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4.3.2 识别阶段 .................................................................................................................... 19 4.3.3 PCA算法实现流程 ................................................................................................... 19
第五章 人脸检测android系统实现 ................................................................. 21
5.1 新建工程 ........................................................................................................................... 21 5.2 重要程序段及设置 ........................................................................................................... 23 5.2.1 应用界面设计程序 .................................................................................................... 23 5.2.2 界面启动程序 ............................................................................................................ 24 5.2.3 创建包 ........................................................................................................................ 24 5.2.4 创建图片 .................................................................................................................... 25 5.2.5 获取人脸图片 ............................................................................................................ 25 5.2.6 人脸的眼部定位 ........................................................................................................ 25 5.2.7 定义图片大小 ............................................................................................................ 27 5.2.8 创建位图及画板 ........................................................................................................ 27 5.3 按钮的设置 ....................................................................................................................... 30
第六章 研究结果及分析 ..................................................................................... 32 第七章 总结 ......................................................................................................... 34
7.1 全文总结 ........................................................................................................................... 34 7.2 前景展望 ........................................................................................................................... 34
参考文献 ................................................................................................................. 36 致 谢 ..................................................................................................................... 37 附 录 ..................................................................................................................... 38
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第一章 绪论
1.1 课题背景
现在，人们购房时已不仅是追求舒适、温馨的生活环境，而且更加关心居住环境是否具有安全感。对外网络联系系统、社区信息和物业服务的社区网络系统及保障安全的高科技预警监控系统，将是人们衡量小区智能化水平的最基本条件[1]。
但目前所使用的安防系统主要依赖人的视觉判断，而缺乏对视频内容的智能分析。由此使得安防系统只能完成时间内的视频存储记录，仅可为事后分析提供证据。而其在事前预/报警的缺位，也让保平安的意义大打折扣。随着光电信息技术、微电子技术、微计算机技术与视频图像处理技术等的发展，传统的安防系统也正由数字化、网络化，而逐步走向智能化[1]。
智能安防系统结合了先进的现代计算机技术、现代控制技术、现代通信技术、现代图像显示技术实现系统的有机结合，采用国内外先进的监控设备，旨在建立为住户提供一个安全、便捷的生活环境，把本系统建成符合实际需要、经济实用、技术先进、操作方便、可扩展能力强、管理规范的一流的安全防范监控系统[1]。
就智能化安防系统来说，一个完整的智能安防系统主要包括门禁、报警和监控三大部分。智能化是智能安防与传统安防的最大区别，我国安防产业发展虽然很快，也很普及，但是相对来说比较传统，耗费巨大人力物力。因此，如何才能更加有效和方便地进行安防系统的智能控制是一个迫切需要解决的问题。而Android系统的兴起为为我们提供了一条很好的发展道路。
Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统，主要使用于移动设备，如智能手机和平板电脑，由Google公司和开放手机联盟领导及开发，Android平台具有良好的开放性和出色的性能[2]。并且源程序都是免费开源的，基于这个原因我们在智能安防系统中使用Android平台。Android系统经过最近的发展已经变得非常成熟和稳定，尤其在智能手机上的应用，让我们看到了非常广阔的前景，同时它还有具有以下优点：开放性、不受束缚、丰富的硬件、方便开发、Google应用等。
基于上述背景，Android平台的人脸识别技术将在智能安防系统中发挥关键性的作用。由于人脸识别技术具有如下特点：无接触、方便、直观和隐蔽性好，因而受到了国内外众多学者关注与研究。
1.2 人脸识别的发展状况
人脸识别技术在现在的生活中已经应用到很多领域中，并发挥了重要的作用。人脸识
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别技术的研究开始于1966年，来源于PRI的Bledsoe的工作，经过这么长时间的发展，人脸识别技术取得了巨大的进步，每年都有大量的学术论文发表。总体来说，人脸识别研究的历史状况大体划分为三个阶段[3]：
第一阶段是20世纪50年代到20世纪60年代，基于面部特征的人脸识别是研究的重点，其中的代表人物是Bertillon、Parke和Allen。Bertillon主要是结合指纹识别技术，并同时使数据库中的一张脸与自己编辑的一个程序语句对应，从而创建起了一个很好的身份识别系统。为了解决人脸识别率问题，Allen提出了一种逼真的摹写给将要识别的人脸，且取得了良好的效果[4]。但是Parke在计算机上第一次完成了Allen的设想，并且首次得到人脸灰度图模型，改模型的质量较高[5]。该阶段的识别几乎都是通过人工完成，没有自动识别的功能，这也正是该阶段系统的缺点。
第二阶段是20世纪70年代，人脸识别研究进入人机交互式的识别阶段，代表人物为 Goldstion、Harmon和Lesk。他们表征人脸正面图像用的是脸部正面矢量图像的几何特征，面部特征用21维特征向量来表示，新的识别系统就是在这个基础上建立起来[6]。Kaya和Kobayashi表征人脸特征用的是欧氏距离。T.Kanad基于使用积分投影方法从单幅图像中提取出一组脸部特征向量，设计了一个高速半自动回溯识别系统，再借助于模式判别分析技术来匹配标准人脸，这种系统实现了对人脸识别的实时、快速的处理[7]。整体上说，这些方法对操作人员的先验知识有很高的要求，属于半自动化。
第三阶段是是实现机器自动识别。尤其是近年来计算机性能和速度的提高，所以计算速度和数据处理能力大大增加，用于人脸模式识别的算法取得了很大的突破，提出了多种全自动人脸识别系统[8]。除此之外，近年来，在奇异值分解为代表的代数特征方法和基于K-L变换的特征脸方法都获得了突破，同时人工神经网络、小波变换技术等在人脸识别技术研究中也都得到了广泛的应用[14]。
早在80年代，我国就开始了在人脸自动识别领域的研究。我国许多研究机构、大专院校已经在图像处理和模态分析等方面都取得了丰硕的研究成果，对人脸识别的研究和应用开发工作领域进行了大量的研究。人脸自动识别系统会对人们的生产生活取得巨大的影响，而人脸识别技术也会有着非常广阔的应用前景[15]。
1.3 本课题研究意义
用来实现个人身份信息确认人脸识别技术是基于生物特征识别技术来确定人的脸部特征信息的。与指纹识别技术相比，人脸识别具有不接触性、准确率高、识别速度快等优点，多应用于重要行业和领域，人脸识别技术在民用市场也有很广应用的前景，如：智能门禁、门锁、考勤、手机、数码相机、智能玩具等。人脸识别主要有一下几种应用：
1、用于电脑、智能访问控制、网络安全、银行业务、边境控制等领域的身份鉴定。 2、将随时采集的面部数据与数据库中的数据对比实现身份确认。
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3、通过视频监控画面捕捉面相，可以快速识别罪犯并跟踪他和确定他的藏身位置[10]。 近年来，欧美很多发达国家真正把人脸识别技术推进到实用阶段，人脸识别成为了市场的宠儿得到广泛应用从而开启了新的数字化生活方式。可以乐观的预计，在人脸识别时代，智能安防体系将得到全面完善，是智能安防系统走入一个新纪元。
1.4 本文的主要内容及结构
本论文所完成的任务是基于Android编程平台，在Android手机上实现人脸识别功能。对进入小区的人员身份进行确认，保证小区的人员、财产安全等。本论文在总体结构上共分为7章。
第1章绪论， 本章介绍了智能安防系统，Android和人脸识别的背景、意义。 第2章研究方案及技术路线，本章主要介绍人脸识别的各种算法、方案和实现的技术路线。
第3章图像的获取，本章介绍了Android编程平台的基础知识，人脸图像的获取途径，及初步处理方案。
第4章图像预处理，本章介绍了相关图像处理的算法以及实现，其中包括彩色图像的灰度化、灰度图像的直方图均衡化、图像的平滑滤波、边缘检测等。
第5章PCA算法及实现，本章介绍了基于Android编程的程序实现。 第6章研究结果及分析，本章对研究结果叙述，以及分析。 第7章结论，对全文进行总结，并对该课题的前景进行展望。
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第二章 研究方案及技术路线
2.1 研究内容
2.1.1 研究对象
本文涉及的研究对象是从智能手机存储的图片中的人脸图像，并对人脸图像进行一定算法的处理，以达到相关识别算法的要求，分析出图片中人脸的个数并予以标记，并显示在屏幕上，已达到分辨人脸的效果。同时显示出图片中有多少人脸即人的个数，从而达到分辨人的目的。
2.1.2 制约识别率的关键问题
人脸识别技术进过长时间的发展，在识别率方面有了很大的改善和提高，但是在相关技术领域仍然面临着问题。主要是在一下几方面表现欠佳：
1、 采集设备：人脸的数据图像数据采集时会由于设备的性能和设备的设置，从而使获取的数据变化很大，怎样解决这个问题还值得好好研究。
2、 背景及光照的影响：背景的不同关系到识别的准确率，然而光照却是影响人脸识别性能的最关键因素。对这个问题的解决能直接关系着人脸识别应用程序的稳定性，可靠性，准确率。
3、 人脸姿态：现今人脸识别实用化进程中的一个瓶颈是人脸姿态问题。以后的研究方向会集中在将不同姿态的人脸统一到一个标准人脸结构，从而提高人脸的识别率。
4、 表情问题：人脸表情很是丰富，但是在人脸识别方面会影响数据的采集和提取，这个问题也将对后续的算法处理产生非常大的影响。
2.2 研究方案
2.2.1 相关人脸识别算法对比
现今科技文献中常提及的人脸识别的方法主要有：隐马尔可夫模型的方法、模版匹配的方法[11]、几何特征的方法、特征脸方法、基于神经网络的方法等[12]。
1、基于几何特征：几何特征识别的方法是基于层次聚类思想，用一个几何特征矢量反应人脸，实现人脸识别。可以把人脸器官的形状和与之相对应的几何关系为基础的特征矢量来表示几何特征矢量，通常包括人脸特定两点间的欧氏距离、曲率、角度来反应。人脸器官的关键点分别与不同的积分投影方式产生的波峰波谷相对应。
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