【導(dǎo)讀】本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。需要身份認證時，運用生物特征識別技術(shù)可以不用攜帶身份證件、鑰匙等，也不需。紋信息幾十年都不會變化，人臉樣子也不會在短期內(nèi)發(fā)生變化。別技術(shù)既安全有可靠。目前，生物特征識別技術(shù)應(yīng)用最廣泛的是。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。依然是一個具有挑戰(zhàn)性的研究課題。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。如何對人臉進行關(guān)鍵點檢測并盡可能的提高相似度已達到人們的需求；根據(jù)算法流程圖編寫程序并調(diào)試，直至達到預(yù)期設(shè)想的效果；研究工作做好準備。針對現(xiàn)有各種算法進行比較和總結(jié)，在此基礎(chǔ)上尋求一種更優(yōu)的算法，對當(dāng)前人臉識別領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀有一個清晰的總體認識。根據(jù)研究情況確定設(shè)計目標(biāo)以及完成畢業(yè)設(shè)計開題報告。運用Eclipse軟件進行編程實現(xiàn)功能。學(xué)習(xí)Java語言，完成系統(tǒng)框架的搭建，并實。格的畢業(yè)論文并準備畢業(yè)答辯。

　　

【正文】 ovider：是在應(yīng)用程序間共享數(shù)據(jù)的一種機制?！霸?Android 上數(shù)據(jù)是非共享的，所以必須調(diào)用 Content Provider 來分享自己擁有的數(shù)據(jù)，這樣其他應(yīng)用程序可以在不知道數(shù)據(jù)實際存儲方式的情況下，對共享數(shù)據(jù)進行增刪改查等操作” （ 9） 。那么 Android 中兩個程序之間通過如何 Content Provider 進行數(shù)據(jù)交換?！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) 等進行數(shù)據(jù)的存儲；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 對象。 Intent:可以稱為一個媒體介質(zhì)，傳遞數(shù)據(jù)，和 Android 各組件進行通訊。 intent用來啟動 Activity 和 Service，也可以在 Android 系統(tǒng)上發(fā)布廣播消息。 Intent可以進行各個組件之間的切換和傳輸數(shù)據(jù)。另外，一個應(yīng)用程序也可使用 Intent啟動另一應(yīng)用程序中的 Activity。 應(yīng)用程序開發(fā)環(huán)境搭建 Android 應(yīng)用程序可以在 Windows、 MacOS、 Linux 系統(tǒng)下進行開發(fā)。以下是 Android 開發(fā)環(huán)境的搭建： (1) 安裝 ，安裝完成之后，在 cmd 中檢查 JDK 是否安裝成功。輸入java –version 查看 JDK 的版本信息。 基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 16 (2) 安裝 Eclipse，在官方網(wǎng)站下載安裝包，直接安裝即可。 (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。 (4) 配置 Ecilpse，在 HelpInstall New SoftWare Updates 中選擇安裝 Android 應(yīng)用程序開發(fā) 插件 ADT。 (5) 創(chuàng)建 AVD，他是安卓的虛擬器，模擬一套虛擬設(shè)備來運行 Android 平臺。 (6) 設(shè)置 Android SDK 路徑，在首次建立 Android 項目前，需要設(shè)置 Android SDK 路徑，使得 Android 可以找到 Android SDK 。 (7) 創(chuàng)建工程，打開 Eclipse，點擊“ FileNewProjectAndroid Application Project”就可以新建一個 Android 工程。 Face++主要函數(shù)介紹 /detection/detect 檢測給定圖片中的所有人臉的位置和相應(yīng)的面部屬性，目前面部屬性包括性別 , 年齡 , 種族 , 微笑程度 , 眼鏡和姿勢。 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] 待檢測圖片的 URL 或者 通過 POST 方法上傳的二進制數(shù)據(jù)，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 。在 oneface 模式中，檢測器僅找出圖片中最大的一張臉。 attribute 可以是 none 或者由逗號分割的屬性列表。默認為 gender, age, race, smiling。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(xiàn) 17 tag 可以為圖片中檢測出的每一張 Face 指定一個不包含 ^@,amp。=*39。等非法字符 且不超過 255 字節(jié)的字符串作為 tag， tag 信息可以通過 /info/get_face 查詢 async 如果置為 true，該 API 將會以異步方式被調(diào)用；也就是立即返回一個 session id，稍后可通過 /info/get_session 查詢結(jié)果。默認值為 false。 /person/create 創(chuàng)建 person 一個 person 可以放許多 face． 表 31 /person/create 參數(shù) /train/verify 針對 verify 功能對 person 進行訓(xùn)練。在一個 person 進行 verify 之前，必須先對該 person 進行 Train，只有 train 之后才能實現(xiàn)識別功能。 當(dāng)一個 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++的人臉識別實現(xiàn) 頁面設(shè)計 基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 18 Android 采用 xml 文件配置來設(shè)計頁面布局，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，就不需要再修改程序的源代碼了，為編碼提供了很多方便；因為界面可視化我們可以直接在編程時就看到設(shè)計 的用戶界面，加快了界面設(shè)計的過程。 face++人臉識別主界面： 基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 19 基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 20 人臉圖像采集模塊 從手機打開人臉照片，然后對照片進行處理，再將處理后的照片數(shù)據(jù)傳入人臉數(shù)據(jù)處理模塊 ,最后將人臉數(shù)據(jù)處理模塊返回的結(jié)果呈現(xiàn)給用戶。 此模塊的主要代碼： 基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 21 數(shù)據(jù)處理模塊 本課題采用的是基于 face++平臺的方法實現(xiàn)的。因為此系統(tǒng)是需要在線實現(xiàn)的，所以需要將 Java 對象轉(zhuǎn)換成字節(jié)流，才能在網(wǎng)絡(luò)上傳輸。同時， HttpRequests，PostParameters, FaceppResult 這三個類是最重要的，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。 主要代碼： Java 對象轉(zhuǎn)換成字節(jié)流： 基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 22 Face++數(shù)據(jù)處理： 人臉檢測模塊 實現(xiàn)人臉識別系統(tǒng)，不管你是要干什么，最重要的一步都是人臉檢測，只有通過人臉檢測獲得人臉信息，才可以進行設(shè)計實現(xiàn)下面的功能。本課題是調(diào)用/detection/detect 接口來實現(xiàn)的。 主要代碼： 基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 23 })。 if (callback != null) { (null)。 } } } 人臉識別模塊 實現(xiàn)人臉識別，必須先將人臉提交給 face++進行人臉檢測獲得人臉信息，然后將獲得的人臉信息傳遞到對應(yīng)的函數(shù)中實現(xiàn)人臉識別。 主要代碼： 基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 24 .getJSONObject(position).getJSONObject(center) 基于 Face++的人臉識別研究與實現(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現(xiàn) 26 也在網(wǎng)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(xué)習(xí)，懂得了如何在 Android 上實現(xiàn) face++接口，并加以具體代碼分模塊的實現(xiàn)了基于 face++的人臉識別研究與實現(xiàn)的課題。 基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 27 4 實驗結(jié)果與分析 實驗結(jié)果 圖 41 人臉檢測結(jié)果 基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 28 (a) 人臉訓(xùn)練 (b)訓(xùn)練結(jié)果 (c)將訓(xùn)練的人臉分組分組 (d)人臉識別結(jié)果 圖 42 人臉識別 基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 29 實驗結(jié)果分析 基于 face++的 人臉檢測能在不同光線條件下 ,圖像不同灰度值下快速的檢測出來， 因為 face++是在線識別的，一旦網(wǎng)絡(luò)不暢通程序就會報錯，就無法實現(xiàn)功能，同時必須申請 face++的 api_key和 api_seceret才可以進行登錄連接到 face++服務(wù)器。因為 face++平臺是需要在線識別的，所以在進行人臉檢測時，本地圖片如果不進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，那么是無法成功調(diào)用 detect函數(shù)的。 本章小結(jié) Face++使用基于服務(wù)的調(diào)用方式來管理所有的 API，將本來很難理解的人臉識別技術(shù)的算法封裝起來，變得簡單，大大降低了編寫人臉識別程序的難度，只要你懂開發(fā)，哪怕不懂人臉識別算法，都可以開發(fā)出人臉識別系統(tǒng) ！但是因為我技術(shù)不過關(guān)，所以在編程時一邊看文檔一邊寫代碼，還在網(wǎng)上找了前輩的研究記錄，解決了不少問題，最終實現(xiàn)了基于 face++的人臉識別系統(tǒng)。 基于 Face++的人臉識別研究與實現(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++的人臉識別研究與實現(xiàn) 。人臉識別就是將人臉圖片進行檢測來獲得人臉的特征信息進行分析識別的技術(shù)。伴隨著 It行業(yè)的急速發(fā)展，智能化的型移動終端將是未來的發(fā)展趨勢，這將給人臉識別技術(shù)帶來翻天覆地的變化，讓人臉識別走的更遠。 本文的主要研 究工作是圍繞人臉識別技術(shù)進行的，根據(jù)人臉識別 技術(shù)的相關(guān)資料 ，提出了在 Android 平臺下實現(xiàn) 基于 Face++人臉識別系統(tǒng)的設(shè)計方案，并最終實現(xiàn)本方案，主要做的工作如下： (1) 為了弄清楚課題的研究方向，在前期主要查閱并研究了相關(guān)技術(shù)的資料與文獻，并對人臉識別技術(shù)的背景與發(fā)展現(xiàn)狀進行了深入研究 。 (2) 要想做人臉識別技術(shù)相關(guān)的研究，就必須了解目前人流識別技術(shù)領(lǐng)域主流的人臉識別算法，為此，在第二階段研究了幾類常用的人臉識別算法，并對此進行介紹。 (3) 為了本課題的實現(xiàn)，在設(shè)計課題之前必須做 好詳細并且充足的準備，是以我對 face++平臺進行了深入研究，并且費盡心思在網(wǎng)絡(luò)上找了相關(guān)的研究資料；因為我計劃在安卓上開發(fā)人臉識別系統(tǒng)，所以我也學(xué)習(xí)了安卓的基本知識，為課題的設(shè)計做好了充分的前期準備。 (4) 重點對本系統(tǒng)采用的 Face++接口 進行深入的研究，詳細的闡述了該 接口的功能 。 (5) 將理論知識和實際聯(lián)系起來，設(shè)計并實現(xiàn)了一套基于 Face++的人臉識別系統(tǒng)。 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別算法， 能快速簡單并且準確的實現(xiàn)人臉識別， face++平臺都可以達到這些 條件，最終我借助face++接口設(shè)計并在安卓系統(tǒng)上實現(xiàn)了人臉識別功能。 展望 在 數(shù)據(jù)爆炸科技愈來愈發(fā)達的今天 ，生物特征識別技術(shù) 已然 變得愈發(fā)重要。生物識別中除了人臉識別技術(shù)是 大家都耳濡目染 的，還有語音識別、指紋識別、虹膜識別、靜脈識別。 基于 Face++的人臉識別研究與實現(xiàn) 31 和其他生物識別技術(shù)比較的話，人臉識別技術(shù)的優(yōu)勢包括三點：硬件門檻低是其中之一，其他的識別技術(shù)可能需要特殊的硬件設(shè)備相匹配，但不同的臉部識別，他只需要一個攝像頭或者照片，條件是容易實現(xiàn)的 。第二，面部識別技術(shù)不需要人們特別配合，只要相機可以監(jiān)視的地方，是否配合識別都將不受 影響；最后一點就是 ，人臉識別 需要圖像來實現(xiàn) ， 這個很好達到。因為網(wǎng)絡(luò)上有巨量的照片 。 然而，當(dāng)前的面部識別技術(shù)還沒有達到我們的需要，它目前的真正只應(yīng)用于兩個場景 ， 就 是人臉考勤機和證件照比對 這兩場景 ， 并且這兩場景都很特殊 ， 難以 普及化和生活化，所以 很難讓它在生活中處處存在處處應(yīng)用面太窄 。但隨著社會科技的急速發(fā)展，這將帶給我們更多的關(guān)于人臉識別技術(shù)的進步和新應(yīng)用。 在我看來， 未來 的人臉識別 方向 將是 超高清和 3D識別的天下 ,他們 可能 會 使人臉識別 進入一個新階段新轉(zhuǎn)折， 成為更有價值的識別技術(shù)。 對于 超高清人臉識別 來說 ， 我們的 皮膚不是一成不變的 ， 不同時期它的狀態(tài)不一樣，有可能幾年內(nèi)或者 經(jīng)過 五年十年都 會發(fā)生本質(zhì) 上 的改變， 當(dāng)然短期時間內(nèi) ， 它的狀態(tài)肯定是 穩(wěn)定