【正文】 因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)上有巨量的照片 。 (3) 為了本課題的實(shí)現(xiàn)，在設(shè)計(jì)課題之前必須做好詳細(xì)并且充足的準(zhǔn)備，是以我對(duì) face++平臺(tái)進(jìn)行了深入研究，并且費(fèi)盡心思在網(wǎng)絡(luò)上找了相關(guān)的研究資料；因?yàn)槲矣?jì)劃在安卓上開(kāi)發(fā)人臉識(shí)別系統(tǒng)，所以我也學(xué)習(xí)了安卓的基本知識(shí)，為課題的設(shè)計(jì)做好了充分的前期準(zhǔn)備。 基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 27 4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 圖 41 人臉檢測(cè)結(jié)果 基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 28 (a) 人臉訓(xùn)練 (b)訓(xùn)練結(jié)果 (c)將訓(xùn)練的人臉?lè)纸M分組 (d)人臉識(shí)別結(jié)果 圖 42 人臉識(shí)別 基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 29 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 基于 face++的 人臉檢 測(cè)能在不同光線條件下 ,圖像不同灰度值下快速的檢測(cè)出來(lái)， 因?yàn)?face++是在線識(shí)別的，一旦網(wǎng)絡(luò)不暢通程序就會(huì)報(bào)錯(cuò)，就無(wú)法實(shí)現(xiàn)功能，同時(shí)必須申請(qǐng) face++的 api_key和 api_seceret才可以進(jìn)行登錄連接到 face++服務(wù)器。因?yàn)榇讼到y(tǒng)是需要在線實(shí)現(xiàn)的，所以需要將 Java 對(duì)象轉(zhuǎn)換成字節(jié)流，才能在網(wǎng)絡(luò)上傳輸。=*39。 (6) 設(shè)置 Android SDK 路徑，在首次建立 Android 項(xiàng)目前，需要設(shè)置 Android SDK 路徑，使得 Android 可以找到 Android SDK 。另外，一個(gè)應(yīng)用程序也可使用 Intent啟動(dòng)另一應(yīng)用程序中的 Activity。“比如，我們正在用音樂(lè)播放器聽(tīng)歌，但這個(gè)時(shí)候我們又想在瀏覽器上瀏覽新聞什么的，想要上網(wǎng)聽(tīng)歌一起進(jìn)行互不干擾，這個(gè)時(shí)候就是靠 service 來(lái)實(shí)現(xiàn)這 樣的功能的，讓系統(tǒng)已經(jīng)進(jìn)入瀏覽器這個(gè)軟件程序，同時(shí)讓這首歌的不停止，繼續(xù)播放，這是因?yàn)椴シ攀怯梢魳?lè)播放器服務(wù)控制。 圖 31 Android 應(yīng)用程序構(gòu)成及工作流程圖 Activity： Activity 是 Android 應(yīng)用 程序的表現(xiàn)層和控制層，它顯示可視化的用戶界面，并響應(yīng)用戶交互所產(chǎn)生的界面事件；一個(gè) Android 應(yīng)用程序可以有一基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 15 個(gè)或多個(gè) Activity； Activity 在界面上的表現(xiàn)形式有：全屏窗體，非全屏懸浮窗體，對(duì)話框。 Android 有四個(gè)優(yōu)點(diǎn)：開(kāi)放性；所有應(yīng)用程序之間的平等；應(yīng)用無(wú)邊界；快速方便的應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)。 Group 是許多人的集合。提供照片的方式要么是指定的 URL 要么就是圖片轉(zhuǎn)換好的二進(jìn)制文件格式。 支持向量機(jī)方法 近些年來(lái)，支持向量機(jī)方法是統(tǒng)計(jì)識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)新熱門，是一種先進(jìn)的機(jī)器 學(xué)習(xí)方法，并逐漸應(yīng)用于字符識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和圖像分析領(lǐng)域，獲得了較理想的的識(shí)別效果?！半[馬 爾可夫模型照顧到了各個(gè)器官的不同特征以及相互關(guān)聯(lián)，也不需要對(duì)人臉圖像進(jìn)行復(fù)雜的特征提取，能夠相當(dāng)不錯(cuò)的表示人臉模型，對(duì)形態(tài)、表情和外界環(huán)境的變化不敏感，魯棒性也是相當(dāng)好的，同時(shí)具有很高的識(shí)別率，但隱馬爾可夫模型唯一的缺陷是存儲(chǔ)空間必須較大，復(fù)雜度較高。 ”(12) “基于面部幾何特征的識(shí)別方法是根據(jù)人臉的器官的特征構(gòu)造人臉的特征矢量 ”(13)，根據(jù)不同的特征矢量建立分類庫(kù)，在人臉識(shí)別時(shí)，計(jì)算待檢測(cè)人臉的特征矢量，通過(guò)相關(guān)算法與分類庫(kù)中的人臉的特征矢量進(jìn)行相似度匹配完成人臉識(shí)別。 通過(guò)分類器將待識(shí)別進(jìn)行分類，分類方法可以是貝葉斯算法， SVM 算法、最近鄰算法等等。 由于 ? 維數(shù)較小，因此計(jì)算量也隨之變小。具體的人臉識(shí)別步驟如下所示： 步驟一：將人臉數(shù)據(jù)庫(kù)輸入到算法中。 接下來(lái)本文將詳細(xì)介紹 PCA 算法。 基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 6 2 主要人臉識(shí)別算法介紹 人臉識(shí)別是利用獲取得到的待檢測(cè)圖像中的人臉特征，與人臉樣本庫(kù)中的人臉來(lái)對(duì)比，識(shí)別和確認(rèn)待檢測(cè)圖像中人物的身份。而今市場(chǎng)上大部分的控制器接口都是韋根接口，然則因?yàn)樗鼪](méi)有遵循一貫的接口格式，導(dǎo)致我們遇到了一些限制，在控制器的選擇，所以這就必須靠生產(chǎn)這類產(chǎn)品的企業(yè)廠家的通力合作，一同制定統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，使 行業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)一致，生產(chǎn)的產(chǎn)品適用性頗高，如此才會(huì)促進(jìn)整個(gè)行業(yè)的良性成長(zhǎng)與發(fā)展。此系統(tǒng)一般是要利用射頻識(shí)別來(lái)實(shí)現(xiàn)的。該系統(tǒng)主要是由前端采集模塊，圖像處理模塊，數(shù)據(jù)管理查詢模塊來(lái)組成的。相對(duì)于單張圖像的人臉檢測(cè)，影響檢測(cè)結(jié)果的因素是比較多的，圖像尺寸、光照條件和表情等不確定因素，因此在往后的研究實(shí)現(xiàn)中，人臉檢測(cè)依舊是熱點(diǎn)話題，不會(huì)被時(shí)代淘汰走下坡路。與國(guó)外相比，中國(guó)關(guān)于人臉識(shí)別技術(shù)的研究開(kāi)展的就相比晚許多，國(guó)內(nèi)研究的機(jī)構(gòu)主要集中在國(guó)內(nèi)著名的幾所重點(diǎn)高效，其中就有：清華大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、北京工業(yè)大學(xué)等。同他相比，人臉識(shí)別差的太多太多，遠(yuǎn)不及他的發(fā)展。所以說(shuō)讓計(jì)算 機(jī)能和人像人一樣靈活交流而不是僵硬的機(jī)器交流是科學(xué)家們共同奮斗的方向。它同時(shí)提供云端 REST API 和本地 API（包括 Android, iOS, Linux, Windows,Mac OS）供開(kāi)發(fā)者使用，建立出個(gè)性化的視覺(jué)應(yīng)用。s needs. Under this background, biometric technology is gradually ing into sight by the inherent physical characteristics or behavioral characteristics to identify the body, it is more effective than traditional authentication identity, more reliable and more secure, so that in recent years has been widely research and applications. REHABILITATIVE society, biometric technology is the most widely used fingerprint, iris and face recognition. One of the most popular being the most attention is the recognition. Face It sounds like you would think he has no major breakthrough, is more traditional and there is no room for development, however, acpanied by a major turning point popularized puter applications, cloud puting power and algorithms, real critical points have been start, not a few years, I believe that the function of the human face and landed face search functions will be implemented in specific applications. The issue is to try to use Android Face ++ interfaces to plete a joint recognition, it is in Windows, use Eclipse as a development platform, face recognition function. Main work: (1) by browsing a lot of information and documentation, pletion of basic theoretical preparation work, and briefly describes the face recognition technology. Further studies and research (2) Android system, learn how to develop Android. (3) the study of Face ++ interface to learn how to call the Face ++ interface. (4) will bine theory and practice, and according to the above knowledge, was designed and pleted the study and implementation of face recognition based Face ++. Keywords: Android。 指導(dǎo)教師意見(jiàn) 簽字 ： 2021 年 3 月 30 日 西安 xx 大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì) (論文 )成績(jī)?cè)u(píng)定表 學(xué)生姓名 xx 性別 女 學(xué)號(hào) xxx 專 業(yè) 班 級(jí) xx 課題名稱 基于 Face++的 人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 指導(dǎo) 教師 意見(jiàn) 評(píng)分（百分制）： 指導(dǎo)教師 (簽字 )： 年 月 日 評(píng)閱 教師 意見(jiàn) 評(píng)分（百分制）： 評(píng)閱教師 (簽字 )： 年 月 日 驗(yàn)收小組意見(jiàn) 評(píng)分（百分制）： 驗(yàn)收教師 (組長(zhǎng) )(簽字 )： 年 月 日 答辯 小組 意見(jiàn) （ 評(píng)分（百分制）： 答辯小組組長(zhǎng) (簽字 )： 年 月 日 評(píng)分比例 指導(dǎo)教師評(píng)分 20(％ ) 評(píng)閱教師評(píng)分 30(％ ) 驗(yàn)收小組評(píng)分 30(％ ) 答辯小組評(píng)分 20(％ ) 學(xué)生總評(píng)成績(jī) 百分制成績(jī) 等級(jí)制成績(jī) 答辯委員會(huì)意見(jiàn) 畢業(yè)論文 (設(shè)計(jì) )最終成績(jī) (等級(jí) )： 學(xué)院答辯委員會(huì)主任 (簽字 )： 年 月 日 １ 摘要 I ABSTRACT II 引言 1 1 緒論 1 研究意義與背景 2 人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀 2 主要應(yīng)用 3 人臉檢測(cè) 3 人臉識(shí)別查詢 3 人臉識(shí)別身份認(rèn)證 4 人臉識(shí)別比對(duì) 4 論文內(nèi)容與安排 4 2 主要人臉識(shí)別算法介紹 6 基于 PCA 的人臉識(shí)別算法