【正文】 系統(tǒng)等。人臉識別技術(shù)，作為一個(gè)發(fā)展前景良好的領(lǐng)域，近年來得到了愈來愈寬泛的關(guān)注，成為國內(nèi)外各科研機(jī)構(gòu)和高校的研究熱門。因此，使用 Face++，你可以很容易地建立很多你想要的視覺類多功能應(yīng)用，比如，身份認(rèn)證，興趣挖掘，以及社交娛樂分享等等。人臉識別 聽起來你會(huì)認(rèn)為他已經(jīng)沒有什么大的突破，是比較傳統(tǒng)的并且沒有發(fā)展空間的，然而，伴著計(jì)算機(jī)的普遍推廣應(yīng)用，云計(jì)算能力和算法的大轉(zhuǎn)折，真正的爆點(diǎn)已經(jīng)開始，過不了幾年，我相信對人臉的登陸功能及人臉的搜尋功能都將會(huì)實(shí)現(xiàn)于具體應(yīng)用。隨著人臉識別技術(shù)研究的不斷深入，自動(dòng)人臉識別已經(jīng)成為最具發(fā)展?jié)摿Φ纳锾卣髯R別技術(shù)之一。 論文作者： （簽字）時(shí)間： 2021 年 6 月 5 日 指導(dǎo)教師已閱： （簽字） 時(shí) 間： 2021 年 6 月 5 日 西安 xx 大學(xué) 畢業(yè)設(shè)計(jì) (論文 )開題報(bào)告 xx 學(xué)院 xx 專業(yè) xx 級 xx 班 課題名稱：基于 Face++的 人臉識別研究與實(shí)現(xiàn) 學(xué)生姓名： xx 學(xué)號： xx 指導(dǎo)教師： xx 報(bào)告日期： 2021年 3月 26 日 西安 xx 大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）開題報(bào)告 學(xué)號 xx 姓名 xx 導(dǎo)師 xx 題目 基于 Face++的 人臉識別研究與實(shí)現(xiàn) 選題目的（為什么選該課題） 隨著當(dāng)今社會(huì)科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步與快速發(fā)展，我們已經(jīng)進(jìn)入數(shù)字化的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，因此，信息 安全的重要性就隨之而來 ，如何有效，并且快速方便地進(jìn)行身份驗(yàn)證和識別，已經(jīng)成為人們?nèi)找骊P(guān)注的問題。 軟硬件要求：電腦一臺： CPU： Pentium III 800 以上 內(nèi)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(guān)算法及其原理，并分析不同算法的優(yōu)缺點(diǎn)； （ 2）在常用的人臉識別算法中選擇一種更優(yōu)算法進(jìn)行分析研究和改進(jìn)； （ 3）采集或者在互聯(lián)網(wǎng)上獲取人臉照片，建立人臉數(shù)據(jù)庫，用于后期 的算法研究； （ 4）在 Face++中，是如何用 Java 實(shí)現(xiàn)人臉識別的算法的； （ 5）如何對人臉進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)檢測并盡可能的提高相似度已達(dá)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(yīng)信息； （ 7）深入研究 Face++究竟是如何實(shí)現(xiàn)人臉識別。 關(guān)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。但與人類沒有辦法進(jìn)行有效的智能交互。 人臉識別技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀 當(dāng)今社會(huì)，研究人臉識別技術(shù)的組織及個(gè)人很多很多，比如說美國的 MIT(Media lab)、 CMU 和耶魯大學(xué)，還有日本的少 許研究機(jī)構(gòu)。為此現(xiàn)狀，市面上已經(jīng)開發(fā)出了一套綜合應(yīng)用系統(tǒng)用以處理銀行大聯(lián)網(wǎng)高速圖像搜索系統(tǒng) 產(chǎn)生的大量的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的問題。在門禁控制系統(tǒng)的另一個(gè)值得關(guān)注的是，接口標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一。 特征臉方法經(jīng)過 KL 變換后由原來的高維度的向量轉(zhuǎn)換為低維度的向量子空間，達(dá)到很好的降維效果，簡單有效，因其運(yùn)算復(fù)雜度低是以識別速度較快，同時(shí)易于實(shí)現(xiàn)，“識別率雖高，但卻存在一些缺陷，當(dāng)光線照射不一致時(shí)、人臉的方位也不是固定不 變的時(shí)候，識別率就會(huì)快速降低，同時(shí)當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)目的增加時(shí)，計(jì)算復(fù)雜度也相應(yīng)的增加” （ 14） 。 SVD 定理：設(shè) X 為一個(gè)隨機(jī)矩陣，且矩陣維數(shù)為 rn? ，那么在這個(gè)基礎(chǔ)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(gè)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(dá) ： ? ?? ?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 ?；趲缀翁卣髑蔬M(jìn)行分類識別是一個(gè)對高圖像質(zhì)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(zhì)量較差、各種器官輪廓提取效果的差，繼而人臉識別結(jié)果到不到理想效果。識別率也很高，但缺點(diǎn)是若要得到較好的識別效果，則需要充分的樣本數(shù)量進(jìn)行訓(xùn)練，由于圖像數(shù)據(jù)量非常大，因而需要的神經(jīng)元數(shù)目就會(huì)增加很多，因此訓(xùn)練時(shí)間就會(huì)很長，因而識別速度較慢，若沒有充分的樣本進(jìn)行訓(xùn)練則在光照、表情等情況改變時(shí)識別效果不是很理想。一個(gè) 人臉 也許是來源于多個(gè) 不同的 人 和人臉集合中 。 如圖 31 是 Android 操作系統(tǒng)軟件模塊之間的關(guān)系。 Intent可以進(jìn)行各個(gè)組件之間的切換和傳輸數(shù)據(jù)。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(shí)現(xiàn) 17 tag 可以為 圖片中檢測出的每一張 Face 指定一個(gè)不包含 ^,amp。 主要代碼： 基于 Face++的人臉識別研究與實(shí)現(xiàn) 24 .getJSONObject(position).getJSONObject(center) 基于 Face++的人臉識別研究與實(shí)現(xiàn) 25 本章小結(jié) 本章通過在 face++官網(wǎng)上的學(xué)習(xí)，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(shí)現(xiàn) 26 也在網(wǎng)上查閱大量的資料，同時(shí)深入研究了 Android，對如何在 Android 上進(jìn)行開發(fā)也明白了許多，通過這些學(xué)習(xí)，懂得了如何在 Android 上實(shí)現(xiàn) face++接口，并加以具體代碼分模塊的實(shí)現(xiàn)了基于 face++的人臉識別研究與實(shí)現(xiàn)的課題。第二，面部識別 技術(shù)不需要人們特別配合，只要相機(jī)可以監(jiān)視的地方，是否配合識別都將不受影響；最后一點(diǎn)就是 ，人臉識別 需要圖像來實(shí)現(xiàn) ， 這個(gè)很好達(dá)到。 (4) 重點(diǎn)對本系統(tǒng)采用的 Face++接口 進(jìn)行深入的研究，詳細(xì)的闡述了該 接口的功能 。同 時(shí)， HttpRequests，PostParameters, FaceppResult 這三個(gè)類是最重要的，分別用來處理用戶請求和傳入請求參數(shù)及保存返回結(jié)果。 (7) 創(chuàng)建工程，打開 Eclipse，點(diǎn)擊“ FileNewProjectAndroid Application Project”就可以新建一個(gè) Android 工程。 Content Provider：是在應(yīng)用程序間共享數(shù)據(jù)的一種機(jī)制。 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(dú)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。 Face 是 從人臉圖片 中檢測出的人臉?！? （ 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(jì)算模型的復(fù)雜性來解決識別問題的處理單元。 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。 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。 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。這個(gè)方法的主旨其實(shí)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。 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(dú)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。但是為什么需要人臉識別呢？這是因?yàn)橹讣y，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(shí)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。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(shí)現(xiàn)。其中最熱門的被關(guān)注最多的就是人臉識別了。 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(diǎn)，它具有自然、直觀、非接觸、安全、快捷等特點(diǎn)。傳統(tǒng)的基于密碼，個(gè)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(huì)的發(fā)展和人們的需求。 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(jì)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(jì)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(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)并對系統(tǒng)進(jìn)行測試。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