【正文】 但隨著社會(huì)科技的急速發(fā)展，這將帶給我們更多的關(guān)于人臉識(shí)別技術(shù)的進(jìn)步和新應(yīng)用。 基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 31 和其他生物識(shí)別技術(shù)比較的話(huà)，人臉識(shí)別技術(shù)的優(yōu)勢(shì)包括三點(diǎn)：硬件門(mén)檻低是其中之一，其他的識(shí)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(shí)別，他只需要一個(gè)攝像頭或者照片，條件是容易實(shí)現(xiàn)的 。 (5) 將理論知識(shí)和實(shí)際聯(lián)系起來(lái)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套基于 Face++的人臉識(shí)別系統(tǒng)。 本文的主要研究工作是圍繞人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行的，根據(jù)人臉識(shí)別 技術(shù)的相關(guān)資料 ，提出了在 Android 平臺(tái)下實(shí)現(xiàn) 基于 Face++人臉識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案，并最終實(shí)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(xiàn)，并對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的背景與發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了深入研究 。 本章小結(jié) Face++使用基于服務(wù)的調(diào)用方式來(lái)管理所有的 API，將本來(lái)很難理解的人臉識(shí)別技術(shù)的算法封裝起來(lái)，變得簡(jiǎn)單，大大降低了編寫(xiě)人臉識(shí)別程序 的難度，只要你懂開(kāi)發(fā)，哪怕不懂人臉識(shí)別算法，都可以開(kāi)發(fā)出人臉識(shí)別系統(tǒng)！但是因?yàn)槲壹夹g(shù)不過(guò)關(guān)，所以在編程時(shí)一邊看文檔一邊寫(xiě)代碼，還在網(wǎng)上找了前輩的研究記錄，解決了不少問(wèn)題，最終實(shí)現(xiàn)了基于 face++的人臉識(shí)別系統(tǒng)。 } } } 人臉識(shí)別模塊 實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別，必須先將人臉提交給 face++進(jìn)行人臉檢測(cè)獲得人臉信息，然后將獲得的人臉信息傳遞到對(duì)應(yīng)的函數(shù)中實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別。 主要代碼： Java 對(duì)象轉(zhuǎn)換成字節(jié)流： 基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 22 Face++數(shù)據(jù)處理： 人臉檢測(cè)模塊 實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別系統(tǒng)，不管你是要干什么，最重要的一步都是人臉檢測(cè)，只有通過(guò)人臉檢測(cè)獲得人臉信息，才可以進(jìn)行設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)下面的功能。 face++人臉識(shí)別主界面： 基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 19 基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 20 人臉圖像采集模塊 從手機(jī)打開(kāi)人臉照片，然后對(duì)照片進(jìn)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(hù)。默認(rèn)值為 false。默認(rèn)為 gender, age, race, smiling。 Face++主要函數(shù)介紹 /detection/detect 檢測(cè)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(shì)。 (4) 配置 Ecilpse，在 HelpInstall New SoftWare Updates 中選擇安裝 Android 應(yīng)用程序開(kāi)發(fā) 插件 ADT。以下是 Android 開(kāi)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。 intent用來(lái)啟動(dòng) Activity 和 Service，也可以在 Android 系統(tǒng)上發(fā)布廣播消息?！霸?Android 上數(shù)據(jù)是非共享的，所以必須調(diào)用 Content Provider 來(lái)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(shí)際存儲(chǔ)方式的情況下，對(duì)共享數(shù)據(jù)進(jìn)行增刪改查等操作” （ 9） 。廣播方和接收方是通過(guò) Intent 進(jìn)行聯(lián)系的： Intent 中需要設(shè)置動(dòng)作 (Action)參數(shù)，Android 系統(tǒng)使用該參數(shù)匹配接收方。 Broadcast Receiver：讓?xiě)?yīng)用程序?qū)σ粋€(gè)外部的事件做出響應(yīng)。每個(gè) Android 應(yīng)用程序都在根目錄下包含一個(gè) Android 程序清單文件。 Android 應(yīng)用程序一般是由 Activity（活動(dòng)）、 Broadcast Receiver（廣播接收器）、 Service（服務(wù)）、 Content Provide（內(nèi)容提供器）、 Intent（意圖）五部分組件構(gòu)成，“在實(shí)際的程序設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)過(guò)程中，組件不一定都被用到，他是按實(shí)際的開(kāi)發(fā)來(lái)選擇合適的組件。 Android 由內(nèi)核層、中間層、應(yīng)用程序框架層和應(yīng)用程序?qū)咏M成。不過(guò)為了便于開(kāi)發(fā)，也可以人為設(shè)置 name，但是必須在全局唯一。人臉集合不要求 人臉必須 來(lái)源于同一個(gè)人，他可以是很多人的人臉集合。一個(gè) 圖像 中也許存在多個(gè) 人臉 。因此，使用 Face++，你可以很容易地建立自己的身份認(rèn)證，興趣挖掘，以及社交娛樂(lè)分享等多類(lèi)型應(yīng)用． Face++核心概念 Face++ 人臉識(shí)別系統(tǒng)的核心概念包括： Image, Face, Person, Faceset 和 Group。支持向量機(jī)方法在處理小樣本、非線(xiàn)性以及高維模式等識(shí)別問(wèn)題中展現(xiàn)出獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)，” （ 2） 比方說(shuō)，最優(yōu)分解面使置信范圍 (也稱(chēng)為 VC 信任 )達(dá)到最小，從而推廣能力強(qiáng)，結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到最小；從線(xiàn)性分類(lèi)器出發(fā)，通過(guò)核函數(shù)實(shí)現(xiàn)非線(xiàn)性可分的低維空間變換高維線(xiàn)性可分；問(wèn)題的復(fù)雜性是與特征 維數(shù)無(wú)關(guān)的，是獨(dú)立的，它絕妙的處理了尺寸問(wèn)題；最終轉(zhuǎn)化為二次優(yōu)化問(wèn)題，存在唯一的極值點(diǎn)，避免了在他算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法中局部極值點(diǎn)問(wèn)題；能較好的進(jìn)行模型選擇且能夠?qū)崿F(xiàn)多種核方法。另外，“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理數(shù)據(jù)的方式是并行的，若通過(guò)硬件實(shí)現(xiàn)可以很基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 12 明顯的提高計(jì)算速度。 “但該方法最早應(yīng)用于人臉識(shí)別領(lǐng)域中是在二十世紀(jì)末 Kohonen 提出的基于自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別系統(tǒng)，隨后越來(lái)越頻繁的應(yīng)用于人臉識(shí)別。因?yàn)槊總€(gè)人臉上都有其自身的特點(diǎn)，相同的臉在光線(xiàn)照射不一樣時(shí)拍攝出來(lái)的圖像是不盡相同的，但各個(gè)器官的位置比例是固定的，并且與其他人這些部位的分布及各個(gè)部位的連接關(guān)系都是不同的。 隱馬爾可夫模型方法 基于隱馬爾可夫模型的方法早期被應(yīng)用于聲音識(shí)別上，并取得了很好的效果，之后被 Nefian 和 Hayes 引人到人臉識(shí)別領(lǐng)域中，近年來(lái)，愈來(lái)愈多的人對(duì)該方法進(jìn)行研究，并取得一定的效果。首先按照面部各器官眼睛、鼻子、嘴的輪廓曲線(xiàn)的曲率等建立分類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)，在進(jìn)行人臉檢測(cè)時(shí)，計(jì)算出待檢測(cè)的輪廓曲線(xiàn)的曲率不同的器官，通過(guò)相關(guān)算法與分類(lèi)庫(kù)中的人臉的輪廓曲線(xiàn)曲率進(jìn)行匹配，完成人臉識(shí)別。人臉中包含上額、眼睛、鼻子、嘴和下額等主要的人臉組成部分，正是因?yàn)檫@些組 成部分的形狀、大小以及個(gè)部分的相互之間的幾何關(guān)系的差別，使得世界上人與人之間臉部的不同。通過(guò) KL 變換產(chǎn)生的系數(shù)，即為： fUy T? 。特征臉空間中，大的特征屬性值可以表示為人臉整體輪廓以及附近環(huán)境，而小的值用來(lái)表述細(xì)節(jié)特征，所以人臉的低頻部分主要由主分量表示，而高頻部分由小分量表示。 步驟三：對(duì)圖像的本征值和本征向量進(jìn)行運(yùn)算。 步驟二：進(jìn)行 KL 變換，得到相應(yīng)的產(chǎn)生矩陣。 PCA 技術(shù) PCA 技術(shù)是將人臉的特征空間降維的技術(shù)，構(gòu)造新的人臉特征空間時(shí)，需要在原來(lái)的人臉中求一組正交的向量，而新的人臉特征空間就是由這組正交向量??????????????????nj???0......01? ? ??? ??? kj kjjji 0E ???基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 9 中的部分組成的。 由此可見(jiàn)，求取 KL 系數(shù)的步驟如下所示： 1) 對(duì)于向量 X，首先應(yīng)該求取它的自相關(guān)矩陣 ? ?XXER T? ， KL 的產(chǎn)生矩陣也可以是數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣 ? ?? ?? ?? ??? TxxE ?? ，其中 ? 為均值向量?！霸趯?duì)待檢測(cè)人臉圖片進(jìn)行識(shí)別時(shí)，將待檢測(cè)人臉投影到這組特征向量組成的子空間上，通過(guò)比較待檢測(cè)圖像的投影位置與已知人臉基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 7 樣本的投影位置，從而完成人臉識(shí)別” (18)。 表 21 人臉識(shí)別方法 基于 PCA的人臉識(shí)別算法 在二十世紀(jì)九十年代初，由 Turk 和 Pentland 提出的比較簡(jiǎn)單且有效的一種人臉識(shí)別方法，就是盡人皆知的特征臉?lè)椒ā? 第四章 說(shuō)明實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并且對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。該課題使用 Eclipse 開(kāi)發(fā)環(huán)境實(shí)現(xiàn)，利用 Face++接口和安卓操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別。該項(xiàng)產(chǎn)品和技術(shù)已成功地應(yīng)用于許多銀行金庫(kù)。越來(lái)越多的關(guān)注，已經(jīng)被投于人臉識(shí)別身份驗(yàn)證之上，并有許多的組織也已開(kāi)始應(yīng)用此技術(shù)。而今相對(duì)成功的應(yīng)用主要是大型活動(dòng)身份認(rèn)證，比如實(shí)名制票證系統(tǒng)認(rèn)證。人臉識(shí)別大多都是用在與安保密切相關(guān)的部門(mén)及行業(yè)，比如出入境時(shí)進(jìn)行的護(hù)照比對(duì)、對(duì)罪犯的身份驗(yàn)證、以及公民的身份是否合法。所以，當(dāng)下亟需解決的問(wèn)題就是如何快速精準(zhǔn)的查詢(xún)這些監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)并加之處理。比如清華大學(xué)蘇光大教授負(fù)責(zé)的《人臉識(shí)別系統(tǒng)》，當(dāng)然還有一些產(chǎn)品也比較成熟：上海銀晨人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)、北京時(shí)代杰誠(chéng)門(mén)禁管理系統(tǒng)等。隨后的幾年里 Voila 也提出了優(yōu)化 HaarLike 算法的方法，這個(gè)人臉檢測(cè)方法已經(jīng)算是當(dāng)前領(lǐng)域相對(duì)成熟并相對(duì)完善的方法了，識(shí)別效率高，在現(xiàn)實(shí)實(shí)踐中已經(jīng)獲得了普遍寬泛的應(yīng)用。人臉檢測(cè)使用最早的第一個(gè)算法是基于模板匹配，子空間方法的。因?yàn)闅q數(shù)、形態(tài)、表情、光照、妝容等等原因，人臉不是一成不變的，他是千變?nèi)f化的，是以使得人臉識(shí)別技術(shù)顯得難以控制，大大提高了人臉識(shí)別的挑戰(zhàn)性。人臉識(shí)別技術(shù)，作為一個(gè)發(fā)展前景良好的領(lǐng)域，近年來(lái)得到了愈來(lái)愈寬泛的關(guān)注，成為國(guó)內(nèi)外各科研機(jī)構(gòu)和高校的研究熱門(mén)。從而當(dāng)務(wù)之急就是讓生物特征識(shí)別快速的發(fā)展并且改進(jìn)，使之更加精準(zhǔn)快速。有了生物特征識(shí)別技術(shù)，在計(jì)算機(jī)上的具體實(shí)現(xiàn)，如此，計(jì)算機(jī)就可以識(shí)別人，變得聰明。 基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 2 1 緒論 研究意義與背景 集成芯片的急速發(fā)展，以及軟件工程的廣泛應(yīng)用使得計(jì)算機(jī)在響應(yīng)速度和處理信息能力上取得了巨大進(jìn)步。因此，使用 Face++，你可以很容易地建立很多你想要的視覺(jué)類(lèi)多功能應(yīng)用，比如，身份認(rèn)證，興趣挖掘，以及社交娛樂(lè)分享等等。 Face++是新一代云端視覺(jué)服務(wù)平臺(tái)，功能強(qiáng)大，簡(jiǎn)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。 Face Recognition 基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 1 引言 21 世紀(jì) Inter 技術(shù)得到持續(xù)、猛烈的發(fā)展，大數(shù)據(jù) 時(shí)代也已到來(lái)，人臉識(shí)別已經(jīng)成為科技產(chǎn)業(yè)的一個(gè)技術(shù)熱點(diǎn)，愈來(lái)愈多的企業(yè)與開(kāi)發(fā)者們都將目光轉(zhuǎn)向了人臉識(shí)別，研究它應(yīng)用它。 (4)將理論和實(shí)際結(jié)合起來(lái)，并根據(jù)上面的知識(shí)點(diǎn)，設(shè)計(jì)并完成了基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn)。人臉識(shí)別 聽(tīng)起來(lái)你會(huì)認(rèn)為他已經(jīng)沒(méi)有什么大的突破，是比較傳統(tǒng)的并且沒(méi)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(kāi)始，過(guò)不了幾年，我相信對(duì)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。學(xué)習(xí) Java 語(yǔ)言，完成系統(tǒng)框架的搭建，并實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別功能；通過(guò)對(duì)本課題的深入研究，最終編程實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別系統(tǒng)。針對(duì)現(xiàn)有各種算法進(jìn)行比較和總結(jié)，在此基礎(chǔ)上尋求一種更優(yōu)的算法，對(duì)當(dāng)前人臉識(shí)別領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀有一個(gè)清晰的總體認(rèn)識(shí)。通過(guò)在校園網(wǎng)中文數(shù)據(jù)庫(kù)查閱的相關(guān)資料和老師的指導(dǎo)下，在基于 Face++的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn)的課題中，我將采用 Java 語(yǔ)言來(lái)完成課題的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。隨著人臉識(shí)別技術(shù)研究的不斷深入，自動(dòng)人臉識(shí)別已經(jīng)成為最具發(fā)展?jié)摿Φ纳锾卣髯R(shí)別技術(shù)之一。隨著現(xiàn)代電子技術(shù)和各種硬件技術(shù)的發(fā)展，生物特征識(shí)別技術(shù)得以廣泛應(yīng)用。生物特征識(shí)別技術(shù)是一種利用傳感器與計(jì)算機(jī)的工具采集人體生物特征，通過(guò)計(jì)算分析提取特征，利用提取的特征來(lái)進(jìn)行身份認(rèn)證和識(shí)別的新型技術(shù)。 本人完全意識(shí)到本聲明的法律后果由本人承擔(dān) 。 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(kāi)題報(bào)告 xx 學(xué)院 xx 專(zhuān)業(yè) xx 級(jí) xx 班 課題名稱(chēng)：基于 Face++的 人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn) 學(xué)生姓名： xx 學(xué)號(hào)： 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(kāi)題報(bào)告 學(xué)號(hào) xx 姓名 xx 導(dǎo)師 xx 題目 基于 Face++的 人臉識(shí)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(lái) ，如何有效，并且快速方便地進(jìn)行身份驗(yàn)證和識(shí)別，已經(jīng)成為人們?nèi)找骊P(guān)注的問(wèn)題。需要身份認(rèn)證時(shí)，運(yùn)用生物特征識(shí)別技術(shù)可以不用攜帶身份證件、鑰匙等，也不需要記憶密碼，不用考慮證件丟失、密碼忘記等問(wèn)題 。與生物特征識(shí)別技術(shù)相關(guān)的技術(shù)，如數(shù)字圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別、傳感器技