Android平台上的实时人脸识别技术研究

“基于Android平台的人脸识别技术研究.pdf” 这篇2013年的硕士论文主要探讨了在Android平台上实现人脸识别技术的研究。作者Peng Bo在导师Zhang Hongying教授的指导下，深入研究了人脸检测与识别这一计算机视觉和模式识别领域的热门课题，该课题具有重要的商业价值。 论文首先介绍了基于AdaBoost的人脸检测算法。AdaBoost是一种集成学习方法，通过结合多个弱分类器形成强分类器，以提高目标检测的效率和准确性。在人脸检测中，AdaBoost能够快速定位人脸，这使得它在实时应用中非常受欢迎。作者详细解析了AdaBoost的工作原理和在人脸检测中的应用，包括如何训练弱分类器以及如何构建强分类器。 接着，论文重点讨论了特征脸（Eigenface）子空间的人脸识别算法。这种方法通过降维处理将人脸图像转化为低维度空间的特征向量，从而实现高效的人脸识别。特征脸方法因其高识别准确率和较低的计算复杂度，成为人脸识别领域的一种主流方法。作者分析了特征脸的提取过程，以及如何利用这些特征进行人脸匹配。 在Android平台上实现这些算法时，作者遇到了实时性的问题。由于移动设备的计算能力和内存限制，如何在保持识别性能的同时优化算法以适应移动环境成为关键。论文中提出了针对这些问题的解决方案，可能包括算法的优化、硬件资源的有效利用以及适应Android系统的编程策略。 此外，论文还可能涵盖了数据预处理（如灰度化、归一化）、人脸对齐、光照和表情变化的处理、以及误检和漏检的减少策略。作者可能还讨论了在Android设备上进行实时人脸检测和识别的挑战，如电池寿命、用户界面设计以及隐私保护措施。 最后，论文可能还包括实验部分，展示了在Android平台上实现的系统性能，比如检测和识别速度、准确率以及与其他平台或算法的比较。作者可能还评估了提出的解决方案对系统性能的影响，并对未来的研究方向给出了建议。 这篇硕士论文对于理解在移动设备上的人脸识别技术及其实际应用具有很高的参考价值，不仅提供了理论基础，还包含了实际开发经验和技术优化策略。