Android 人脸识别系统的设计与实现

1144766066 · 发表于 2022-5-13 15:29:57

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雅宝题库解析：
嵌入式设备由于自身软硬件条件限制，要在其上开发人脸检测识别系统还需要解决大量的关键性题目。本文重点讨论了如何在Android平台上设计和实现人脸检测识别系统，在手机进入屏保时，利用该系统进行人脸识别解锁，以取代传统的简单数字密码保护用户手机安全的方法。人脸检测是人脸识别的第一步，而如何有效地获取人脸图像、有效计算出人脸区域，是在Android平台下开发人脸识别系统的关键题目之一。本文采用的图像获取方法是利用Android SDK中与Camera相关的API从设备的摄像头获取人脸图像。对于人脸的检测，文中的人脸检测算法采用对人脸和非人脸样本提取haar特征值，然后利用AdaBoost算法来训练分类器，再利用此分类器来对人脸进行检测，对人脸检测之前，文中还对获取到的人脸图像进行大小、灰度归一化等预处理，提高了检测效率。对获取到的人脸模型进行识别，是人脸识别系统的又一个关键题目，本文综述了人脸识别的发展过程，总结了人脸识别研究的几个发展阶段及对应的人脸识别算法，最后详细介绍了基于隐马尔可夫模型(HMM)的识别算法，探讨了HMM的建立及训练过程，并实现该方法用于系统的开发。本系统从需求出发，实现了一套Android平台下的人脸检测与识别系统，能够实时的检测视频流中多个人脸图像，并且实现自动识别解锁系统。对比Android系统自带的FaceDetector检测类，具有较低的漏检率。本文也为今后在Android上扩展人脸识别应用提供了良好的实践参考。

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