基于边缘计算的紧致化掌纹识别系统

刘钧文，钟德星，邵会凯，刘成城

摘要：随着生物特征身份认证技术的发展，无接触式掌纹识别的高识别率、低侵犯性和无接触性等优点，使其得到了越来越广泛的关注。为了满足边缘环境下多设备实时高效的处理需求，本文设计了一套基于边缘计算的紧致化掌纹识别框架，分别在终端设备层、边缘服务器层、云层搭建掌纹识别子系统。在终端设备层采用基于Tiny YOLO-v3的目标识别算法和基于MobilenetV2的关键点定位算法对采集图像进行预处理，提取掌纹ROI(region of interest)，并提出识别请求。在边缘服务器层，对接受到的掌纹ROI利用基于对抗度量学习的GoogLeNet模型进行特征提取和特征匹配，在返回识别结果后进行数据同步。在云层，数据中心将会对所有的识别任务记录日志并归入数据库，同时定时训练更新终端设备和边缘设备的网络模型，以提高系统的跨领域识别能力。该框架是一套完整可行的生物特征识别框架，具有广阔的市场前景和应用价值。

关键词：边缘计算，紧致化系统，嵌入式系统，掌纹识别，生物特征