基于單一模態的生物特征識別技術普遍存在“短板現象”，沒有任何一種生物特征是完美無缺的。因此，采用多模態，即同時采集和識別驗證人體的兩種及以上特征能夠優勢互補，全面、有效地提高生物特征識別系統的整體性能，提高系統魯棒性，降低檢測復雜度和對系統的性能要求，能夠達到單一生物特征識別無法或很難達到的品質。

    手掌靜脈不易復制仿造，保密性強，活體采集，很難被仿制。但由于個體的差異性，如皮膚厚度、精密性、脂肪厚度等的差異，很難確保所有人都能夠采集到比較清晰的手掌靜脈圖像。手形屬于手部外輪廓，既是一種手部生物特征識別方式，同時也是進行掌紋和手掌靜脈識別的重要基礎和條件，實驗證明在高曝光下可以比較容易得到高對比度的手形圖像。而掌紋由于存在于手掌表面，圖像采集比較容易，一般都可以采集到清晰的掌紋圖像，但相對容易仿制，保密性相對較弱。本文介紹的裝置同時采用手形、掌紋和手掌靜脈作為進行身份驗證的依據，可以揚長避短、優勢互補，保證裝置具有較高的安全性。
    本裝置硬件系統主要由可見光和紅外光補光模塊、雙圖像傳感器成像模塊、雙視頻處理模塊、FPGA圖像采集及邏輯控制模塊、DSP數據處理特征識別模塊，以及電源等其他輔助模塊等構成。系統結構如圖1所示。

1 補光模塊
    根據本實驗室先前已經取得的對手部三種模態成像的研究成果，即通過高曝光方式獲得良好的手形輪廓圖像(見圖6(a))，通過藍色補光系統可以獲取比較清晰的、能夠滿足識別算法要求的掌紋圖像[1](見圖6(b))，通過850 nm近紅外補光系統可以獲取手掌靜脈圖像[2](見圖6(c))。但需要注意的是，為了取得均勻的手部各種模態圖像，需要光源光照盡可能地均勻，因此裝置所采用藍光和紅外光源同時分布在一塊圓形光源板上[3]，藍光與紅外光相間成同心圓形均勻分布，同時在光源前方放置勻光板，如圖2所示。

2 圖像傳感器的選擇
    傳感器作為對手形，特別是掌紋和手掌靜脈的直接成像部件，在系統中起到至關重要的作用。為了得到盡可能清晰的三種模態，特別是掌紋和手掌靜脈圖像，在選擇傳感器時著重考慮所用傳感器對可見光(藍光)和近紅外光有較好的敏感性(即感光特性)，以便對掌紋和手掌靜脈都能夠呈現較好的、能夠滿足識別處理要求的圖像。傳感器感光特性曲線如圖3所示。

3 圖像采集模塊
    圖像采集模塊主要由圖像傳感器、視頻處理器和由FPGA構成的圖像數據保存電路等構成。圖像傳感器主要將手掌反射的包含掌紋和手掌靜脈信息的光信號轉換為與之對應的電信號(即模擬視頻信號)。視頻處理器則主要是對模擬視頻信號進行一系列的處理(即對模擬信號進行放大和抗混疊濾波)，然后從中分離出圖像行場、像素時鐘等同步信息以及圖像像素信息，并將所有信號轉換成數字信號輸出，再利用硬件描述語言對FPGA進行功能模塊設計，按照行場同步信號和像素時鐘的狀態準確地將所有像素數據存儲到指定位置，為后續的圖像顯示和處理提供數據源。圖像采集模塊設計的重點是：利用FPGA實現對視頻處理器初始化時序的設計，以及用于圖像數據準確采集的時序的設計。
3.1 視頻處理器初始化時序模塊
    所采用視頻處理器的各種工作特性，如視頻輸出格式、圖像尺寸、數據輸出速度、圖像對比度等都是通過IIC總線[3]進行設定。在本系統中，通過硬件描述語言編程實現視頻處理器的IIC總線協議，并進而實現對視頻處理器的初始化控制。IIC總線由數據線SDA和時鐘線SCL兩條連接線構成。時序主要由起始（start）、從器件地址及應答位、子地址及應答位、數據及應答位、停止（stop）等構成，如圖4所示[4]。

    IIC總線協議模塊實體如下：
    ENTITY IIC_MODULE IS
    PORT(
      SDA : OUT BIT;
      SCL : INOUT BIT;
    Sub_add: OUT BIT_VECTOR( 7 downto 0);
    Send_data：OUT BIT_VECTOR( 7 downto 0)
    );
    END IIC_MODULE;
3.2 圖像數據采集模塊
    視頻解碼器輸出的圖像數據屬于二維數字圖像數據。為了保證數據的可靠性和圖像的完整性，圖像數據伴隨有像素時鐘和行場圖像信號輸出。因此，圖像數據采集模塊需要根據行場同步信號和像素時鐘的狀態準確地采集和存儲數字圖像數據。由于對于手形、掌紋和手掌經脈識別是針對灰度圖像進行的，因此圖像采集模塊只采集和保存圖像亮度分量(即Y分量)，并存儲到在FPGA中開辟的數據緩存中。而且每存儲完一行數據后觸發DSP通過EDMA方式存儲到DSP的外存儲器中，以便進行識別處理。本系統通過在FPGA中構建三套相同的圖像采集模塊，實現對三種手部模態圖像的同步采集。圖像數據采集時序如圖5所示，所采集手部圖像如圖6所示。

    圖5中，Tclk是像素時鐘，一般在74 ns左右；Tsu是HREF建立時間，最大為15 ns；Thd是HREF保持時間，最大為15 ns。
    圖像采集模塊實體如下：
    ENTITY Image_get IS
    PORT(
        VS   : IN BIT;
        HREF : IN BIT;
        PCLK : IN BIT;
        Y_data: IN BIT_VECTOR(7 DOWNTO 0)
    );
    END Image_get;
    圖像采集時序如圖7所示。

4 圖像處理模塊
    圖像處理模塊以DSP為核心，輔以復位、晶振、外部存儲器等輔助電路，主要用于實現對通過FPGA采集的三種手部模態圖像的分析和處理。該模塊的核心在于對手部三種模態圖像處理算法、融合算法以及處理過程中的空間的分配等問題，本文重點介紹硬件方面的空間分配問題。系統所采用的DSP為TMS320C6416芯片，其主頻為600 MHz，內部RAM為1 MB[6]。由于針對三種手部模態進行處理，程序空間和數據空間需求都比較大，單純依靠DSP自帶的內部存儲器無法滿足系統需要，因此，DSP的外部存儲器A端口外擴了一片4 MB(4×1 MB)×32 bit的SDRAM。系統所采集的三種手部模態圖像大小都為640×480×8 bit，故同步采集三種模態圖像同時需要902 KB的存儲空間。系統將三種圖像分段存儲到SDRAM中，存儲地位范圍分別為0x80000000~0x8004B000、0x8004B000~0x80096000、0x80096000~0x800E1000。根據系統程序的具體情況，系統為程序分配0x30000×8 bit的空間。堆棧分配在內部存儲器中，容量為0x30000×8 bit，地址起始由系統自動指定。由于系統數據存儲空間比較充足，且要保證系統允許的穩定，因此在圖像數據處理過程中，不使用動態存儲器分配方式，而是采用所有所需的中間存儲空間均明確固定指定存儲位置的方式，以避免出現空間多次分配、釋放后出現空間分配失敗或疊加等可能出現的問題。由于訪問內部存儲器相對于外部存儲器無論在速度還是可靠性上都具有很大優勢，為了提高系統允許效率，將部分使用頻率較高的中間數據分配在內部存儲器中，而將使用頻率較低的數據分配到外部的SDRAM中。
5 其他輔助模塊
5.1 語音提示模塊
    語音模塊主要在系統使用過程中，針對用戶手所放置的位置等現場情況，對用戶給出相應的語音提示信息。如手放置位置距離攝像頭過近，無法拍攝到完整的手部圖像時給出“請將手稍微遠離攝像頭”等的提示。語音模塊采用WT588D-U芯片，利用電腦通過USB接口將實現編輯好的語音片斷下載到語音模塊中。在系統運行過程中，FPGA根據DSP對圖像的初步處理結果，利用硬件描述語言設計的語音模塊放音驅動控制語音模塊進行相應的語音提示。FPGA中語音模塊放音驅動采用一線模式，其時序如圖8所示。

5.2 液晶顯示模塊

    液晶顯示屏用于實時顯示裝置拍攝到的用戶手部圖像，便于用戶直觀地感知手部放置的狀態和位置，以及手部圖像拍攝情況等，同時還通過顯示屏給出一些相關信息。液晶屏控制時序同樣在FPGA中通過硬件描述語言實現。
    本文所介紹的手部三模態身份識別裝置，可以一次獲取手部的手形、掌紋和手掌靜脈三種模態的生物特征圖像。獲取時間不超過40 ms，系統采用主頻為600 MHz的多媒體處理器DM642作為專用的圖像處理模塊，保證了圖像處理的實時性。通過嵌入相應的生物特征處理識別算法和融合算法，可以實現高接收性能、高可靠性、高實時性的身份識別功能。
參考文獻
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[2] 苑瑋琦，萬文博.掌脈圖像采集系統設計[J].電子技術應用，2010，36(3)：24-30.
[3] 左鐵東.手掌靜脈識別系統的研究與設計[J].計算機測量與控制，2009，17（11）：2243-2248.
[4] 廣州周立功單片機發展有限公司.I2C總線規范[EB/OL].[2003-05-02].http：//www.zlgmcu.com/philips/iic/xuanxing/I2Cgiufan.pdf.
[5] Philips Semiconductor.SAA7113H 9-bit video input processor[M].1999
[6] Texas Instruments Incorporated.TMS320C6416 fixed-point digital signal processors[EB/OL].[2005-05-01].http：//www.ti.com/lit/ds/symlink/tms320c6416.pdf.