【實時Linux實戰系列】基于實時Linux的生物識別系統

在當今數字化時代，生物識別技術因其高安全性和便捷性而被廣泛應用。生物識別系統通過識別個人的生物特征（如面部、指紋等）來驗證身份，廣泛應用于安全門禁、移動支付、智能設備解鎖等領域。這些系統不僅提高了安全性，還極大地提升了用戶體驗。

在實時Linux環境中實現生物識別系統，能夠確保系統在高負載和復雜環境下依然能夠快速響應，保證識別過程的實時性和準確性。掌握基于實時Linux的生物識別系統開發技能，對于開發者來說具有重要的價值，這不僅能夠提升他們在嵌入式系統和實時系統領域的專業能力，還能為他們打開進入物聯網、智能安防等熱門領域的大門。

核心概念

實時任務的特性

實時任務是指那些對時間敏感的任務，它們需要在規定的時間內完成。在生物識別系統中，實時任務通常包括圖像采集、特征提取和匹配等。這些任務需要滿足以下特性：

時間約束性：任務必須在指定的時間內完成，否則可能會影響系統的整體性能。
確定性：任務的執行時間是可預測的，這對于保證系統穩定運行至關重要。
優先級：實時任務通常具有不同的優先級，高優先級的任務會優先執行。

環境準備

軟硬件環境

操作系統：Ubuntu 20.04 LTS（推薦使用64位版本）
開發工具：GCC（GNU Compiler Collection）版本9.3.0或更高
其他工具：OpenCV庫、Dlib庫
硬件設備：USB攝像頭、指紋傳感器

環境安裝與配置

安裝操作系統
- 下載Ubuntu 20.04 LTS的ISO文件，并使用USB驅動器創建一個可啟動的安裝介質。
- 按照安裝向導的指示完成安裝過程。
安裝開發工具
- 打開終端，運行以下命令安裝GCC和相關工具：
- ```
sudo apt update
sudo apt install build-essential
```

安裝OpenCV庫

安裝OpenCV庫：

sudo apt install libopencv-dev python3-opencv

安裝Dlib庫
- 安裝Dlib庫：
- ```
sudo apt install python3-dlib
```
配置攝像頭
- 連接USB攝像頭到計算機，并確保系統能夠識別該設備。運行以下命令檢查攝像頭設備：
- ```
ls /dev/video*
```
- 如果系統能夠正確識別攝像頭，你將看到類似以下的輸出：
  /dev/video0
配置指紋傳感器
- 連接指紋傳感器到計算機，并確保系統能夠識別該設備。運行以下命令檢查指紋傳感器設備：
- ```
ls /dev/ttyUSB*
```
- 如果系統能夠正確識別指紋傳感器，你將看到類似以下的輸出：
  /dev/ttyUSB0

實際案例與步驟

步驟1：面部識別

編寫面部識別代碼

創建一個名為face_recognition.py的文件，并編寫以下代碼：

import cv2
import numpy as np# 加載預訓練的面部識別模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')# 初始化攝像頭
cap = cv2.VideoCapture(0)while True:# 讀取攝像頭幀ret, frame = cap.read()if not ret:break# 轉換為灰度圖像gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 檢測面部faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))# 繪制矩形框for (x, y, w, h) in faces:cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)# 顯示結果cv2.imshow('Face Recognition', frame)# 按下'q'鍵退出if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break# 釋放資源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

運行面部識別程序
- 運行以下命令啟動面部識別程序：
- ```
python3 face_recognition.py
```

步驟2：指紋識別

編寫指紋識別代碼

創建一個名為fingerprint_recognition.py的文件，并編寫以下代碼：

import cv2
import numpy as np
import fingerprint# 初始化指紋傳感器
sensor = fingerprint.FingerprintSensor('/dev/ttyUSB0', 57600)# 讀取指紋圖像
image = sensor.capture()# 轉換為灰度圖像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 使用Dlib進行指紋特征提取
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')faces = detector(gray)
for face in faces:landmarks = predictor(gray, face)for n in range(0, 68):x = landmarks.part(n).xy = landmarks.part(n).ycv2.circle(image, (x, y), 2, (255, 0, 0), -1)# 顯示結果
cv2.imshow('Fingerprint Recognition', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

運行指紋識別程序
- 運行以下命令啟動指紋識別程序：
- ```
python3 fingerprint_recognition.py
```

步驟3：集成面部和指紋識別

編寫集成代碼

創建一個名為biometric_system.py的文件，并編寫以下代碼：

import cv2
import numpy as np
import fingerprint
import dlib# 加載預訓練的面部識別模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')# 初始化攝像頭
cap = cv2.VideoCapture(0)# 初始化指紋傳感器
sensor = fingerprint.FingerprintSensor('/dev/ttyUSB0', 57600)while True:# 讀取攝像頭幀ret, frame = cap.read()if not ret:break# 轉換為灰度圖像gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 檢測面部faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))# 繪制矩形框for (x, y, w, h) in faces:cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)# 讀取指紋圖像fingerprint_image = sensor.capture()# 轉換為灰度圖像fingerprint_gray = cv2.cvtColor(fingerprint_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 使用Dlib進行指紋特征提取detector = dlib.get_frontal_face_detector()predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')faces = detector(fingerprint_gray)for face in faces:landmarks = predictor(fingerprint_gray, face)for n in range(0, 68):x = landmarks.part(n).xy = landmarks.part(n).ycv2.circle(fingerprint_image, (x, y), 2, (255, 0, 0), -1)# 顯示結果cv2.imshow('Biometric System', frame)cv2.imshow('Fingerprint Recognition', fingerprint_image)# 按下'q'鍵退出if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break# 釋放資源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()