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时间:2018-07-19
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1、工程学院学位论文基于Android编程平台的面部识别技术研究论文作者姓名:申请学位专业:申请学位类别:指导教师姓名(职称):论文提交日期:独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得成都信息工程学院或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名:日期:2012年6月09日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解
2、成都信息工程学院有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权成都信息工程学院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)签名:日期:2012年6月09日基于Android编程平台的面部识别技术研究摘要随着Google与33家手机制造商、手机供货商、软硬件供货商、电信业者联合组成的开放手机联盟(OpenHandsetAlliance,OHA),在2011年11月5日发
3、布名为“android”的开放手机平台,Android就以原始码操作系统平台、免费应用程序开发环境,在手持设备,尤其在手机上的应用得到了飞速的发展。本文的主题就是基于android编程平台,利用手持设备对面部识别技术的研究。研究内容:使用智能手机采集人脸图像,并对人脸图像进行预处理,让其达到相关识别算法的要求,适合与人脸库里面的图像进行对比,得出识别结果。研究方法:首先由Android手机获取人脸图像,对人脸图像进行预处理(彩图灰度化、直方图均衡化、图像的平滑滤波等);再通过JavaNativeInterface(JNI)规则将Ope
4、nCV平台与android平台实现类库共享,利用PrincipalComponentAnalysis(PCA)算法对人脸图像进行特征提取,获得特征向量(特征脸)完成训练阶段;最后,将待识别的人脸图像投影到特征向量,通过最邻近法得到与特征向量最近的人脸图像完成识别阶段,从而识别此人的身份。研究结果:本文利用PCA算法对人脸进行识别,通过降维的方法减少了计算量,降低了程序对硬件的要求,同时识别率较高,具有一定的使用价值。但是,存在一个问题:拍照时手机离人脸的距离存在差异,提取到的人脸图像也有所不同,这样就影响了识别率。关键词:Androi
5、d;JNI;OpenCV;图像预处理;面部识别;PCAStudyofthefacerecognitiontechnologybasedontheandroidplatformprogrammingAbstractWiththepublicationoftheopenmobilephoneplatformcalled“Android”inNovember5th,2011,“Android”wastakingshaperapidlyinthefieldofhandhelddevicesandespeciallyinthefieldofth
6、eapplicationofthemobilephonewiththetappingenvironmentofthesourceoperatingsystemplatformandthefreeapplicationprogram.TheopenmobilephoneplatformwaspublishedbyGoogleandtheOpenHandsetAlliancewhichisconsistedof33mobilephonemanufacturersandsuppliers,thesoftwareandhardwaresupp
7、liersandtheTelecommunicationcompanies.Thetopicofmypaperistostudythefacialrecognitiontechnology,makinguseofthehandleddevices,whichisbasedontheprogramplatformofandroid.Themaincontentsofthispaperareasfollowing:First,itusesintelligentmobilephonetogettheimageofhumanface.Then
8、,itadjuststhefaceimagetomeettheneedoftherelativerecognitionalgorithm.Andlastitcomparesthefaceimagewiththeonesi
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