Android移动设备上的嵌入式人脸识别系统设计

"基于Andriod移动设备嵌入式机器视觉的人脸识别毕业设计" 本文是一篇关于本科毕业设计的报告，主要探讨了如何在Android移动设备上利用嵌入式机器视觉技术实现人脸识别功能。该设计使用了Eclipse作为开发环境，通过编程实现了基于Adaboost算法的人脸检测和LBP直方图匹配的人脸识别算法。 首先，人脸识别技术是图像处理领域的热点之一，它涉及在图像或视频流中自动检测和识别人类面部的能力。随着计算机技术和移动设备的快速发展，尤其是在智能手机和平板电脑上的应用，人脸识别技术在安全、支付和身份验证等领域具有巨大潜力。传统的身份验证方法，如密码，存在安全性问题，而人脸识别则提供了一种更为自然且难以伪造的身份验证方式。 论文中，作者首先对当前的人脸识别技术进行了概述，包括各种人脸检测和识别方法。人脸检测通常涉及寻找图像中的人脸区域，而人脸识别则是从这些检测到的区域中识别特定个体。Adaboost算法是一种强大的机器学习方法，特别适合于人脸检测，通过组合多个弱分类器形成强分类器，能够有效地识别出图像中的人脸。 接着，论文重点介绍了局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）直方图匹配的人脸识别算法。LBP是一种简单而有效的纹理描述符，用于捕捉图像的局部结构信息。在人脸识别中，LBP可以用来提取人脸的特征，这些特征随后用于创建识别模型。在Android平台上，通过移植OpenCV库，可以利用其提供的函数实现LBP和Adaboost算法，从而在移动设备上进行实时的人脸识别。 最后，实际的系统设计和实现部分，作者在Android平台上使用Java语言进行编程，将上述理论应用于实际应用中。Eclipse作为一个集成开发环境，为开发者提供了编写、调试和测试代码的便利工具。整个系统设计考虑了移动设备的性能限制，确保在有限的计算资源下仍能有效运行。 这篇毕业设计涵盖了从理论研究到实际应用的全过程，展示了如何将先进的计算机视觉算法整合到移动设备上，以实现人脸识别功能。这不仅对于提升移动设备的安全性有重要意义，也为未来移动设备中的人工智能应用提供了参考。