基于Android的人脸定位与识别系统设计开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

电子信息技术的迅速发展，推进了个人身份的识别技术的飞快的发展。在安全和身份时，目前大多数还是采用钥匙、磁卡及密码，但随着科技发展，这些识别方式的弊端也不断出现，传统的钥匙磁卡容易丢失或者被人复制，密码如有被盗等。近年来随着生物技术的发展，更多个人身份生物识别方法出现了。生物识别技术结合多门学科将生物技术和电子信息技术、图像处理技术等结合提出新的个人身份识别方法，这是依靠人体的生物特征来进行人的身份验证的一种高科技识别技术。目前比较常用的识别方法包括：虹膜识别技术、指纹识别技术、人脸识别技术等。与上述识其他技术相比较，最近开发的人脸识别技术则具有简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，可广泛应用于出入口控制、安全验证、安防监控与搜寻罪犯等有关方面。随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了很大的重视。当前，微电子和视觉系统方面取得的进展使该领域中高性能自动识别技术的实现代价大大降低。而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一。人脸识别技术是包括人脸检测和人脸身份认证技术在内的识别技术，人脸检测是根据所获得视频或者图片信息，利用图像处理和计算机视觉相关算法，从图像中判断是否有人脸，并给出存在人脸的数量和位置，更进一步的是通过脸与脸的匹配识别人脸的身份。

人脸识别技术采用友好的交互方式，在个人身份识别的同时不影响个人行为，有良好的发展前景和实用用途。人脸识别是非接触式方法，用户无需主动进行配合设备即可进行身份识别，这使用户更易于接受。而且人脸识别速度极快，不易察觉，也不易令人反感。同时，人的长相很难冒充，所以人脸识别系统的安全性更强，人脸识别要求识别对象亲临识别现场，使用照片、面具、蜡像等非活性物充当人脸很容易辨别。

人脸识别技术在android中的应用意义：

2. 研究的基本内容与方案

在android上开发一个程序，调用camera功能用手机摄像头对人脸拍照，获取人脸图像，再使用opencv和javacv，来完成人脸的定位，匹配，识别等功能。

人脸识别系统的基本功能包括图像获取功能、图像预处理功能、人脸跟踪定位功能。图像获取模块主要是从摄像头拍照后进行获取图片，也可以从图片库中获取，获取后的图片可以在软件的界面中显示出来以便进行识别。图像预处理模块主要包括图像光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、均衡直方图、实现图像对比度增强、二值化变换等。人脸定位模块主要是将处理后的人脸图片进行定位，将眼睛、鼻子、嘴巴标记出来，以便进行特征提取。

open cv是 intel 公司自主开发的开源计算机视觉库。它包括一系列c 函数和一部分 c 类程序。它将许多实验室的优秀研究成果转化成了数字图像处理方面的现实算法。它的强项在于图像和视频的读写、目标识别与跟踪以及3d重建与标定等方面。cv是计算机视觉的意思，它源于数字图像处理的研究，通过计算机等数字设备来模拟生物视觉，对图像进行采集、处理、再现等等。主要研究内容有图像特征提取、3d视觉、模式识别、人工智能等诸多方面。

3. 研究计划与安排

2.22---3.20开题报告以及概要设计 3.20---4.3设计系统操作流程；设计软件流程图，设计程序调用Camera功能，调用OpenVC及JavaCV；4.4---5.14详细设计编制相关程序，并完成调试工作。5.15---6.2论文撰写

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 刘和平等． 数字信号控制器原理及应用- 基于tms320f2808 [m] ．北京： 北京航空航天大学出版社， 2011.

[2] texas instruments. tms320f2808 digital signal processor

data manual （sprs230） , 2012.