移动端的人脸提取与识别研究(源码)
近几年基于芯片的硬件设计研发越来越引起人们的重视，相关技术也飞速发展并影响了人们的生活和观念。Android系统是当前移动设备的主流操作系统之一，通过研究调查数据，充分证明了Android在当前研发市场中占据着不可忽视的份额。其中将Android用于研发人脸识别因具有制作简单、并行程度高、人性化等特点，在刑事侦查、安全认证、预警防控等方面被普及性使用并得到认可对于公共安全方面，人脸识别具有很重要的研发意义。首先，通过对大数据采样分析比较，应用基于Adaboost的算法检测脸部特征，紧接着，通过PCA的特征脸算法实现特征提取并辨别。随后，通过权衡技术是否可行与技术能力指标，将OpenCV计算机视觉库作为实现研发功能的工具。最后，通过JNI技术直接采纳本地OpenCV代码实现对个人信息的保密措施。关键词 安卓，人脸识别，人脸检测
目 录
1 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
2 使用的相关技术 5
2.1 AndroidNDK开发 5
3 Android平台开发及环境配置 7
3.1 Android开发平台概述 7
3.2 平台搭建 8
4 人脸识别在Android平台下的实现系统结构 9
4.1 人脸识别模块 10
4.2 Android平台图像压缩的实现 12
4.3 人脸识别的实现 14
5 人脸图像预处理 15
5.1 灰度变换 15
5.2 图像锐化 16
5.3 图像二值化 17
结 论 19
致 谢 20
参 考 文 献 21
1 绪论
身份识别与认证在人类社会的多方面领域被普及。对身份认证的需求体现在诸多方面和场合。例如，判断某个人是否有进入某些需要认证的场合的权利，是否是被寻找的目标对象，是否具有对一些行为的执行权。如今社会，很多领域依旧延续着传统的验证方式，即通过是否能正确输入所需账户名和密码，判断对某项行为的执行权，比如进入房门，进入某网页，进入某房间等等。这样的验证方式虽然可以在一度程度上进行验证身份的功能，但是安全 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072*
性得不到保证，进而对身份验证的准确性难以控制。并且，遗忘身份信息的行为会导致验证失败从而使验证受阻。
通过分辨率极高的生物特征作为分辨依据，再保证个体间的明显区别差别。人脸特征作为人类本身所具有的一种典型的生物特征，是一种非常适合作为身份识别和身份认证的凭据。与数字密码验证、刷卡等传统方法相比，利用人脸特征进行身份的识别和确认具有更加安全、稳定和易被接受等特点。所以，人脸识别技术在近年来受到越来越多的关注，己经为国内外各研究机构的研究热点之一。
由于科技的进步和创新，使得对移动端的应用多样性需求日益增多，特别是对功能性，存储能力，便捷性能方面都有很大的应用需求。并且随着技术发展带来的安全隐患使得对人脸识别技术的需求也日益增大。因此，将两者结合作为一个研究方向是社会的发展趋势。
1.1 研究背景及意义
由于科技的发展和计算机领域的发展和进步，使得在给人们生活带来便利的同时，也增加了安全隐私的问题，尤其在人们常用的移动端的安全隐患更为严重，并且信息丢失，信息被盗用等行为时有发生，为了能够对身份识别进行准确且快速的识别，计算机视觉领域以及智能化的发展成了必要的环节，为人脸识别进行深入的研究提供了技术平台与支持。对于人脸识别在移动端的研究对于人们生活有重要的意义，不仅保障了人们生活的安全性，且在智能安全化领域做出了卓越贡献。具有很高的研究意义和应用价值。
伴随着4G、5G的发展，为便捷式的移动设备的发展提供了技术平台和应用知识，移动设备的应用率随着社会的发展也越来越高，并且结合着集成电路的发展，智能小型化系统的研发有了强大的硬件支撑，作为普遍运用的移动端的开发平台，Android系统已经成为最受应用者开发应用的系统，其开放性和普遍应用性，加快了Android的相关开发应用功能的发展。对于Android系统的软件支持，主要是对其功能性的开发以及图像处理能力、运算速度的优化等等。因为强大的硬件和软件支撑，使得人脸识别技术在其平台上的发展速度也越来越快性能也相对完善，并且未来研究的功能和的性能会进一步优化以提高人脸识别技术，但在发展的道路上肯定是要不断克服很多困难。
早期的智能系统包括本文研究的人脸识别算法主要是基于计算机平台实现的，因为其强大的运算能力和存储能力以及发展相对成熟的软件设计，使得人脸识别技术得到较好的发展。但是对于移动端基于Android平台的人脸识别系统仍需继续进行技术完善，相较于计算机平台，移动端的硬件和软件开发仍是有一定的技术差距。
人脸识别技术对于移动端的图像处理在图像的识别率，光敏感程度上以及在低分辨率背景下的目标识别等技术的需求，使得对Android平台的图像处理能力要求高。由于针对人脸识别技术有多种算法，并且基于不同的应用需求对算法的要求不同，需要算法的应用方向多样，如果计算机端的人脸识别算法直接移植到Android平台是不实际的，所以要结合应用平台的特点，在已有算法的基础上进行改进和优化，从而方便算法移植，促进了对于人脸识别技术在Android平台的应用和技术的发展，给人们提供更加便捷的应用体验，能够通过手持移动端进行实时的身份识别的认证等操作，增加了对信息的安全性和准确性。
国内外研究现状
上个世纪，对于人脸识别的技术的研究已经逐渐展开，基于移动端技术的不断革新，人脸识别技术在其平台上也得到了逐步发展，国内的研发者通过不断的实验性研究和理论性的研究，取得了不少成就。
a）国内Android平台下的人脸识别研究现状
手机终端的功能研究在近几年获得了很多研究成果[1]，基于终端的硬件水平的支持使得运算速度，处理能力，以及手机终端相机的集成优化等硬件平台的性能不断提高，使得将人脸识别技术移植到手机终端的软件研发有很好的硬件支撑，从而达到较高的图像采集和处理的能力。
目 录
1 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
2 使用的相关技术 5
2.1 AndroidNDK开发 5
3 Android平台开发及环境配置 7
3.1 Android开发平台概述 7
3.2 平台搭建 8
4 人脸识别在Android平台下的实现系统结构 9
4.1 人脸识别模块 10
4.2 Android平台图像压缩的实现 12
4.3 人脸识别的实现 14
5 人脸图像预处理 15
5.1 灰度变换 15
5.2 图像锐化 16
5.3 图像二值化 17
结 论 19
致 谢 20
参 考 文 献 21
1 绪论
身份识别与认证在人类社会的多方面领域被普及。对身份认证的需求体现在诸多方面和场合。例如，判断某个人是否有进入某些需要认证的场合的权利，是否是被寻找的目标对象，是否具有对一些行为的执行权。如今社会，很多领域依旧延续着传统的验证方式，即通过是否能正确输入所需账户名和密码，判断对某项行为的执行权，比如进入房门，进入某网页，进入某房间等等。这样的验证方式虽然可以在一度程度上进行验证身份的功能，但是安全 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072*
性得不到保证，进而对身份验证的准确性难以控制。并且，遗忘身份信息的行为会导致验证失败从而使验证受阻。
通过分辨率极高的生物特征作为分辨依据，再保证个体间的明显区别差别。人脸特征作为人类本身所具有的一种典型的生物特征，是一种非常适合作为身份识别和身份认证的凭据。与数字密码验证、刷卡等传统方法相比，利用人脸特征进行身份的识别和确认具有更加安全、稳定和易被接受等特点。所以，人脸识别技术在近年来受到越来越多的关注，己经为国内外各研究机构的研究热点之一。
由于科技的进步和创新，使得对移动端的应用多样性需求日益增多，特别是对功能性，存储能力，便捷性能方面都有很大的应用需求。并且随着技术发展带来的安全隐患使得对人脸识别技术的需求也日益增大。因此，将两者结合作为一个研究方向是社会的发展趋势。
1.1 研究背景及意义
由于科技的发展和计算机领域的发展和进步，使得在给人们生活带来便利的同时，也增加了安全隐私的问题，尤其在人们常用的移动端的安全隐患更为严重，并且信息丢失，信息被盗用等行为时有发生，为了能够对身份识别进行准确且快速的识别，计算机视觉领域以及智能化的发展成了必要的环节，为人脸识别进行深入的研究提供了技术平台与支持。对于人脸识别在移动端的研究对于人们生活有重要的意义，不仅保障了人们生活的安全性，且在智能安全化领域做出了卓越贡献。具有很高的研究意义和应用价值。
伴随着4G、5G的发展，为便捷式的移动设备的发展提供了技术平台和应用知识，移动设备的应用率随着社会的发展也越来越高，并且结合着集成电路的发展，智能小型化系统的研发有了强大的硬件支撑，作为普遍运用的移动端的开发平台，Android系统已经成为最受应用者开发应用的系统，其开放性和普遍应用性，加快了Android的相关开发应用功能的发展。对于Android系统的软件支持，主要是对其功能性的开发以及图像处理能力、运算速度的优化等等。因为强大的硬件和软件支撑，使得人脸识别技术在其平台上的发展速度也越来越快性能也相对完善，并且未来研究的功能和的性能会进一步优化以提高人脸识别技术，但在发展的道路上肯定是要不断克服很多困难。
早期的智能系统包括本文研究的人脸识别算法主要是基于计算机平台实现的，因为其强大的运算能力和存储能力以及发展相对成熟的软件设计，使得人脸识别技术得到较好的发展。但是对于移动端基于Android平台的人脸识别系统仍需继续进行技术完善，相较于计算机平台，移动端的硬件和软件开发仍是有一定的技术差距。
人脸识别技术对于移动端的图像处理在图像的识别率，光敏感程度上以及在低分辨率背景下的目标识别等技术的需求，使得对Android平台的图像处理能力要求高。由于针对人脸识别技术有多种算法，并且基于不同的应用需求对算法的要求不同，需要算法的应用方向多样，如果计算机端的人脸识别算法直接移植到Android平台是不实际的，所以要结合应用平台的特点，在已有算法的基础上进行改进和优化，从而方便算法移植，促进了对于人脸识别技术在Android平台的应用和技术的发展，给人们提供更加便捷的应用体验，能够通过手持移动端进行实时的身份识别的认证等操作，增加了对信息的安全性和准确性。
国内外研究现状
上个世纪，对于人脸识别的技术的研究已经逐渐展开，基于移动端技术的不断革新，人脸识别技术在其平台上也得到了逐步发展，国内的研发者通过不断的实验性研究和理论性的研究，取得了不少成就。
a）国内Android平台下的人脸识别研究现状
手机终端的功能研究在近几年获得了很多研究成果[1]，基于终端的硬件水平的支持使得运算速度，处理能力，以及手机终端相机的集成优化等硬件平台的性能不断提高，使得将人脸识别技术移植到手机终端的软件研发有很好的硬件支撑，从而达到较高的图像采集和处理的能力。
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