登录

  • 登录
  • 忘记密码?点击找回

注册

  • 获取手机验证码 60
  • 注册

找回密码

  • 获取手机验证码60
  • 找回
毕业论文网 > 毕业论文 > 电子信息类 > 电子信息工程 > 正文

基于Android的脸部识别APP的实现毕业论文

 2021-05-25 21:21:05  

摘 要

本文首先分析了当下最热门的两种脸部识别技术,然后借助eclipse软件根据这两种技术分别编写两个基于Android系统的demo,并在Android系统上面运行测试。对这两种技术的优缺点进行分析,最终选择最合适的技术方案进行APP制作。根据UI设计完成APP制作后,进行可行性测试,完成所有内容。

论文主要研究了当前热门的两种脸部识别技术,并结合目前移动端最热门的操作系统Android,进行脸部识别相关比较测试。

研究结果表明:国内的face 基于Android操作系统脸部识别技术方案在可行性方面优于微软的how-old技术方案。

本文的特色:结合了当下热门的脸部识别技术和手机移动端操作系统,可实验性强,有一定的实用性。

关键词:Android;脸部识别;操作系统;神经网络

Abstract

At first, this paper analyses the present two of the most popular face recognition technique, then with the help of the eclipse software according to the two technologies respectively. Write two demo based on the Android system, and run the test on Android. To analyze the advantages and disadvantages of these two technologies, finally choose the most suitable technology solutions for the APP. According to finish making the APP UI design, feasibility test, complete all content.

Thesis mainly studies the two kinds of current popular face recognition technology, combined with the current mobile terminal of the most popular operating system Android, facial recognition related comparison test.

The results show that the domestic face for feasibility in face recognition technology based on the Android operating system better than Microsoft's how - old technology solutions.

In this paper, the characteristics, combined with the present popular face recognition technology and mobile terminal operating system, is of strong experimental, has a certain practicality.

Key Words:Android;Face Detection;The operating system;The neural network

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究目的及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.2.1 脸部识别的国内外相关研究 1

1.2.2Android操作系统的国内外相关研究 2

1.3 本课题研究内容 2

第2章 脸部识别算法原理 3

2.1 特征脸方法的脸部识别算法 3

2.1.1 PCA原理介绍 3

2.1.2 特征脸方法步骤 4

2.2 神经网络方法的脸部识别算法 7

2.3 Android操作系统简介 8

2.3.1 Android系统框架 8

2.3.2 Android应用组件 8

第3章 研究方案对比与验证 10

3.1 face 方案原理 10

3.2 how-old方案原理 16

3.3 方案的可行性测试及对比 16

第4章 APP设计及制作 20

4.1 UI设计 20

4.2 代码编写 21

4.2.1 布局 21

4.2.2 操作逻辑 21

4.2.3 数据压缩 25

4.2.4 数据解析 26

4.3 程序测试及验证 26

第5章 结论 28

第6章 中外参考文献 29

附录 A 30

第7章 致谢 42

第1章 绪论

在日常生活中,我们对于身份鉴定技术可能没什么概念,但是在不知不觉中,身份鉴定已经深入融入到我们的生活中。例如公司的打卡制度,例如上课点名签到,例如火车站的身份验证等等,这些身份验证方法有些用到了指纹识别,有些用到了声音识别,有些用到了身份证识别,脸部识别等技术。这些都是身份鉴定技术。然而,随着现在社会的发展,传统的身份识别技术面临着巨大的挑战,新的身份鉴定技术正在逐步扩张到更多的应用场景。而生物识别技术则是新的身份鉴定技术中突出的一种。

生物识别技术是一种新的身份识别途径,其根本原理是根据人体唯一的生物特征来进行识别,如,指纹,掌纹,人脸,虹膜等。其优点就是更具有可靠性和安全性。但是生物识别技术也有其缺点,那就是过于相信科技,这样会被技术黑客钻了空子。与其他的生物识别技术相比,人脸识别在这方面就有所弥补。而人脸识别技术所涉及的学科之广,应用之复杂,也让其研究者望而却步。不过,没有什么技术问题是十年破解不了的,如果有,那就再一个十年。脸部识别技术在1990年兴起,在2008年终于达到了非常火热的地步。

1.1 研究目的及意义

随着科技的发展,脸部识别,指纹识别等一些人工智能的相关课题已经愈来愈火。而现在移动端的相关科技已经愈发成熟,Android操作系统已经占据了手机操作系统的半壁江山,正在往汽车,VR等新兴行业大力发展。所以本课题对基于Android操作系统的脸部识别APP研究,正好贴合了目前的发展趋势,有一定的实用性和前瞻性。

1.2 国内外研究现状

国内外的研究现状可以从脸部识别和Android操作系统两方面来讲。

1.2.1 脸部识别的国内外相关研究

在人脸识别的研究领域,耕耘最早的还是美国,英国。美国对脸部识别技术有着深入研究的机构有微软的Microsoft Research,还有Media lab,AI lab两个实验室,还有Interface Institute机构。而英国最著名的则是剑桥大学的工程部。这其中,又分为几种研究方向,分别是:基于模板匹配的人脸识别方法,基于隐马尔可夫模型的方法,神经网络识别的方法。这三个方向,分别是哈佛大学Smith-Kettlewell眼睛研究中心的Yuille,剑桥大学的Samaria小组和Georgi a技术研究所的Nefian小组走在技术的最前端。在国内,脸部识别技术起步较晚。

1.2.2Android操作系统的国内外相关研究

目前主流的手机操作系统主要有:谷歌的Android,苹果的IOS和微软的WidowPhone。其中,苹果的IOS出于对用户的信息安全保护和自己的封闭生态环境,采取封闭的状态,允许你在他的要求范围内进行APP的设计,但是不允许你对整个操作系统有任何更改。而Android操作系统采取开源的态度,将自己的代码全部公开,允许你基于Android进行任何修改和改进,谷歌凭借Android操作系统的开源,迅速占据了手机操作系统的大部分市场。而同样是开源的WindowPhone则逐渐开始被边缘化。

国内的很多手机厂商,都基于Android操作系统进行自己的UI优化,从来衍生出一系列的IU,如小米的MIUI,魅族的flame,锤子的Smartisan等等。正是由于Android的开源精神,Android阵营正在无限壮大,未来的发展趋势一片光明。

1.3 本课题研究内容

我的毕业设计课题是《基于Android的脸部识别APP的实现》 ,是在Android操作系统中利用脸部识别技术完成一个可以达到人脸识别要求的应用APP。对比几种目前流行的人脸识别算法,选择其中最合适的那种并利用其开源的SDK,来设计制作自己的应用APP。

您需要先支付 80元 才能查看全部内容!立即支付

企业微信

Copyright © 2010-2022 毕业论文网 站点地图