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android人脸检测与识别系统设计(2)

时间:2022-03-18 22:38来源:毕业论文
2。3。1 特征脸 Eigenfaces 10 2。3。2 Fisherfaces11 2。3。3 Local Binary Patterns Histograms 12 2。4 如何在 Android 平台使用 OpenCV 15 2。4。1 关于 JNI 15 2。4。2 关于 so 动态链

2。3。1 特征脸 Eigenfaces… 10 

2。3。2 Fisherfaces11 2。3。3 Local Binary Patterns Histograms… 12 2。4 如何在 Android 平台使用 OpenCV 15 

2。4。1 关于 JNI 15 

2。4。2 关于 so 动态链接库… 16 

2。4。3 Linux 的动态链接机制 16 

3  设计方案… 16 

3。1 系统流程图… 16 

3。2  静态人脸识别的实现… 18 

3。3 利用 OpenCV 实现实时人脸识别… 19 

3。3。1 OpenCV 中的 Mat 19 

3。3。2 Android 中的 Bitmap 20 

3。3。3  系统组成… 21 

第 II  页 本科毕业设计说明书

3。3。4 执行流程… 23 结论  25 致谢  26 参考文献…27 

1 绪论

1。1 介绍

    传统的人脸识别技术依赖于 PC 这种计算能力强大的处理机,而 PC 的移动性受限于其体 积,只能处理从其他地方采集来的图像或者视频,或者通过网络接收从其他地方传输过来的 数据流。 

随着近几年移动智能终端的热潮,移动芯片的性能迅速提高,当今的移动设备的计算能力 甚至可于几年前的 PC 相当。在这样的前提下,在移动终端上进行实时的人脸识别成为了一 种可能。

OpenCV 是一个高效,轻量的计算机视觉库,其开发团队也针对 Android 平台对 OpenCV 进行了移植,编写了相应的文档以支持开发者在 Android 平台上使用 OpenCV 进行开发,只 不过由于 Android 上层应用开发应用的是 Java 语言,而 OpenCV 主要是由 C++和 C 语言写 的,所以在 Android 中想要使用 OpenCV 需要用到 JNI 技术来开发。论文网

本论文项目的目的在于建立一个能够运行于 Android 平台,实时并且准确的人脸识别系 统,通过移动设备摄像头采集图像,实时计算之后将检测结果直接显示到屏幕上,或者提供 接口供其他程序调用。

1。2 难点和研究状况

目前有很多机构和组织在研究人脸检测,其中不乏一些权威机构和很多高校。旨在提出一 些人脸识别的理论。而像 OpenCV 这种开源库中的人脸识别模块只是对这些组织研究出来的 理论的一种实践。以下是人脸识别的一些难点: (1)人脸是多种多样的,而同一张人脸也具有各种不同的形态 (2)人脸上其他的东西的干扰,比如口罩,眼镜等物体,在实际情景下是必须要面对的 (3)还有识别的时候人脸角度问题,识别系统不可能只能识别完全正脸,这样实用价值将大打 折扣。

(4)人脸周围的光照条件 (5)用于摄取图像的设备的硬件配置。

目前许多机构都在为解决上述的困难而努力,也提出了很多解决方案,有很多已经投入了 实际开发当中。

在海外,MIT,CMU  等著名的机构都在研究人脸识别的理论和技术;在国内,清华大学、北京大学、等知名大学也都在进行相关的研究。

1。3 人脸识别的应用

人脸就如人的身份证一样,可以用来确认人的身份。经过 30 多年的发展,人脸识别的研 究已经有了一定的成果,世界各地的很多研究机构都提出了多种人脸识别算法,有些技术的 公司也已将这些理论投入实践,将实验室中的成果投入到商业中。 

    人脸识别的应用非常广泛,包括但不仅限于: 

嫌疑人照片的识别匹配 

个人身份识别 

计算机登陆系统,门禁系统 

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