòu)流程

一個出色的生物識別系統(tǒng)要能夠在各種條件下實時完成識別過程.一些新型的生物識別系統(tǒng)通常主要包括以下幾個功能模塊:信息收集、預(yù)處理、特征提取和配對識別.對于完整的指紋識別系統(tǒng),它主要有4個部分:指紋的收集、預(yù)處理、特征提取和配對識別.指紋識別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)流程框圖如圖3所示.

圖3 指紋識別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)流程

3.2 人臉識別技術(shù)

3.2.1 人臉信息采集

OpenMv攝像頭采集圖像,一般是通過變焦聚焦光圈壓縮圖像,并通過圖像傳感器將光信號處理并轉(zhuǎn)換成電信號,最后由攝像頭進(jìn)行電信號處理,從而獲取人臉圖像.人臉識別就是將被我們識別出來的人臉與我們數(shù)據(jù)庫中的其他人臉數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行比較,確認(rèn)它們是否存在,從而還會對我們所識別得到的其他人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行一些表情形象姿態(tài)的判斷和分析,對其生理學(xué)特點進(jìn)行分析.

3.2.2 人臉識別結(jié)構(gòu)流程

如圖4所展示具體的人臉識別過程：(1)收集圖像并使用視頻捕獲處理程序來捕獲特定圖像.(2)通過人臉檢測,檢查和定位人臉,刪除背景圖像的信息并僅保存人臉圖像的某些部件.(3)首先將人臉圖像歸一化后提取為人臉的特征.(4)實現(xiàn)人臉識別,對比所有提取的個體人臉特點和數(shù)據(jù)庫中的表情形象等特點進(jìn)行身份認(rèn)證.

圖4 人臉識別

4 結(jié)束語

本項目擬研制出一種利用指紋和人臉進(jìn)行識別的簽到系統(tǒng).考勤人員將指紋和人臉等身份信息傳入后臺,后臺將接收到的身份信息與數(shù)據(jù)庫中已留存的信息進(jìn)行自動比對,實現(xiàn)精準(zhǔn)識別.該系統(tǒng)利用人類獨有的面部特征和指紋密碼,極大程度上避免了代打卡的不良現(xiàn)象,營造了一個較為公平的考勤環(huán)境.該項目的研究目的符合當(dāng)前社會需求,能在考勤打卡行業(yè)產(chǎn)生一定的經(jīng)濟(jì)、社會效益.