【正文】 6 KL 變換 7 PCA技術(shù) 8 基于幾何特征的人臉識別方法 10 隱馬爾可夫模型方法 11 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法 11 支持向量機(jī)方法 12 3 基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 12 Face++簡介 12 平臺簡介 13 Face++核心概念 13 安卓操作系統(tǒng)架構(gòu) 13 安卓操作系統(tǒng)介紹 13 Android 應(yīng)用程序開發(fā)研究 14 搭建應(yīng)用程序開發(fā)環(huán)境搭建 15 Face++主要函數(shù) 介紹 16 /detection/detect 16 /person/create 17 /train/verify 17 基于 Face++的人臉識別實現(xiàn) 17 頁面設(shè)計 17 人臉圖像采集模塊 20 數(shù)據(jù)處理模塊 21 人臉檢測模塊 22 人臉識別模塊 23 本章小結(jié) 24 4 實驗結(jié)果與分析 27 ２ 實驗結(jié)果 27 實驗結(jié)果分析 29 本章小結(jié) 29 5 結(jié)論與展望 30 結(jié)論 30 展望 30 致謝 32 參考文獻(xiàn) 33 I 摘要 隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的疾速成長及大數(shù)據(jù)時代的到來，信息安全問 題也隨之提上議程，怎么快速高效率的進(jìn)行身份驗證和識別，仍舊是成為人們?nèi)諠u重視的問題．原有的基于密碼，驗證碼和磁卡的身份識別認(rèn)證方法都存在著明顯的缺陷，易遺失、易損壞、易破譯等等，已經(jīng)完全不能跟上時代的發(fā)展和達(dá)到人們的需求．在這種時代背景下，生物識別技術(shù)也逐漸進(jìn)入人們的視線 通過固有的生理特征或行為特征進(jìn)行識別人體 , 它比傳統(tǒng)的身份認(rèn)證更有效、更可靠和更安全，從而近年來得到廣泛的研究和應(yīng)用．方今社會，生物特征識別技術(shù)應(yīng)用最廣泛的是對指紋、虹膜和人臉進(jìn)行識別。 工作思路和方案（怎么做） 思路： （ 1）了解現(xiàn)今已有的人臉識別的相關(guān)算法； （ 2）查閱相關(guān)資料，研究人臉識別的幾種代表性算法的基本原理，然后根據(jù)研究成果，設(shè)計出算法并畫出算法流程圖； （ 3）根據(jù)算法流程圖編寫程序并調(diào)試，直至達(dá)到預(yù)期設(shè)想的效果 ； （ 4）設(shè)計出人臉識別系統(tǒng)的框架，并采用 Java 進(jìn)行系統(tǒng)搭建完成功能，實現(xiàn)整個系統(tǒng)并對系統(tǒng)進(jìn)行測試。目前，生物特征識別技術(shù)應(yīng)用最廣泛的是指紋識別、虹膜識別和人臉識別。傳統(tǒng)的基于密碼，個人識別碼和磁卡的身份識別認(rèn)證方法都存在著明顯的缺陷，易丟失、易破損、易破解等等，已經(jīng)不能滿足社會的發(fā)展和人們的需求。在這種背景下，人們開始將目光投向生物特征識別技術(shù) —— 利用人體固有的生理特征或行為特征來進(jìn)行身份 的鑒別或確認(rèn)，它比傳統(tǒng)的身份認(rèn)證更有效、更可靠和更安全，從而近年來得到廣泛的研究和應(yīng)用。 而人臉識別目前已經(jīng)成為廣大科研人員普遍關(guān)注的研究熱點，它具有自然、直觀、非接觸、安全、快捷等特點。 方案： （ 1）在西安 xx 大學(xué)圖書館中文數(shù)據(jù)庫查找有關(guān)人臉識別技術(shù)相關(guān)的書籍、期刊、會議記錄、論文等資料，在此基礎(chǔ)上對整個人臉識別系統(tǒng)構(gòu)建一個整體的理論框架，為接下來的研究工作做好準(zhǔn)備。其中最熱門的被關(guān)注最多的就是人臉識別了。 Face ++。當(dāng)然如果你想要定制版的企業(yè)級視覺服務(wù)， Face++也可以幫你實現(xiàn)。毫無疑問，讓計算機(jī)變得更加聰明的第一步就是讓他具備識別的能力。但是為什么需要人臉識別呢？這是因為指紋，掌紋，虹膜識別技術(shù)都需要當(dāng)事人的配合，但人臉識別可以在無聲無息中實現(xiàn)認(rèn)證，與其他傳統(tǒng)方式相比加倍安全，靠得住并且高效。 基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 3 人臉檢測便是從人臉的原始照片中提取部分特征。 人臉識別技術(shù)在中國起步很晚，比國外要晚上好幾年，但隨著不斷完善和改進(jìn)的人臉識別算法和日益增長的市場需求 ,還有獨特的臉部識別，已經(jīng)有不少商業(yè)人臉識別系統(tǒng)研發(fā)投入到到市場。 人臉識別查詢 基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 4 人臉識別查詢是建立在從已建立的人臉數(shù)據(jù)庫中搜索與人臉圖像相似度較高的人臉圖片比對的基礎(chǔ)上進(jìn)行人臉識別的。這個方法的主旨其實就是一對一比對，從速度或認(rèn)證的準(zhǔn)確度上看，他已經(jīng)是相當(dāng)成熟的技術(shù)，在上述的場合廣泛使用。 ”(6) 論文內(nèi)容與安排 本文的目標(biāo)為實現(xiàn)基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn)。 表 21 列出了人臉識別中 主要的方法，本節(jié)將目前主流的方法進(jìn)行詳細(xì)介紹。 KL 變換 KL 變換（ KauhunenLoeve 變換）是一種經(jīng)常使用的正交變換，具體的變換過程如下所示： 設(shè)有 n 維隨機(jī)變量 ini i????? 1X (21) 其中 i? 為加權(quán)系數(shù)， i? 為基向量， X 還可以使用另一個比較直觀的表達(dá)式來表示： ? ?? ? ????????? ??? TnnX , . . ., . . . , 321321 (22) 其中， ? ?n???? ,..., 321?? , ? ?Tn????? ,..., 321? 基向量通常為正交向量，而正交向量可以通過一個表達(dá)式表示： ??? ????? ji jijTi 01 (23) 因為 ? 由多個正交向量組成，所以它是一個正交的矩陣，用表達(dá)式表示為： IjTi ??? (24) 將公式 22 的兩邊都向左乘以 T? ，得到 XT??? (25) 通過正交向量表示即為： XTii ??? (26) 正交向量集合 ??j? 的取值直接決定向量集合 ? 的各個向量之間是否互相不相關(guān)，因此設(shè) ? ?XXER T? (27) 將公式 22 代入公式 27 中，得到 ? ? ? ? ? ? TTTTT EEXXER ??????? ???? (28) 基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 8 令 (29) 換成另一種表達(dá)方式即為： ，那么 T????R (210) 右乘 (210), ? 得： ?????? TR (211) ? 是正交矩陣，因此 (211)可簡化為： ????R (212) 那么能夠得到： ? ?njR jjj ,...2,1???? ? (213) 可見，對于 j? 這個特征向量來講， R 是其對應(yīng)的特征值，并且 R 是 j? 的自相關(guān)實對稱矩陣，因此，不同的特征向量之間應(yīng)該要正交。 在這一部分需要將人臉數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，并將數(shù)據(jù)庫中的人臉數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集和測試集用于后續(xù)的人臉識別，將 n?n 的人臉空間轉(zhuǎn)換成 2n 的形式進(jìn)行表示。本征值降序排列，可表示為：1r210 ... ???? ???? ，那么對應(yīng)的本征值可以表示為 i? ，相應(yīng)的 1M210 ,..., ???? 可以稱作特征臉，所有的特征臉又可以叫做特征臉空間。 基于幾何特征的人臉識別方法 基于幾何特征的人臉識別方法是最早、最傳統(tǒng)的人臉識別方法之一?；趲缀翁卣鞯娜四樧R別方法簡單并且容易理解，但這種方法是一種基于人臉的先驗知識的非自動識別過程，同時，當(dāng)人臉處于復(fù)雜背景下，被 障礙物遮擋，基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 11 面部表情和姿態(tài)的變化對系統(tǒng)識別率具有相當(dāng)高的影響，且魯棒性很差?！? （ 11） 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從名字可以看出，該方法通過對人腦的結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理的模擬，使用大量的連接構(gòu)建類似人腦的計算模型的復(fù)雜性來解決識別問題的處理單元?！巴ǔＴ谠胤N空間中樣本都是線性不可分的，支持向量機(jī)方法通過相應(yīng)的核函數(shù)這種非線性映射方法映射到高維空間中使其線性可分，將兩類樣本無錯誤的隔開使分類誤差達(dá)到最小。 Face 是 從人臉圖片 中檢測出的人臉。 ID 和 Name 是 來定位和訪問 Image， Face， Person， Faceset 和 Group 元素的，他們的 id 都是全局唯一的，系統(tǒng)自動分配 。 Android 應(yīng)用程序開發(fā)研究 應(yīng)用程序組件是指具有相對獨立的且比較完整的功能、針對特定應(yīng)用場合的功能模塊， Android 應(yīng)用程序就是由多種組件組成的。 Activity 是由 Android 系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù)的，它也有自己的生命周期 :產(chǎn)生、運行、銷毀。 Content Provider：是在應(yīng)用程序間共享數(shù)據(jù)的一種機(jī)制。 應(yīng)用程序開發(fā)環(huán)境搭建 Android 應(yīng)用程序可以在 Window