【正文】 術等領域也得到大量研究和飛速發(fā)展。近年來，人臉識別技術在安全監(jiān)控、模式識別、人 機交互等領域中具有廣闊的應用前景，逐漸成為模式識別和人工智能領域的一個研究熱點。 軟硬件要求：電腦一臺： CPU： Pentium III 800 以上 內存 (RAM) 1G 或以上，Windows 7 系統(tǒng)， Eclipse 要解決的問題（做什么） （ 1）研究人臉識別的相關算法及其原理，并分析不同算法的優(yōu)缺點； （ 2）在常用的人臉識別算法中選擇一種更優(yōu)算法進行分析研究和改進； （ 3）采集或者在互聯(lián)網上獲取人臉照片，建立人臉數據庫，用于后期 的算法研究； （ 4）在 Face++中，是如何用 Java 實現人臉識別的算法的； （ 5）如何對人臉進行關鍵點檢測并盡可能的提高相似度已達到人們的需求； （ 6）如何檢測一張照片中的人臉信息并獲取相應信息； （ 7）深入研究 Face++究竟是如何實現人臉識別。 （ 2）根據研究情況確定設計目標以及完成畢業(yè)設計開題報告。 最后，撰寫合格的畢業(yè)論文并準備畢業(yè)答辯。 本課題就是嘗試用 Face++接口聯(lián)合 Android 完成一個人臉識別，它是在Windows 中，使用 Eclipse 作為開發(fā)平臺，實現人臉識別功能．主要完成的工作： (1)通過瀏覽大量的資料和文獻，完成基礎理論準備工作，并簡要介紹了人臉識別技術。 關鍵字： Android； Face++；人臉識別 II ABSTRACT With the advent of technology and the rapid growth of the Inter era of big data, information security also will be on the agenda, how fast and efficient authentication and identification, still bee increasingly important issue. Based on the original password, authentication code and identity card authentication methods are obvious flaws, easily lost, easily damaged, easy to decipher and so on, have been pletely unable to keep pace with the times and meeting people39。但由于人臉識別算法的復雜度比較高，我們需要大量的時間和費用去研究他將他實現轉成實際的應用?？梢宰審V大的 IT 開發(fā)者能夠很輕易地運用他來實現相應的視覺功能。 在本論文中全面詳細地介紹了 Face++人臉識別 的 實現 ， 以及人臉識別的一些主要知識點及前景狀況。但與人類沒有辦法進行有效的智能交互。指紋識別，虹膜識別及姿態(tài)識別，人臉識別等就是目前社會上的主流生物特征識別。指紋識別是當下研究實現中最廣泛的生物識別技術 ,目前，在識別領域，指紋識別已經占了 53%的比重。 人臉識別技術在國外已被廣泛 應用在國家緊要部門和其他同樣重要的相關安防部門。 人臉識別技術的發(fā)展現狀 當今社會，研究人臉識別技術的組織及個人很多很多，比如說美國的 MIT(Media lab)、 CMU 和耶魯大學，還有日本的少 許研究機構。這種方法是相對剛性的，受環(huán)境和姿態(tài)變化的影響比較明顯。最近五年來已經有愈來愈多的學者對關于人臉檢測和人臉表情檢測技術的算法做了深入的鉆研，并且獲得了一定的研究成果，然而在現實實踐中卻存在著許許多多的技術困難 ，還亟需解決處理。 盡管人臉識別技術的發(fā)展是更好 的，已經獲得了學術界的廣泛關注，但關于人臉識別技術在實際應用中存在的問題，和實際應用方法，卻還需要愈來愈多的學者對其進行更深入的研究，使之愈發(fā)成熟。為此現狀，市面上已經開發(fā)出了一套綜合應用系統(tǒng)用以處理銀行大聯(lián)網高速圖像搜索系統(tǒng) 產生的大量的視頻監(jiān)控數據的問題。人臉識別查詢的大致操作步驟是首先建一個人臉數據庫，通過在客戶端或者 web 瀏覽器上打開人臉照片，使之與庫中的人臉圖片進行相似度比較，并將與之相似度較高的人臉圖片輸出 ，這樣就完成了人臉識別查詢。使用這種系統(tǒng)的目的就是安全系數高。 人臉識別比對 “人臉識別比對，目前主要是被用于門禁管理系統(tǒng)。在門禁控制系統(tǒng)的另一個值得關注的是，接口標準的統(tǒng)一。本文全部包括五章內容，內容大概分為如下所示： 第一章 介紹人臉識別技術的現狀與背景，并簡單介紹了人臉識別的主要應用；其后對本文的內容進行了具體介紹。 第五章 對本文進行總結概括，并展望人臉識別技術將來的發(fā)展?！八腔谥鞒煞址治?(Principal Component Analysis ,PCA )的人臉識別技術，因此也常常稱為 PCA” （ 14） 。 特征臉方法經過 KL 變換后由原來的高維度的向量轉換為低維度的向量子空間，達到很好的降維效果，簡單有效，因其運算復雜度低是以識別速度較快，同時易于實現，“識別率雖高，但卻存在一些缺陷，當光線照射不一致時、人臉的方位也不是固定不 變的時候，識別率就會快速降低，同時當訓練樣本數目的增加時，計算復雜度也相應的增加” （ 14） 。 2) 在這一部分需要求出特征值 j? 和特征向量 j? ，而矩陣? ?n???? , . . ., 321?? 。這些重要部分組成了特征臉，因其保留了人臉的形狀，因此能夠表征人臉的基本信息。 生 成 矩 陣 可 以 使 用 訓 練 集 的 整 體 散 落 矩 陣 ， 可 以 寫 為 ：? ?? ?? ?? ??? TxxE ?? ，除此之外 ? ?? ?TiMi i xxM ?? ??? ????101 也是一種表示方式。 SVD 定理：設 X 為一個隨機矩陣，且矩陣維數為 rn? ，那么在這個基礎上得到： 正交矩陣： ? ? rnruuuu ?? ??? 1210 ,...,U ，其中 IUT ?U 正交矩陣： ? ? rnrvvvv ?? ??? 1210 ,...,V ，其中 IVT ?V 對角陣： ? ? rn ????? n210 ,...,d ia g ???? ，其中 1r210 ... ???? ???? 以上三個式子滿足下式： TVU 21A ?? 那么我們能夠得到： 21???AVU ? 能 夠 通 過 一 種 方 式 來 表 達 ： ? ?? ?TiMi i xxM ?? ??? ????101 ，其中 ? ????? ????? ? 1210 ,...,X Mxxxx ，那么可以得到矩陣： MMT XXR ???? 那么 本 征 向 量 i? 能夠從 ? 推 斷 出 來 ： Xi ????????? ?? 1i ，其中1,. ..,3,2,1,0 ?? Mi 。 基于 Face++的人臉識別研究與實現 10 步驟四：將訓練集合和測試集合映射到特征空間中。 原始圖像能夠根據相應的矩陣以及系數轉變成新的圖像，即： Uyf?? 新的圖像擁有自己的參數信噪比： 步驟五：對待識別樣本進行分類。利用眼睛、鼻子、嘴等局部特征和各個特征之間的幾何關系對人臉進行識別就是基于幾何特征的識別方法。基于幾何特征曲率進行分類識別是一個對高圖像質量的效果非常理想的分類與識別方法但對人臉圖像的圖像質量較差、各種器官輪廓提取效果的差，繼而人臉識別結果到不到理想效果。隱馬爾可夫模型 (Hidden Markov Model)是一種常見的識別模型，具有較高的研究價值。正是因為人臉的這種特性，對樣本圖像進行區(qū)域掃描，將個部分的特征作為參數建立隱馬爾可夫模型進行表示?！?（ 14）“現在廣泛使用的人臉識別系統(tǒng)中常用的基于神經網絡主要包括 BP（ Back Propagation）神經網絡、自組織映射神經網絡、卷積網絡和徑向基函數神經網絡方法” （ 15） 。識別率也很高，但缺點是若要得到較好的識別效果，則需要充分的樣本數量進行訓練，由于圖像數據量非常大，因而需要的神經元數目就會增加很多，因此訓練時間就會很長，因而識別速度較慢，若沒有充分的樣本進行訓練則在光照、表情等情況改變時識別效果不是很理想。 通過大量試驗和在實際應用該方法有較好的正確識別率，在人臉識別領域和其他相關領域中有著廣泛的應用，并越來越多的研究人員從事這一領域的研究。 Image 是用戶或應用程序提供給 Face++ API 的圖片，用來進行人臉檢測和人臉識別。 Person 是同一個人的人臉集合。一個 人臉 也許是來源于多個 不同的 人 和人臉集合中 。 安卓操作系統(tǒng)架構 安卓操作系統(tǒng)介紹 Android 是由 Google 發(fā)布的基于 Linux 內核的軟件開發(fā)和運行平臺；免費、開源、面向移動開發(fā)； Android SDK 支持大多數 JAVA SE，并擁有自己的擴展UI 框架。 底層是以 Linux 內核為基礎驅動硬件設備，是硬件和其它軟件層之間的一個抽象隔離層；中間層由函數庫 (Libraries)和 Android 運行時 (Android Runtime)構成 :函數庫，主要提供一組基于 C/C++的函數庫， Android 運行時核心庫提供 Android 系統(tǒng)特有的功能函數和 Java 語言函數功能；應用程序框架層 (Application Framework),提供 Android 平臺基本的管理功能和組件重用機制；應用程序層(Applications)提供針對移動設備的核心應用程序。 Android 應用程序的開發(fā)與其他系統(tǒng)的開發(fā)不同， Android 沒有唯一的程序啟動入口來啟動 Android App，他的啟動入口在 中事先聲明” （ 17） 。 如圖 31 是 Android 操作系統(tǒng)軟件模塊之間的關系。例如，當來電的外部事件的到來，我們通過 Broadcast Receiver 來 接收處理。 Service：用于沒有用戶界面，但需要長時間在后臺運行的應用。那么 Android 中兩個程序之間通過如何 Content Provider 進行數據交換。 Intent可以進行各個組件之間的切換和傳輸數據。輸入java –version 查看 JDK 的版本信息。 (5) 創(chuàng)建 AVD，他是安卓的虛擬器，模擬一套虛擬設備來運行 Android 平臺。 表 31 /detection/detect 參數 參數名 參數說明 必須 Api_key App 的 Face++ API Key Api_seceret APP 的 Face++ API Secret url 或 img[post] 待檢測圖片的 URL 或者 通過 POST 方法上傳的二進制數據，原始圖片大小需要小于 3M 可選 mode 檢測模式可以是 normal(默認 ) 或者 oneface 。目前支持的屬性包括： gender, age, race, smiling, glass, pose 基于 Face++的人臉識別研究與實現 17 tag 可以為 圖片中檢測出的每一張 Face 指定一個不包含 ^,amp。 /person/create 創(chuàng)建 person 一個 person 可以放許多 face． 表 31 /person/create 參數 /train/verify 針對 verify 功能對 person 進行訓練。 此模塊的主要代碼： 基于 Face++的人臉識別研究與實現 21 數據處理模塊 本課題采用的是基于 face++平臺的方法實現的。本課題是調用/detection/detect 接口來實現的。 主要代碼： 基于 Face++的人臉識別研究與實現 24 .getJSONObject(position).getJSONObject(center) 基于 Face++的人臉識別研究與實現 25 本章小結 本章通過在 face++官網上的學習，懂得了 face++人臉識別的基本流程，并且基于 Face++的人臉識別研究與實現 26 也在網上查閱大量的資料，同時深入研究了 Android，對如何在 Android 上進行開發(fā)也明白了許多，通過這些學習，懂得了如何在 Android 上實現 face++接口，并加以具體代碼分模塊的實現了基于 face++的人臉識別研究與實現的課題。 基于 Face++的人臉識別研究與實現 30 5 結論與展望 結論 在導師的悉心指導和 同學 的熱心幫助下，最終完成了本文的研究課題，即 基于 Face++