【正文】 沒有唯一的程序啟動(dòng)入口來啟動(dòng) Android App，他的啟動(dòng)入口在 中事先聲明” （ 17） 。例如，當(dāng)來電的外部事件的到來，我們通過 Broadcast Receiver 來 接收處理。那么 Android 中兩個(gè)程序之間通過如何 Content Provider 進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。輸入java –version 查看 JDK 的版本信息。 表 31 /detection/detect 參數(shù) 參數(shù)名 參數(shù)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(cè)圖片的 URL 或者 通過 POST 方法上傳的二進(jìn)制數(shù)據(jù)，原始圖片大小需要小于 3M 可選 mode 檢測(cè)模式可以是 normal(默認(rèn) ) 或者 oneface 。 /person/create 創(chuàng)建 person 一個(gè) person 可以放許多 face． 表 31 /person/create 參數(shù) /train/verify 針對(duì) verify 功能對(duì) person 進(jìn)行訓(xùn)練。本課題是調(diào)用/detection/detect 接口來實(shí)現(xiàn)的。 基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 30 5 結(jié)論與展望 結(jié)論 在導(dǎo)師的悉心指導(dǎo)和 同學(xué) 的熱心幫助下，最終完成了本文的研究課題，即 基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 。 總體來說，本文通過研究和學(xué)習(xí)，尋找出一種合適的人臉識(shí)別算 法， 能快速簡單并且準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別， face++平臺(tái)都可以達(dá)到這些條件，最終我借助face++接口設(shè)計(jì)并在安卓系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)了人臉識(shí)別功能。 在我看來， 未來 的人臉識(shí)別 方向 將是 超高清和 3D識(shí)別的天下 ,他們 可能 會(huì) 使人臉識(shí)別 進(jìn)入一個(gè)新 階段新轉(zhuǎn)折， 成為更有價(jià)值的識(shí)別技術(shù)。生物識(shí)別中除了人臉識(shí)別技術(shù)是 大家都耳濡目染 的，還有語音識(shí)別、指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、靜脈識(shí)別。伴隨著 It行業(yè)的急速發(fā)展，智能化的型移動(dòng)終端將是未來的發(fā)展趨勢(shì)，這將給 人臉識(shí)別技術(shù)帶來翻天覆地的變化，讓人臉識(shí)別走的更遠(yuǎn)。 if (callback != null) { (null)。 當(dāng)一個(gè) person 內(nèi)的數(shù)據(jù)被修改后，為使這些修改生效， person 應(yīng)當(dāng)被重新 Train 表 33 /train/verify 參數(shù) 基于 Face++的人臉識(shí)別實(shí)現(xiàn) 頁面設(shè)計(jì) 基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 18 Android 采用 xml 文件配置來設(shè)計(jì)頁面布局，如此可以將程序的表現(xiàn)層和控制層分離；并且在以后修改用戶界面時(shí)，就不需要再修改程序的源代碼了 ，為編碼提供了很多方便；因?yàn)榻缑婵梢暬覀兛梢灾苯釉诰幊虝r(shí)就看到設(shè)計(jì)的用戶界面，加快了界面設(shè)計(jì)的過程。 attribute 可以是 none 或者由逗號(hào)分割的屬性列表。 (3) 安裝 SDK，從 Google 官網(wǎng) 下載合適版本的 SDK 程序包，解壓安裝 SDK Manager。 Intent:可以稱為一個(gè)媒體介質(zhì)，傳遞數(shù)據(jù)，和 Android 各組件進(jìn)行通訊?！?（ 17） Broadcast Receiver 既 可以在應(yīng)用程序配置文件 中注冊(cè)，也可以在應(yīng)用程序的代碼中使 Context. register Receiver()中進(jìn)行注冊(cè)。它 包含了 Android應(yīng)用程序的相關(guān)信息，如應(yīng)用程序名稱、圖標(biāo)、包名稱、組件、權(quán)限管理和 SDK最低版本等。 Android 平臺(tái)中提供了基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 14 Dalvik 虛擬機(jī)來運(yùn)行編譯后的 java 代碼。 Faceset 指一個(gè)或多個(gè) 人臉 的集合。 Face++提供簡單的，強(qiáng)大的，通用的視覺服務(wù)平臺(tái)的目的是為了讓廣大的 IT 開發(fā)者能夠很輕易地運(yùn)用最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的視覺功能，它同時(shí)提供云端 API 和本地AP 壹 供開發(fā)者使用，建立出個(gè)性化的視覺應(yīng)用．當(dāng)然 face++還擁有定制和企業(yè)級(jí)視覺服務(wù)的服務(wù)。當(dāng)在學(xué)習(xí)過程中遇到的噪聲干擾大的圖像或 丟失部分圖像，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法仍然是獲得更好的面部特征，這在其他的人臉識(shí)別方法具有無可比擬的優(yōu)勢(shì)。該模型是基于統(tǒng)計(jì)模型基礎(chǔ)的一種模式識(shí)別方法，通過掃描樣本圖像提取的特征作為參數(shù)建立模型，模型參數(shù)具有相當(dāng)穩(wěn)定的特性，對(duì)表情、形態(tài)具有很好的魯棒性。 目前，在比較常見的基于幾何特征的人臉識(shí)別方法主要有以下兩種： “基于幾何特征曲率進(jìn)行分類識(shí)別的方法是依據(jù)人臉器官的輪廓弧線的曲率進(jìn)行分類的。 在正常情況下，一個(gè)特定的人臉圖像，可以通過多個(gè)特征臉的加權(quán)組合得到，用于最終的人臉識(shí)別。在求取本征值和本征向量的過程中，為 了減少運(yùn)算量，將使用 SVD 定理來進(jìn)行降維。 “整個(gè)變換過程是在原來的向量空間的基礎(chǔ)上將其進(jìn)行變換，使得原來向量之間的相關(guān)性發(fā)生了改變，使得一些帶有較少信息的向量被去掉，因此達(dá)到降低向 量空間維度的目的” （ 19） 。由于該分量擁有人臉相像的外形，被稱作“特征臉”。 第三章 首先對(duì) Face++平臺(tái)進(jìn)行了簡單介紹，其次介紹了安卓操作系統(tǒng)，并且簡要說明了 Face++的重要接口，最后重點(diǎn)說明了基于 Face++的人臉識(shí)別的實(shí)現(xiàn)。它通常是一個(gè)組合的多種識(shí)別方法，它是由多種識(shí)別控制完成進(jìn)出口控制。 人臉識(shí)別身份認(rèn)證 人臉識(shí)別身份認(rèn)證主要是對(duì)那些參加的活動(dòng)私密性重要性比較苛刻的人來進(jìn)行的。當(dāng)下，許多城市地區(qū)開始逐步施行網(wǎng)絡(luò)工程進(jìn)行城市監(jiān)控、銀行監(jiān)控，造成大量的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)需要進(jìn)行處理。 2021 年， 提出 了 HaarLike 方法，闡述了如何迅速精準(zhǔn)的完成對(duì)整張照片進(jìn)行人臉檢測(cè) 運(yùn)用 AdoBoost 和 Cascade 方法。人臉識(shí)別是屬于生物特征識(shí)別技術(shù)，他是靠檢測(cè)和比較人臉照片來實(shí)現(xiàn)的。怎樣運(yùn)用人體的生物特征快速便捷的識(shí)別一個(gè)人的身份成為目下當(dāng)今每個(gè)國家地區(qū)研究機(jī)構(gòu)的重中之 重。 第 2 章 主要介紹當(dāng)前流行的人臉識(shí)別算法 ；第 3 章為 安卓系統(tǒng)和 Face++的介紹，為課題的實(shí)現(xiàn)做好充足的準(zhǔn)備，同時(shí)對(duì)課題進(jìn)行具體實(shí)現(xiàn) ；第 4 章 為 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 ；第 5 章為結(jié)論與展望，完成對(duì)課題的總結(jié)。因此，本論文將聯(lián)合當(dāng)下最流行的 Face++來完成本課題研究。 (3)通過對(duì) Face++接口的研究，了解了如何調(diào)用 Face++接口。 （ 3）運(yùn)用 Eclipse 軟件進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)功能。 前期基礎(chǔ)（已學(xué)課程、掌握的工具，資料積累、軟硬件條件等） 大學(xué)學(xué)習(xí)期間，深入學(xué)習(xí)了 DSP圖像處理的相關(guān)課程及自學(xué)了面向?qū)ο蟮木幊陶Z言 Java，熟練掌握了 Eclipse 等軟件 的操作。生物特征也具有唯一性，不同的人具有不同的生物特征，因而可以避免假冒和偽造等情況的發(fā)生 ，使得生物特征識(shí)別技術(shù)既安全有可靠。 西 安 X X 大 學(xué) 畢 業(yè) 設(shè) 計(jì)（論 文） 題 目： 基于 Face++的 人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 學(xué) 院 ： xxxxxxxxxxxxxxxxxx 專 業(yè)： xxxxxxx 班 級(jí)： xx 學(xué)生姓名： xx 導(dǎo)師姓名： xx 職稱： xx 起止時(shí)間 ： 2021 年 3 月 2 日至 2021 年 6 月 19 日 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）誠信聲明書 本人聲明：本人所提交的畢業(yè)論文《 基于 Face++的 人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 》是本人在指導(dǎo)教師指導(dǎo)下獨(dú)立研究、寫作的成果，論文中所引用他人的文獻(xiàn)、數(shù)據(jù)、圖件、資料均已明確標(biāo)注；對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式注明并表示感謝。生物特征具有很強(qiáng)的穩(wěn)定性，如虹膜指紋信息幾十年都不會(huì)變化，人臉樣子也不會(huì)在短期內(nèi)發(fā)生變化。但是，由于人臉在識(shí)別過程中受到多種因素的影響，如 :復(fù)雜的人臉結(jié)構(gòu)、表情的千變?nèi)f化以及人臉采集的外部環(huán)境等，因此到目前為止，人臉識(shí)別依然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的研究課題。在本課題中，要完成的是人臉識(shí)別算法研究與 Java編程實(shí)現(xiàn)；在前期對(duì)人臉識(shí)別算法研究的基礎(chǔ)上，針對(duì)此次課題的設(shè)計(jì)目標(biāo)寫出精簡且系統(tǒng)的開題報(bào)告。 (2)Android 系統(tǒng)的深入研究和調(diào)研，了解 如何通過 Android 的開發(fā)。而今有很多科研組織推出了一連串的計(jì)算機(jī)視覺庫，能夠相當(dāng)不錯(cuò)地處理算法上的問題，使得人臉識(shí)別算法變得簡單易實(shí)現(xiàn)，比如 Intel 的 OpenCV 庫和北京曠視的 face++平臺(tái)。 第 1 章為 緒論 ， 主要介紹人臉識(shí)別的背景和現(xiàn)狀，及目前的應(yīng)用，還有本論文的內(nèi)容與安排。 自從美國 事件之后，身份識(shí)別技術(shù)不僅廣泛用于銀行相關(guān)部門，電子商務(wù)相關(guān)領(lǐng)域及家庭安全上，而且在國防安全上也有著至關(guān)重要的應(yīng)用價(jià)值。關(guān)于人臉識(shí)別的研究在國內(nèi)展開比較晚，所以應(yīng)用范圍較窄，主要是集中在銀行、公安、物業(yè)管理和考勤等等。這些年來，計(jì)算機(jī)技術(shù)越發(fā)成熟，與之緊密相關(guān)的技術(shù)也隨之快速發(fā)展，使得人臉檢測(cè)技術(shù)一直都是科研學(xué)者心中及手中的重要科研課題，比如說基于 haar 特征匹配的算法、以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法等等已經(jīng) 被應(yīng)用到人臉檢測(cè)技術(shù)上。 主要應(yīng)用 人臉檢測(cè) 人臉檢測(cè)，簡單說來，便是看圖像是否清晰明了，是否能精確快速的被處理分析得到數(shù)據(jù)。其實(shí)，簡單看人臉識(shí)別，他就是一個(gè)人臉相似度的對(duì)比。比如說銀行金庫、軍隊(duì)彈藥庫等重要地方的進(jìn)出口掌控對(duì)該種場(chǎng)地的人身經(jīng)濟(jì)安全都有著不可估量的作用。 第二章 簡要說明人臉識(shí)別的主流方法，并闡述了基于 PCA 的人臉識(shí)別算基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 5 法。 對(duì)于每一個(gè)人臉樣本圖像依照從左到右，從上到下的每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值構(gòu)成一個(gè)高維向量， PCA 的主要思想是在原始人臉空間中經(jīng)過 KL 變換后，由原來的高維向量轉(zhuǎn)換為低維向量子空間，提取一套包 含離散程度最大的特征向量來表示原始樣本，相應(yīng)的特征向量，就為主特征向量。 3) 系數(shù) XT??? 。 其中， ? 是均值， M 是訓(xùn)練集的個(gè)數(shù)，而 ix 是第 i 個(gè)樣本。 將所有人臉圖像統(tǒng)一映射到特征子空間，圖像都會(huì)各自對(duì)應(yīng)每一個(gè)空間坐標(biāo)，并具有自己的坐標(biāo)系數(shù)的坐標(biāo)，這組系數(shù)代表相應(yīng)的人臉圖像。該方法本質(zhì)上是利用角度、曲率以及歐式距離等作為識(shí)別依據(jù)。 馬爾可夫在二十世紀(jì)初提出了基于數(shù)學(xué)分析方法研究 自然過程的馬爾可夫鏈，這種體系結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)而且豐富，經(jīng)過在工程中應(yīng)用，表現(xiàn)出良好的應(yīng)用價(jià)值。 該方法應(yīng)用于人臉識(shí)別時(shí)主要的優(yōu)點(diǎn)在于可以方便的構(gòu)造出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)作為分類器，“很好的應(yīng)用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射特性，避免了復(fù)雜的特征提取工作，當(dāng)待檢測(cè)人臉圖片中有較大的噪聲干擾或是丟失局部圖片” （ 16） ，也能恢復(fù)出完整的人臉。 3 基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) Face++簡介 基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 13 平臺(tái)簡介 Face++是新一代云端視覺服務(wù)平臺(tái)，功能強(qiáng)大，簡單易實(shí)現(xiàn)，通用性強(qiáng)大，有著世界最前沿的 人臉檢測(cè)，及識(shí)別，和分析的實(shí)現(xiàn)方法 ?？梢杂泻芏嗟娜四?，這些人臉可以是來源于很多個(gè)圖片中，但是必須是同一個(gè)人的人臉?；?Android 平臺(tái)進(jìn)行開發(fā)的語言通常是 Java。 ：是 xml格式的 Android程序清單文件。 Broadcast Receiver 對(duì)于用戶來說是隱藏的是非透明化的，不能生成 UI，那么用戶就不能直接得到結(jié)果?！白鳛閿?shù)據(jù)提供者一方，需要提供操作數(shù)據(jù)的 接口方法 (添加、刪除、檢索和更新 )，其內(nèi)部使用數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)等進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)；作為數(shù)據(jù)的使用方，不能直接調(diào)用 Content Provider 的接口方法，而是借助于 Content Resolver 對(duì)象。 基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 16 (2) 安裝 Eclipse，在官方網(wǎng)站下載安裝包，直接安裝即可。在 oneface 模式中，檢測(cè)器僅找出圖片中最大的一張臉。在一個(gè) person 進(jìn)行 verify 之前，必須先對(duì)該 person 進(jìn)行 Train，只有 train 之后才能實(shí)現(xiàn)識(shí)別功能。 主要代碼： 基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 23 })。人臉識(shí)別就是將人臉圖片進(jìn)行檢測(cè)來獲得人臉的特征信息進(jìn)行分析識(shí)別的技術(shù)。 展望 在 數(shù)據(jù)爆炸科技愈來愈發(fā)達(dá)的今天 ，生物特征識(shí)別技術(shù) 已然 變得愈發(fā)重要。 對(duì)于 超高清人臉識(shí)別 來說 ， 我們的皮膚不是一成不變的 ， 不同時(shí)期它的狀態(tài)不一樣，有可能幾年內(nèi)或者 經(jīng)過 五年十年都 會(huì)發(fā)生本質(zhì) 上 的改變， 當(dāng)然短期時(shí)間內(nèi) ， 它的狀態(tài)肯定是 穩(wěn)定的， 如此我們 通過超