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基于Android的人脸识别--论文.docx

设计总说明

编号

本科生毕业设计(论文)

题目:

基于Android的人脸识别

物联网工程 学院 计算机科学与技术

专业

学号学生姓名指导教师

I

设计总说明

随着科技的发展和进步,社会进入一个信息自动化的时代.对于信息的安全性,和数据的保密性,尤为重要,在当代信息就是一切的基础要素.每个人所获得信息都不同,所有信息需要对应生物识别,因此基于人体生物特征的识别软件的需求应运而生.在人体的多种生物特征中,人脸识别具有普遍适用性,方便快捷性,整个识别过程可以在目标无意识下进行.从而达到信息的自动化处理,又需要保证信息的安全性.

人脸识别技术可以应用在识别人类身份方面应的各个领域,它提取的人类的生物特征作为密钥,具有高度安全性,和密码唯一性的特征.随着技术的不断发展,在android设备可以采用人脸识别技术以完成工作.面部识别作为一种生物识别方法具有非接触的特点,安全方便.它广泛应用于人机交互,交易认证,安全等领域.近年来随着移动互联网和嵌入式电脑的发展,在嵌入式系统上运行人脸识别,这类应用程序在远程支付和个人信息安全方面具有巨大的潜力.该应用程序是在Android操作系统的上运行的,该系统基于Linux内核,作为当前使用最广泛的智能设备.面部识别的过程包括面部检测,面部归一化和人脸识别.本文对其中图像预处理和人脸识别部分做了详细的研究和介绍.本系统中所采用了主成份分析(PCA)方法进行人脸特征取,对其中主要的原理和步骤进行着重分析.并成功开发了一个具有良好的识别率应用程序.

人脸库,选取20张图片构成人脸库,每张图都是经过标准处理的,读入人

脸库,并做降维处理,二维向量转换为一维向量,则训练集是一个36000*20的矩阵,待测图片也为标准处理的180×200像素,即待测集为一个36000*1的矩阵.使用脸部检测算法并在目标上找出人脸图像,对图像进行预处理,然后再进行脸部识别.图片预处理是准备识别工作的一部分的部分.使用减少图像大小,降低噪音和放大图像对比度等方式,它能够最大化减少计算量.适应移动设备的使用.

系统主要分为2个模块,系统中的输入模块是人脸采集和信息输入过程以获取训练图像,作为参考的样本保存到数据库.识别模块是系统对人脸进行比对识别身份的一个过程.把数据库中的训练图像与测试图像相比较的并识别,然后识别输出结果.

文章的主要内容如下:

1)讨论面部检测方法.使用Adaboost算法和Haar检测人脸的功能.

2)研究图像预处理方法.标准化图像以便最小化存储空间并加快计算速度.

3)综合各种面部识别算法,基于本应用使用的PCA算法进行讨论分析.

4)完成从脸部检测到人脸识别的所有功能.充分验证程序的有效性.讨论结果和识别策略.

关键词:

人脸识别;Android应用;PCA算法;OpenCV库.

III

ABSTRACT

ABSTRACT

Withthedevelopmentandprogressofscienceandtechnology,itisespeciallyimportantforthesecurityofinformationandtheconfidentialityofdataduetothesocietyhasenteredaneraofinformationautomation.Informationisthebasicessentialfactorofeverythinginthepresentstate.Andalltheinformationneedstocorrespondtobiologicalidentificationbecauseeachpersongetsdifferentinformation,

therefore,thedemandforidentificationsoftwareofbasingonhumanbiologicalcharacteristicsisbegotinresponsetotheneedsofthetimes.Amongvariousbiologicalfeaturesofhumanbody,thefacerecognitionisuniversal,convenientand

fast,andthewholerecognitionprocesscanbeperformedunderthetarget'sunconsciousnesstoachievetheautomationprocessingofinformation,andensurethesafetyofinformation.

Facerecognitiontechnologyalsocanbeappliedtovariousfieldsofhumanidentification;itextractshumanbiometricfeaturesaskeyswithhighsafetyandtheuniquenessofthepassword.Withthecontinuousdevelopmentoftechnology,thefacerecognitiontechnologycanbeusedtocompletetheworkintheAndroiddevice.Facerecognitionisabiometricidentificationmethod;itscharacteristicsarenon-contact,safeandconvenientandarewidelyusedinhuman-computerinteraction,transactionauthentication,securityandotherfields.WiththerapiddevelopmentofmobileInternetandembeddedcomputerinrecentyears,itworksfacerecognitionintheembeddedsystem,andtherearegreatpotentialfortheremotepaymentandpersonalinformationsecurityinsuchapplications.ThisapplicationrunsontheAndroidoperatingsystem,basedontheLinuxkernel,andasthemostwidelyusedsmartdevicetoday,theprocessoffacerecognitionincludesfacedetection,facialnormalizationandfacerecognition.Thispapermadeadetailedstudyandintroductionfortheimagepreprocessingandfacerecognition.Thissystemadoptsprincipalcomponentanalysis(PCA)methodtosampleforfacefeature,andmainlyanalyzetheprincipleandthemainstepstosuccessfullydevelopanapplicationwithgoodrecognitionrate.

Facedatabase,wasformedbychosen20pictures.Eachpictureisprocessedby

standard,andisreadintothefacedatabaseanddonebydimensionalityreduction.

Ifthetwo-dimensionalvectoristransformedintoaone-dimensionalvector,thetrainsetisamatrixof36000*20,andthepicturetobetestedisalso180x200pixelsof

I

standardprocessing,thetestsetisamatrixof36000*1.Thefacedetectionalgorithmisusedtofindthefacepicturesonthetargettopreprocessthepicturesandthenperformfacerecognition.Picturespreprocessingispartoftheprocessofpreparingrecognitiontoreducethepicturessize,reducenoise,andamplifypicturescontrast,whichcanreducetheamountofcalculationtomaximizationtoadapttheuseofmobiledevices.

Thesystemismainlydividedinto2modules.Theinputmoduleisthefaceacquisitionandinformationinputprocesstogettrainingpictureandsavethemintodatabaseasreferencesample.Theidentificationmoduleisprocessesofthesystemdistinguishidentitybycomparison,whichcompareanddistinguishthetrainingpictureofdatabasewithtestpictureandoutputresultofidentification.

Keywords:

facerecognition,Androidapp,PCAalgorithm,OpenCVlibrary.

目录

目录

III

第1章 绪论 1

1.1引言 1

1.2人脸识别背景介绍 1

1.3人脸识别应用场景 1

1.4人脸识别的特点:

2

1.5人脸识别技术研究现状 2

1.6人脸识别的过程 3

1.7选择Android平台的优势 4

1.8本章小结 4

第2章 技术支持 5

2.1Android系统框架 5

2.2Activity的生命周期 6

2.3OpenCV库 7

2.4

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