基于Android的人脸识别系统开发
基于uni-app的人脸识别签到APP
基于uni-app的人脸识别签到APP作者：林春青张永来源：《商情》2020年第35期【摘要】本项目是一个基于uni-app的签到app。
项目在百度地图的基础上，将百度AI平台的人脸识别SDK内置于app上，实现人脸的采集和认证，从而实现快速准确的签到。
【关键词】人脸识别 ;签到 ;认证一、引言众所周知，课堂签到是高校老师普遍头疼的问题之一，由于传统签到方式的局限性，传统签到方式准确性普遍不高，本项目采用人脸识别签到技术，实现快速准确的签到。
同时，本项目采用uni-app框架代替传统的android应用开发，uni-app是一个使用Vue.js 开发所有前端应用的框架，开发者编写一套代码，可发布到iOS、Android、H5、以及各种小程序（微信/支付宝/百度/头条/QQ/钉钉/淘宝）、快应用等多个平台，对于开发者而言，使用uni-app使得app的开发更加简单高效。
二、主要功能模块（一）地图定位识别模块（1）高德地图定位。
高德地图定位，主要依靠高德地图提供的Android定位sdk来实现。
其提供了GPS定位，基站定位和WIFI定位三种不同的定位模式。
三种定位模式的优缺点如下所示：GPS定位：根据设备GPS芯片和GPS卫星实现定位，GPS定位在室内是不可以使用的。
GPS定位精度与芯片以及实际使用环境有关，一般情况下，GPS定位精度在10m左右;基站定位：根据设备获取的基站信息实现定位，基站定位精度一般不受使用环境影响，主要和基站的覆盖半径有关。
百度的基站定位服务精度目前在200m左右;Wi-Fi定位：根据设备获取的Wi-Fi的信息实现定位，Wi-Fi定位精度一般不受使用环境影响，主要和Wi-Fii半径、Wi-Fi分布密度有关。
本系统为保证定位的准确性，会根据用户所在位置的信号强度以及用户手机的剩余电量等属性进行综合判断，切换不同的定位模式，以达到更好的定位效果。
切换算法的实现方案如下所示：在户外且手机电量充足的情况下优先使用gps定位，保证定位的准确性。
华为手机系统
华为手机系统华为手机系统（Huawei Mobile System），简称HMS，是华为公司自主研发的移动操作系统。
华为手机系统是为了解决美国制裁限制的问题而研发的，它是华为手机替代安卓系统的一种解决方案。
下面就来介绍一下华为手机系统的特点以及相关信息。
首先，华为手机系统是基于开源的Android系统进行开发的。
它在Android的基础上进行了大量改良和优化，使得华为手机系统具有更高的性能和更好的用户体验。
华为手机系统采用了新一代的分布式技术，可以实现智能设备的无缝连接和协同工作，提供更加便捷和高效的使用体验。
其次，华为手机系统有着丰富的应用生态。
华为通过自主开发或者与第三方合作，已经为华为手机系统提供了大量的应用程序和服务，包括社交媒体、游戏、音乐、视频、电子书等。
用户在使用华为手机系统的时候，可以像使用安卓系统一样，轻松地下载和安装所需要的应用。
再次，华为手机系统注重用户隐私保护。
华为通过硬件和软件的联合优化，保障用户的数据安全和隐私权益。
华为手机系统采用了多层次的安全策略，包括安全启动、应用权限管理、数据加密等。
同时，华为手机系统还提供了自动卸载、不推送广告等功能，进一步保护用户的隐私。
此外，华为手机系统还拥有强大的人工智能技术支持。
华为通过自主研发的芯片和AI算法，使得华为手机系统具备了更强的智能功能，如智能翻译、语音助理、人脸识别等。
这些智能功能可以为用户提供更便捷、智能的使用体验，让用户能够更加高效地完成各种任务。
最后，值得一提的是，华为手机系统在全球范围内得到了广泛的认可和支持。
许多合作伙伴已经通过华为的开发者平台，为华为手机系统开发了丰富的应用和服务。
这不仅为用户提供了更多选择，也为华为手机系统的发展壮大打下了坚实的基础。
总结起来，华为手机系统是一种基于Android的自主研发移动操作系统，具有高性能、丰富的应用资源、用户隐私保护和强大的人工智能技术支持等特点。
随着华为手机系统的不断发展和完善，相信它将会为用户带来更好的使用体验，并为华为在全球市场上取得更大的成功做出贡献。
人脸识别——智慧城市实现精准服务的利器
人脸识别——智慧城市提供精准服务的利器！文/周世咏智慧城市研究院主任深圳市贝尔信智能系统有限公司随着人脸识别技术的进一步发展，在不远的将来人脸识别技术将实现与数字监控系统的进一步融合，将成为数字监控系统的标准功能。
据统计数据显示，仅在中国大陆，在未来三年内有望形成年销售额过百亿，并在未来十年内(2015年)则有望形成年销售额过千亿的市场规模。
其应用包括：1. 点击人脸拨打电话全球首款有人脸识别功能的移动端照片管理软件。
独有人脸识别技术，从您的相册中找出人脸并自动分类，在关联手机通讯录后，便可直接点击人脸拨打电话，发送短信，让您的照片活起来；使您在成百上千的照片中寻找目标，不再“众里寻他”。
2. 无钥匙时代在人脸识别技术的飞速发展下，人脸识别智能门禁系统通过构建具有智能化管理功能的身份识别系统，结合先进的人脸识别算法，能精确、快速地识别人脸并打开门禁系统。
3. 养老金管理随着养老金社会化发放工作的全面展开，退休金的冒领问题也日益突出，社保机构很难管理到离退休人员的健康以及生存状况，冒领情况严重据，造成全国每年退休金的流失总数高达十亿元。
4. 信息系统权限管理一个基于人脸认证的信息系统权限管理技术在进行关键数据操作时，借助人脸识别算法验证用户是否具有该操作权限，完成权限控制。
5. 考生身份验证管理系统它是一个综合性的身份验证管理应用平台。
立足考试行业需求，集计算机、通信、网络、人脸识别技术、数据库等多元化技术为一体的应用系统项目，主要涉及考生身份证信息提取、身份验证、管理等功能。
6. 驾驶学员的身份信息认证和安全驾驶管理系统包括到场验证、学员身份认证、上车下车签到、驾驶时间的控制等。
7. 智能膳食管理系统系统在学生打饭时进行人脸识别，纪录学生每天选购的菜品，根据医院体检结果给出膳食调整意见，对于学生单次浪费食物超30%的情况予以纪录，不断优化菜品和调整学生饮食结构。
运用前沿的计算机视觉和数据挖掘技术，提供3组人脸相关的云端API服务和与之配套的海量人脸数据库，使开发者可以轻松将人脸技术应用到自己的网站、手机应用、智能电视应用8. 精准广告和销售服务韩国购物商场在数字标牌亭安装人脸识别，当有购物者靠近信息台时，摄像机会追踪动作，同时系统会把他们的面部与存有获得识别的5000人的性别和年龄信息数据库进行对比，如脸型、皱纹、双眼间距等。
基于Kinect的3D人脸识别（1）
基于kinect的3D人脸识别技术摘要在2D人脸识别技术不断发展的今天，深度学习的出现让2D人脸识别技术的准确率已经达到了97.54%，2D技术的发展空间越来越小。
而随着3D技术也越来越成熟，将3D技术融合到人脸识别技术中是一种新的发展方向。
而现阶段，kinect这种体积轻巧，价格便宜，捕获3D数据效率高而且分辨率不低的设备成了许多研究人员的研究对象。
在本文中我们也利用了kinect设备完成了一个基于kinect的3D人脸识别研究的过程。
首先通过kinect设备采集了一批数据，接着实现了一种基于熵图和显著性图，利用HOG特征算子，和随机森林分类器和SVM分类器进行识别的算法系统。
通过我们的实验，利用随机森林分类器实现的分类器准确率只有73%，而利用SVM分类器达到的准确率有83.19%。
但是因为采集数据的范围小，以及算法的不完善性，我们的系统还有很大的提升空间。
关键词：kinect，RGB-D，显著性，熵图，随机森林，SVM，人脸识别AbstractWith the fast development of the face recognition based 2D data, the deep learning technology makes the accuracy of the face recognition based 2D data have reached in 97.54% and the development of the 2D technology in face recognition has reached the bottleneck. However, with the 3D technology becoming more and more mature, it is a new development direction to fuse the 3D technology into face recognitiontechnology. In the meanwhile, the Kinect which is portable, inexpensive and has high capturing rate and moderate definition becomes the research object of many researchers.In our paper, we used the Kinect equipment to finish a project which is about face recognition based 3D data. First of all, we collected enough RGB-D data using Kinect. Then we implemented the algorithm system which is based the entropy map and the visual saliency map, gets the feature vector using the HOG descriptor and using random decision forest and support vector machine to classify the data.The result of our experiment is not very well. The accuracy of the recognition with random decision forest classifier reaches only 73%. However, the accuracy of the recognition with support vector machine reaches 83.19%. Because of the small scale in the database and the imperfect algorithm, our system can still make great progress.Key words:Kinect, RGB-D, salience, entropy, RDF, SVM, face recognition1，绪论1.1研究背景随着人们对人工智能，机器学习算法的研究的不断深入，其分支领域中的计算机视觉中的人脸识别技术也得到了充分的发展和巨大的进步。
人脸识别(私有化)v1.0产品白皮书03
人脸识别私有化产品白皮书目录一、产品背景 (3)一、产品概述 (3)二、产品特点 (3)三、产品架构 (4)(一)关键技术 (4)(二)技术流程 (5)(三)产品架构 (6)(四)推荐机器配置 (6)四、产品详细介绍 (7)(一)人脸检测 (7)(二)1:1人脸比对 (7)(三)1：N人脸检索 (8)(四)人脸属性 (10)(五)人脸特征 (11)(六)活体检测类产品及配套SDK (12)（1）动作活体 (13)（2）数字活体 (14)（3）反光活体 (14)（4）静默活体 (15)(七)静态防翻拍 (16)五、产品优势 (17)六、产品适用场景 (18)七、客户价值 (19)八、典型案例 (20)一、产品背景近年来，人工智能在得益于深度神经网络技术的突破下又一次得到爆发式的发展。
其中计算机视觉尤其突出，特别是人脸识别技术，在经历了几十年的发展后，在精度上首次超越了肉眼识别的能力。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
人脸识别的技术主要包括检测，配准，属性分析，特征提取，比对，活体检测这几大类。
人脸识别技术率先在多个行业以及场景下得到落地，使得一些企业和用户大幅度降本增效，提高了业务效率和安全性。
例如：在安防行业，应特定的场景需求，孕育了一批基于视频图像的人脸识别技术和产品；在金融行业，人脸识别技术也在为提高金融体系的安全性起到了前所未有的作用；本白皮书主要介绍了腾讯云人脸识别私有化产品，该产品主要基于腾讯优图实验室的算法模型来进行打磨和产品化。
一、产品概述腾讯云人脸识别私有化产品种类繁多，以提供人脸识别的基础能力为主。
大致能分为四类。
第一类为人脸比对检索产品，包括1:1人脸比对和1：N人脸检索产品；第二类为活体检测产品，包含数字活体检测、动作活体检测、反光活体检测、静默活体检测这几种产品；第三类为人脸识别辅助产品，包含人脸属性提取、人脸特征提取、静态防翻拍等产品，他们更多的是要和其他产品进行搭配使用；前三类产品都是基于后端服务，在服务器端进行部署的产品，其技术形态上类似于一种微服务，并向外提供API能力。
基于App Inventor的图像识别APP设计
基于App Inventor的图像识别APP设计1. 引言1.1 研究背景图像识别技术在近年来得到了迅猛发展，为人们的生活带来了诸多便利。
传统的图像识别技术往往需要专业的知识和复杂的设备支持，限制了其在普通用户中的推广和应用。
开发一个简单易用的图像识别APP成为当前的研究热点之一。
随着智能手机的普及和移动互联网的快速发展，基于App Inventor的图像识别APP成为了一种新的解决方案。
App Inventor是一款面向非专业开发者的开发工具，可以通过拖拽式的图形化界面快速实现APP的开发，极大地降低了开发门槛。
针对现有图像识别技术的局限性和普及问题，本文旨在利用App Inventor平台设计并开发一款简单易用的图像识别APP，帮助普通用户实现图像识别功能。
通过本研究，可以更好地探讨基于App Inventor的图像识别APP设计方法，为普及推广图像识别技术提供新的思路和方向。
1.2 研究目的研究目的是通过基于App Inventor的图像识别APP设计，探索如何利用现有的技术和工具来实现图像识别的应用。
通过研究和设计这样一款APP，可以帮助用户更方便、快捷地识别和理解所拍摄的图像内容，提高用户的工作效率和生活质量。
也可以促进图像识别技术在移动应用领域的应用和推广，推动移动应用市场的发展和创新。
研究目的还包括通过不断改进和优化设计方案，探索提高图像识别准确度和速度的方法，为用户提供更好的体验和服务。
通过这一研究目的，可以深入了解图像识别技术的发展趋势和应用现状，为未来研究和开发工作提供借鉴和参考。
1.3 研究意义图像识别技术作为人工智能领域的一个重要分支，在识别物体、场景等方面具有广泛的应用前景。
随着移动互联网的快速发展，基于App Inventor的图像识别APP设计成为一种新的创新和发展方向。
这种APP不仅可以为用户提供便利快捷的图像识别功能，还可以满足用户对个性化需求的不断增长。
通过基于App Inventor的图像识别APP设计，可以帮助用户更加方便地获取图像信息，提高用户的工作效率和生活质量。
基于Android的学生定位考勤管理系统
基于Android的学生定位考勤管理系统1. 引言1.1 背景介绍在当今社会，学校管理日益复杂，学生考勤管理也成为一项不可忽视的重要任务。
传统的考勤方式存在着效率低、耗时长、易造假等问题，影响了学校管理的效率和质量。
为解决这一问题，我们将基于Android平台开发一个学生定位考勤管理系统，利用现代化技术手段来提高学生考勤管理的效率和精准度。
该系统将通过结合定位技术和移动应用开发，实现对学生考勤情况的实时监控和管理，有效减少了学校管理人员的工作量和提高了管理效率。
通过该系统，学校管理人员可以随时随地查看学生的考勤情况，及时发现异常情况并进行处理。
学生也可以通过系统进行自主签到，提高了学生的自觉性和学习积极性。
本系统的开发旨在提高学校管理效率、简化管理流程，提高学生考勤管理的准确性和可信度。
也为学校管理者提供了更多有用的数据和信息，为进一步提升学校管理水平打下了基础。
1.2 问题提出学生考勤管理一直是学校管理中的重要环节，传统的考勤方式通常是老师手动记录学生的考勤情况，存在着考勤效率低、易出错等问题。
随着移动互联网技术的发展，基于Android平台的学生定位考勤管理系统应运而生。
在传统的学生考勤管理中，存在着考勤效率低下、考勤数据不精准、易出现考勤漏报等问题。
而且传统的考勤方式也不能满足学校对于考勤管理的实时性和精确性的要求。
如何利用移动互联网技术和定位技术，研发一套高效、精准的基于Android的学生定位考勤管理系统成为亟待解决的问题。
基于以上问题，本文就通过对学生定位考勤管理系统的需求分析和功能设计，结合Android平台的特点，提出了一套完善的解决方案，以期解决传统学生考勤管理中存在的问题，提高考勤管理的效率和精确性。
1.3 研究目的本研究的目的是设计并实现一款基于Android的学生定位考勤管理系统，以解决传统学生考勤管理过程中存在的一系列问题和不便之处。
具体而言，本研究旨在借助移动互联网和定位技术，建立一个高效、准确、便捷的学生考勤管理平台，旨在提高学校教育管理的效率和质量，解决教师和学生在考勤管理过程中存在的诸多困难和瓶颈问题。
基于人脸识别的头像采集平台
信18与电16China Computer & Communication 人工智饨与积别牧术2020年第22期基于人脸识别的头像采集平台于洋（辽宁省交通高等专科学校，辽宁沈阳110000）摘 要：人脸识别在现今社会中的应用越来越广泛，本文针对海康威视超脑产晶，利用其提供的统一接口 SDK 进行 二次开发，主要用于解决中小企业不能单独购买海康自带平台或需个性化定制等问题，希望能够为相关研究提供借鉴.关键词：人脸识别；头像采集；生物特征识别技术中图分类号：TP391.41 ； TP183 文献标识码：A 文章编号：1003-9767 （2020） 22-130-02Head Portrait Collection Platform Based on Face RecognitionYU Yang(Liaoning Provincial College of Communications, Shenyang Liaoning 110000, China)Abstract: Face recognition is more and more widely used in today 5s society. In this paper, we use the unified interface SDK provided by Hikvision hyperbrain products for secondary development, which is mainly used to solve the problems such as small and medium-sized enterprises can't buy Haikang^ own platform alone or need personalized customization, hoping to provide reference for related research.Keywords ： face recognition; head image acquisition; biometric recognition technology 0引言人脸识别属于生物特征识别技术，是通过生物体（一般 特指人）本身的生物特征来区分个体。
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基于Android的人脸识别系统开发作者：赵娟
来源：《中国管理信息化》2020年第11期
[摘; ; 要] 人脸识别是公共安全领域的研究重点。
通过人脸识别技术进行人脸跟踪、人脸检测、人脸比对来比较人脸的视觉特征信息从而进行身份鉴别。
随着移动互联网的快速发展，移
动终端人脸识别应用日益广泛。
文章主要探讨人脸识别在Android系统中的实现以及用户安全登录，包括人脸检测、特征提取和特征识别。
[关键词] 人脸识别;系统开发;Android
1; ; ; 背; ; 景
随着互联网的发展，人脸识别技术被广泛地应用于各种领域。
基于Android的人脸识别具有非常广阔的发展前景，本文基于Android，重点研究人脸识别技术应用，并对应用开发的关键技術进行阐述，最后介绍了实现Android系统人脸识别应用的功能模块。
对于人脸识别技术，目前的算法分为2种。
一种是在线人脸识别，比如face++、百度AI 等，通过传递人脸图片给服务器处理返回接口。
这种方式的优点是：服务器算法强大、识别准确率高、支持大规模人脸识别数据。
比如，能支持10万人对比。
这种方式的缺点是：慢、需要良好网络环境的支持。
相机预览帧率一般都在30 fps 以上，一般用户使用网络处理一张图片都需要至少1 s以上，那么如果需要在手机上实时展示处理结果几乎不太可能。
另外一种是离线人脸识别，人脸对比算法在本地，人脸数据也在本地，完全是离线环境也能够正常运行。
随着Android手机运算性能的提高，算法已经足够高效，处理一张人脸图片可以在100 ms以内，对于应用，完全的离线人脸签到考勤适合小公司，类似以前那种指纹机，需要通过SD卡导出，但是一般安卓手机都有网络，实际上可以通过网络同步方式同步到服务器。
这种方式的优点是：识别快、体验好、无网络也可以正常使用。
所以在Android环境下，综合考虑使用离线人脸识别，较适合当今的技术发展。
目前，人脸识别已应用在安全认证、预警防控、刑事侦查等各个方面。
在国内，人脸识别的应用大都还停留在PC机上，基于移动设备的研究很少。
而且，随着移动信息安全意识的提高，在移动终端上进行人脸识别具有广阔的发展前景，设计实现基于Android的人脸识别系统，可更好地满足移动终端的电子签到、人员识别与警务需求。
本文选择基于face++的人脸识别算法实现人脸特征提取、特征识别与检测。
2; ; ; 系统实现
2.1; ;系统功能实现
开发基于Android的人脸识别系统，包括系统开发工具的选择、开发环境的搭建以及系统各功能模块的实现，为以后进一步研究基于Android平台人脸检测和识别算法奠定基础。
系统实现过程分为以下几个阶段。
系统经过开发之后，实现的功能见表1。
2.2; ;系统数据库的实现
对于本系统而言，首先需要建立一个存放用户信息的数据库。
在实现系统识别功能之前，需要导入进行签到、识别的全体用户信息。
因为本系统采用Android开发平台，一般可以从关系数据库导入到嵌入式SQLite中，便于系统对这些数据进行后期处理和调用、比对，用户信息包括三部分内容，即身份信息、图像信息和签到信息。
身份信息是指用户的基本身份数据，如身份证号、性别、住址等;图像信息则指用户的人脸图像数据，包括人脸样本信息、照片等此种越多越好，有利于进行比对识别;签到信息包括签到时间、签到地点等，可以采用地理定位进行地图实名制签到等。
这些用户信息结合在一起，形成一个完整的用户信息。
对于不同的应用，可对实体属性进行相应的增删。
比如说，如果该系统应用于校园中，以学生为用户，则其属性可以添加学号、导师姓名等，其主键也可进行灵活调整。
2.3; ;系统人脸识别的实现
图像处理方法有很多，可根据需要，有选择地使用相应的方法。
通常使用的方法有肤色提取。
肤色提取是指对脸部区域的颜色提取。
在确定脸部区域上，获取则比较准确，成功率达到95%以上，并且速度快，工作量小。
由于图像在不同环境中受到不同光线的影响，其亮度就变得或暗或亮。
对图像的亮度进行调整，主要采取的措施是对图像进行光线的补偿。
高斯平滑：在图像的采集过程中，由于各种因素的影响，图像中往往会出现一些不规则的随机噪声，如数据在传输、存储时发生的数据丢失和损坏等，这些都会影响图像的质量，因此需要将图片进行平滑操作以此来消除噪声。
对比度增强：将所要处理的区域和周围图像区域进一步拉开，使其对比度更加明显，主要通过像素的聚集来实现，如表2所示。
现在有很多人脸识别的技术可以使用，但笔者认为还是离线端的SDK比较实用。
推荐其效率比OpenCV要高，检测速度很快，20 ms左右就可以检测出来;获取特征点（人脸比对）的效率也很高，基本上在200 ms左右。
目前在笔者的应用内主要使用了 Face++ 的人脸检测功能，本文和大家分享一下其集成过程和一些使用心得。
Face++ 的集成过程非常简单，在官方文档上有说明支持的系统为 5.0 及以上系统，但其实在 4.4 系统上也可以运行。
Face++的优势除了多角度检测之外，其每次检测并不独立，即这一次的检测结果会指导下一次的检测，所以Face++在检测到人脸之后，识别的时间会大幅减少。
而 Seeta FD 的检测每次都是独立的，所以在无人脸的情况下，Seeta 的检测速度要快于Face++，但是检测到人脸之后，因为应用整体的计算量增加，导致 Seeta 的检测速度降低的非常明显，大大慢于Face++。
本系统采用Android开发平台和人脸识别技术。
Android系统具有以下特征：Android开放的平台允许任何移动终端厂商加入到Android联盟中，Android技术不受运营商的制约，Android平台提供给第三方十分广泛、自由的环境。
2.4; ;系统特征
在此系统开发过程中，人脸识别技术较其他的技术比较具有以下特征：
（1）通过使用最大类间方差法（OTSU）自适应调整阈值，使肤色分割更为精确，并仅对分割后的区域采用Adaboost算法进行人脸检测。
这种自适应肤色分割与Adaboost相结合的人脸检测方法，更加细化了人脸预估位置，对Android平台摄像头采集过程中存在的光照、阴影等影响具有很好的抗干扰能力。
（2）对Shearlet变换得到多尺度多方向的人脸特征进行编码融合，并将融合后的尺度图像进行分块加权级联，可以显著提高人脸识别效果。
（3）Shearlet自适应加权融合特征的稀疏表征人脸识别算法利用加权融合的Shearlet特征构造字典，对光照、表情、姿态以及局部形变等影响拥有较好的改观性。
4; ; ; 总; ; 结
目前，我国从事人脸识别行业的单位越来越多，如北京奥运会实名制入场票证系统将人脸识别技术推向新的高度，为人脸识别技术的应用打下了坚实基础。
各大火车站、高铁安检区域人脸识别系统开始招标，如郑州客运中心站安检区域已安装使用身份识别的高科技人脸识别安检系统。
人脸识别相关的研究已经取得很大的进展。
主要参考文献
[1]王成浩，李鑫宇，李丽娟.Android开发技术的学习及应用研究[J].信息与电脑：理论版，2019（3）：89-90.。