Nhận dạng người dựa trên hình ảnh khớp ngón tay sử dụng Raspberry Pi

Tóm tắt

Bài báo đề xuất một hệ thống nhận diện khớp ngón tay người (finger knucke recognition-FKR)) sử dụng máy tính nhúng Raspberry Pi 4 Model B và camera Pi. Nghiên cứu bắt đầu bằng việc khảo sát các phương pháp trích xuất đặc trưng và đối sánh gần đây, sau đó đánh giá về tốc độ xử lý và độ chính xác nhận dạng để từ đó lựa chọn phương pháp phù hợp. Quá trình phân tích cho thấy phương pháp sử dụng đặc trưng về vector đồng bộ định hướng nhị phân BOCV- vốn được đề xuất trong các nghiên cứu trước đây về nhận dạng lòng bàn tay, cho kết quả tốt khi thử nghiệm trên bài toán nhận diện khớp ngón tay. Bên cạnh đánh giá trên các dữ liệu ảnh tự thu thập, để đánh giá kết quả phương pháp đề xuất, chúng tôi đã đánh giá thuật toán trên bộ dữ liệu mở của Đại học Bách Khoa HongKong. Kết quả cho thấy, mô hình BOCV cho độ chính xác trên 90% mà vẫn đáp ứng thời gian thực.