(精品)智能安防系统中人脸识别系统陈修伍最终稿毕业论文设计
基于人脸识别的智能安防监控系统设计与开发
基于人脸识别的智能安防监控系统设计与开发智能安防监控系统在现代社会中扮演着至关重要的角色，它能够通过人脸识别技术对人员进行准确监控和身份识别。
本文将介绍基于人脸识别的智能安防监控系统的设计与开发，着重讨论其相关原理、技术和应用。
一、系统设计原理基于人脸识别的智能安防监控系统主要由以下几个模块组成：1. 人脸检测与定位模块：使用计算机视觉技术检测并定位图像或视频中的人脸区域。
常用的方法包括Haar特征、HOG特征和深度学习等。
2. 特征提取与比对模块：通过将人脸图像转换为高维特征向量，使之具备可比较性。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部二值模式（LBP）等。
3. 数据库管理模块：存储用户注册的人脸信息和相关身份信息，为人脸识别提供参考。
4. 过程控制模块：控制系统整体运行并对异常情况进行处理。
二、技术与方法1. 人脸检测与定位技术：Haar特征和HOG特征是最常用的人脸检测算法，其中Haar特征利用不同大小的窗口在图像中检测人脸，HOG特征使用梯度方向直方图描述人脸的形状。
此外，深度学习方法如卷积神经网络（CNN）在人脸检测方面也取得了很大的进展。
2. 特征提取与比对技术：PCA是一种较为常用的特征提取方法，通过主成分分析将高维数据降维为低维，减少数据冗余。
LDA技术则更加注重于将类别信息融入特征提取过程，提高了分类性能。
LBP方法则是将局部纹理信息作为特征进行提取，适用于光照变化较大的情况。
3. 深度学习方法：卷积神经网络（CNN）在人脸识别领域取得了巨大的成功。
通过训练大规模的数据集，CNN可以自动学习到人脸的特征表示，并具备较强的泛化能力。
深度学习算法如FaceNet和DeepFace已经超过人类视觉系统的性能。
三、系统应用基于人脸识别的智能安防监控系统在实际应用中有着广泛的应用场景和价值。
1. 出入口管控：可用于高安全要求的场所，如政府机构、银行等，通过识别人脸信息实现自动门禁控制。
基于深度学习的人脸表情识别系统设计毕业设计
基于深度学习的人脸表情识别系统设计毕业设计基于深度学习的人脸表情识别系统设计一、引言及背景介绍随着科技的发展和应用的普及，人脸表情识别技术在众多领域展现出巨大的潜力。
人类表情是一种非常丰富和重要的非语言信息传递方式，对于情感分析、心理研究、用户体验等领域都具有重要意义。
本篇论文旨在设计基于深度学习的人脸表情识别系统，以应用于相关领域。
二、人脸表情识别技术概述人脸表情识别技术是一种在数字图像处理和模式识别领域中广泛应用的技术。
它主要通过将人脸图像转化为数字数据，然后利用计算机算法对表情进行识别和分类。
传统的方法主要依赖于人工特征提取和分类器的组合，但这些方法往往需要大量的人工参与和特征工程，且对于复杂表情的识别效果较差。
三、深度学习在人脸表情识别中的应用深度学习作为一种强大的机器学习技术，近年来在人脸表情识别领域呈现出广阔的发展前景。
其具有自动特征学习和模式识别能力，通过大规模数据集的训练，可以有效地提取表情的高级特征，从而提高识别准确率。
深度学习模型中常用的有卷积神经网络（ConvolutionalNeural Network，简称CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）。
四、深度学习人脸表情识别系统的设计与实现1. 数据集准备采集包含多种表情的人脸图像数据集，并对其进行标注和预处理工作，以便于后续的训练和测试。
2. 基于CNN的特征提取使用卷积神经网络对人脸图像进行特征提取，通过多层卷积和池化操作，提取出图像的高级特征表示。
3. 数据增强对数据集进行增强操作，如镜像翻转、旋转、缩放等，以扩充数据集规模，提高模型的泛化能力。
4. 特征融合和分类将提取到的高级特征进行融合，并通过全连接层实现表情分类和识别。
5. 模型训练与验证使用已标注的人脸图像数据集对模型进行训练，并通过验证集进行模型调优和超参数选择。
六、实验结果与讨论在实验中，我们使用了XXX数据集进行训练和测试，得到了较为准确的人脸表情识别结果。
基于人工智能的人脸图像识别校园安防系统设计
基于人工智能的人脸图像识别校园安防系统设计摘要：随着越来越多的校园安全问题的曝光，校园安全问题日益受到社会的重视。
因此，我们提出了一种新的基于AI图像识别系统的校园安防系统，旨在加强校园的安全防护，提升学生的学习体验。
通过部署在学校的摄像头，我们能够实时监测学生的行为，并对其中的问题进行分析。
如果发现任何异常情况，我们会立即发出警告，并将其记录下来。
这样，我们就能建立一个完整的监管网络，从而有效地提高校园安全的监督效率，减少安全事件的发生。
两种措施相互配合，确保校园的安全。
关键词：校园安防系统；人工智能；图像识别在校园安全管理过程中，通过引入人工智能，我们可以更好地监控学校的安全情况。
对在校人员的行为进行实时监控，并对其异常行为展开实时警报和记录，这不仅可以有效地提高校园安全管理效率，还可以大大降低校园安全事故的危害。
我们可以利用该技术来实时处理和分析摄像头捕捉的图像和视频，并在发现安全隐患的情况下，通过APP向安保人员或传感器发出预警。
通过迅速采取行动，我们可以最大限度地降低安全事故的风险。
1校园安全的主要问题及系统规划分析通过利用先进的信息技术，我们可以在保证校园安全的同时，更好地保护学生的隐私。
这种方法可以帮助我们更好地了解学生的日常活动，并且可以更快地发现问题并采取有效的应对措施。
这种方法既可以提升校园的安全性，也可以提升学生的生活质量。
为了更好地维护校园安全，我们开始使用各种摄像头。
这些摄像头能够收集周围环境中的视频信息，并将其传送至服务器进行处理。
与目前校园安全主要依靠人工查看监控的管理方式相比，能够及时地对危险进行预警。
我们还利用人工智能和机器学习算法，能够更加迅速、准确地发现潜在的危险，并向相关安保人员提供实时的预警信息。
为了保障校园的安全，我们采取了多种措施，包括防止人员拥挤、确保共享单车的安全使用、学生在运动时摔倒预警。
2校园安全系统的设计本文设计了一个基于AI的校园安全识别系统。
基于人脸识别的智能门禁系统设计于实现论文
基于人脸识别的智能门禁系统设计于实现论文智能门禁系统是当前智能化建筑领域的热点研究方向之一。
本文将基于人脸识别技术，设计一种高效可靠的智能门禁系统，并通过实现论文的方法和步骤，详细阐述其设计与实现过程。
首先，我们将介绍智能门禁系统的背景与意义。
随着社会发展和科技进步，传统门禁系统逐渐不能满足现代建筑安全管理的需求。
而基于人脸识别的智能门禁系统由于其高度安全性和便捷性，成为了当前研究的热点。
本系统的设计目的在于提供一种高效可靠的门禁管理方案，能够准确识别人脸，防止非法入侵事件的发生。
接下来，我们将详细阐述智能门禁系统的设计方案。
首先，该系统的核心是基于人脸识别技术的身份验证模块。
通过采集用户的人脸图像，并将其与已存储在系统中的人脸特征库进行比对和识别，来实现对用户身份的验证。
在人脸图像采集阶段，我们将采用高像素的摄像头，并结合光线补偿技术，确保图像质量的稳定和清晰度。
其次，为了提高系统的准确性和鲁棒性，我们将采用深度学习算法来实现人脸识别模块。
具体而言，我们将使用卷积神经网络（CNN）来对人脸图像进行特征提取和分析，然后将其与特征库中的人脸特征进行比对。
为了提高系统的鲁棒性，我们还将采用数据增强技术和多样式训练策略来增加系统对各种场景和遮挡的适应能力。
除了人脸识别模块外，我们还将设计并实现其他必要的功能模块，例如门禁控制模块和数据管理模块。
门禁控制模块将负责控制门禁设备的开关，只有在用户身份验证通过后才能开启门禁。
数据管理模块将负责存储和管理用户信息、人脸特征库以及门禁日志等数据，以便系统的后续分析和查询。
为了验证智能门禁系统的性能和有效性，在论文的实现过程中，我们将进行系统的实际部署和测试。
通过拍摄一组真实场景下的人脸图像，并构建一个包含多样式和多姿态情况的人脸特征库，我们将对系统的准确率、识别速度和鲁棒性等关键指标进行评估和分析。
同时，我们还将对系统进行安全性测试，模拟各种攻击和欺骗情况，并考察系统的应对能力。
基于人脸识别技术的安防监控系统设计与优化
基于人脸识别技术的安防监控系统设计与优化近年来，人脸识别技术应用的广泛推广，为安防领域带来了一系列的变革。
基于人脸识别技术的安防监控系统成为了许多机构和个人的首选，以提高安全性和便捷性。
本文将重点探讨基于人脸识别技术的安防监控系统的设计与优化。
一、设计原理1.1 人脸识别技术概述人脸识别技术是一种通过计算机算法对人脸图像进行处理和分析，以识别出人脸的身份信息的技术。
它通常涉及图像采集、人脸检测、特征提取和比对四个主要步骤。
图像采集是通过摄像机或其他传感器对人脸进行拍摄并生成数字图像。
人脸检测是在采集到的图像中定位到人脸所在的位置。
特征提取是将人脸图像转化为具有辨识性的数学特征。
比对是将提取的特征与数据库中已知的人脸特征进行比较并进行身份认证。
1.2 安防监控系统设计要求基于人脸识别技术的安防监控系统设计应满足以下要求：(1) 高准确性：系统应能准确地识别出人脸并进行比对，以确保只有授权人员可以进入。
(2) 快速响应：系统应具有较快的响应速度，及时进行人脸检测和比对。
(3) 多特征支持：系统应能够识别和提取多个特征，如人脸、眼睛、嘴唇等。
(4) 数据安全性：系统应保证采集和存储的人脸图像数据的安全性和隐私保护。
(5) 大规模应用：系统应具备适应大规模应用的能力，如公共场所、办公室、住宅等。
二、系统设计与优化2.1 摄像设备的选择与布局在设计安防监控系统时，选择合适的摄像设备是关键因素之一。
摄像设备应具备较高的图像分辨率、较宽的视场角度和良好的图像质量。
此外，需要根据监控区域的实际情况合理布局摄像设备，确保能够全面覆盖和捕捉到人脸图像。
2.2 人脸检测与特征提取算法的选用在人脸识别系统中，人脸检测与特征提取算法是非常重要的。
通过选择合适的算法，能够提高识别准确性和效率。
常用的人脸检测算法包括Viola-Jones算法、Haar特征算法、卷积神经网络等。
特征提取算法主要有主成分分析法、线性判别分析法、局部二值模式等。
基于人脸识别的智能安防系统研究
基于人脸识别的智能安防系统研究智能安防系统是一种结合了人工智能和图像识别技术的创新应用。
其中，基于人脸识别的智能安防系统是近年来发展迅猛的一种。
本文将从原理、应用场景和技术挑战三个方面展开，详细探讨基于人脸识别的智能安防系统。
一、原理基于人脸识别的智能安防系统是通过计算机对人脸图像进行识别和分析，以实现身份验证和监控目标人员的行为。
它主要包括三个步骤：人脸图像的采集、特征提取和人脸比对。
1. 人脸图像的采集：通过摄像头或监控设备，将被监测人员的脸部图像采集下来。
采集到的图像需要具备较高的清晰度，以保证后续的特征提取和比对的准确性。
2. 特征提取：根据已经采集到的人脸图像，计算机通过人脸识别算法提取出人脸的关键特征点，如眼睛、嘴巴、鼻子等特征。
这些特征点对每个人都是独特的，可以用来作为身份验证和比对的依据。
3. 人脸比对：将提取到的人脸特征与事先建立的人脸库进行比对，寻找最佳匹配。
如果找到匹配的脸部特征，则可以确认该人员的身份。
如果未找到匹配，则可以发出警报或进行进一步的安全措施。
二、应用场景基于人脸识别的智能安防系统在各种场景中都有广泛的应用。
1. 公共安全：在公共场所，如车站、机场、商场等，安装基于人脸识别的智能安防系统可以实现对陌生人的识别和监测。
一旦系统发现有可疑人员，可以及时报警或采取其他必要的措施，确保公共安全和秩序。
2. 社区小区：通过安装摄像头和人脸识别系统，能够实现对小区居民和访客的身份验证，并与小区门禁系统进行无缝对接。
这种智能安防系统可以提高小区的安全性，防止陌生人的入侵和盗窃行为。
3. 公司企业：在企事业单位，人脸识别系统可以用于进出门禁管理，提高安全性和效率。
还可以用于员工考勤管理，确保工作纪律和准确性。
三、技术挑战尽管基于人脸识别的智能安防系统具有广泛的应用前景，但仍然面临一些技术挑战。
1. 复杂环境下的识别：在复杂的环境中，如光线不足、背景杂乱等情况下，人脸识别系统的准确性会受到影响。
基于人脸检测的智能安防监控系统设计与实现
基于人脸检测的智能安防监控系统设计与实现智能安防监控系统是随着科技的快速发展而出现的一种创新型安全监控系统。
近年来，随着人工智能和图像处理技术的不断进步，基于人脸检测的智能安防监控系统逐渐成为许多企业、公共场所以及个人家庭安全防护的首选。
一、引言智能安防监控系统是利用人工智能技术，通过对视频和图像进行分析和处理，对潜在的安全威胁进行预警和识别的一种创新型技术。
而基于人脸检测的智能安防监控系统，则是在智能安防监控系统基础之上，进一步利用图像处理和机器学习的方法，实现对人脸的准确检测和识别，从而达到更高的安防效果。
二、人脸检测算法及原理1. 人脸检测算法在基于人脸检测的智能安防监控系统中，人脸检测算法起着至关重要的作用。
常见的人脸检测算法包括Haar特征、LBP特征以及深度学习算法等。
Haar特征是一种基于图像的灰度差值的方法，通过将图像转换为灰度图，利用黑白灰度差异设计特征模板，然后通过滑动窗口的方式在目标图像中搜索人脸的位置。
LBP特征是一种常用的纹理特征描述方法，通过建立局部微模式并统计图像中局部像素点的灰度值差异，得到一种特征编码的方式。
同样，利用滑动窗口的方法在目标图像中搜索人脸位置。
深度学习方法则是利用深度神经网络对图像进行训练和识别，通过大量的数据和复杂的网络结构，实现对人脸的高准确率检测和识别。
2. 人脸检测原理人脸检测原理主要是通过对图像进行预处理，提取出图像中的人脸特征信息，然后通过算法判断是否为人脸。
预处理阶段，首先需要进行图像的灰度处理，将彩色图像转换为灰度图像。
其次，进行图像的直方图均衡化，通过增强图像的对比度，使得人脸区域更加明显。
最后，进行图像的高斯滤波，去除图像中的噪声和干扰。
提取特征阶段，根据选择的人脸检测算法进行特征提取。
例如，Haar特征将图像分为多个小窗口，并计算每个窗口中不同位置灰度值之和的差异。
LBP特征则通过构建局部微模式并统计灰度差异，生成特征编码。
判断是否为人脸阶段，利用预先训练好的分类器进行判断。
人脸识别毕业设计(一)2024
人脸识别毕业设计（一）引言概述：人脸识别技术作为一项以人脸为特征进行身份识别的技术，已经在各个领域得到广泛应用。
本文旨在探讨人脸识别技术在毕业设计中的应用，通过分析和研究相关理论和实践案例，深入分析人脸识别技术的原理、特点以及存在的问题与挑战，为毕业设计的实施提供指导。
正文内容：1. 人脸识别技术的原理- 人脸特征提取算法分析- 人脸检测与定位技术介绍- 人脸特征匹配与识别原理解析- 数据库存储与管理方法探讨- 人脸识别技术与其他生物识别技术的比较2. 人脸识别技术的应用场景- 人脸识别在公共安全领域的应用- 人脸识别在社交娱乐领域的应用- 人脸识别在金融行业的应用- 人脸识别在智能家居领域的应用- 人脸识别在医疗健康领域的应用3. 人脸识别技术存在的问题与挑战- 鲁棒性和准确性的平衡问题- 光照、姿态和表情等因素的干扰- 隐私与安全性问题的考虑- 大规模人脸数据集的获取与管理- 在特定人群中的适用性和可靠性问题4. 人脸识别技术的改进方法与思路- 基于深度学习的人脸识别算法研究- 多模态信息融合技术的应用- 非刚性人脸对齐与图像增强技术的优化- 基于人脸属性的识别方法探索- 迁移学习在人脸识别中的应用研究5. 人脸识别技术的发展前景与建议- 人脸识别技术在社会发展中的作用和前景- 高性能硬件在人脸识别技术中的应用- 用户体验与用户隐私平衡的考虑- 加强人脸识别技术的标准化建设- 探索人脸识别技术与其他技术的结合总结：本文围绕人脸识别技术的应用于毕业设计进行了深入的研究和分析，从技术原理、应用场景、问题与挑战、改进方法以及发展前景等各个方面进行了探讨。
尽管人脸识别技术还存在一些问题和挑战，但是其在各个领域的应用前景广阔。
为了保证人脸识别技术的可靠性和合规性，需要进一步加强标准化建设和隐私保护措施，并探索与其他相关技术的相互融合与应用。
人脸识别技术的研究与设计毕业论文
人脸识别技术的研究与设计毕业论文标题：基于人脸识别技术的研究与设计摘要：随着人脸识别技术的快速发展，其在安全监控、身份验证和图像等领域扮演着重要角色。
本论文旨在研究和设计基于人脸识别技术的系统，提供一种可行的解决方案。
首先，介绍人脸识别的原理和发展趋势。
然后，讨论设计和开发的关键要素，包括图像采集、特征提取、特征匹配和系统性能评估等。
最后，通过实验验证自己所提出的系统在实际应用中的有效性与准确性。
关键词：人脸识别，图像采集，特征提取，特征匹配，系统性能评估引言：人脸作为人类最基本的身份特征之一，一直以来都受到人们广泛关注。
人脸识别技术的发展为人们的生活和工作带来了极大的便利。
与传统的身份验证方法相比，人脸识别技术不需要接触式设备，而是通过对人脸图像的采集、提取和匹配等步骤实现自动识别。
然而，由于人脸图像的干扰、变化和质量等因素的存在，使得人脸识别技术的研究和设计变得复杂而具有挑战性。
本论文旨在对人脸识别技术进行深入研究，并基于所得到的研究成果设计一个高效、准确的人脸识别系统。
论文结构如下：一、人脸识别技术的原理和发展趋势二、系统设计与开发1.图像采集：通过选择合适的设备、摄像头和光线条件，实现高质量的人脸图像采集。
2.图像预处理：对采集的图像进行去噪、归一化和对齐等处理，提高识别系统的性能。
3.特征提取：通过选取适当的特征提取算法，提取人脸图像中的关键特征，并将其转化为数学表示。
4.特征匹配：利用已有的特征数据库与待识别的人脸特征进行比对，并计算相似度得分。
5.系统性能评估：通过对识别系统的准确率、召回率、误识率等指标进行评估，验证其性能以及对抗各种挑战的能力。
三、实验结果与讨论本部分将通过实验验证所设计的人脸识别系统的有效性与准确性，并对系统的性能进行分析。
同时，还将讨论实验结果中存在的问题，并提出解决方案。
结论：本论文针对人脸识别技术的研究与设计进行了全面的探讨。
通过分析人脸识别技术的原理和发展趋势，设计了一个基于人脸识别技术的高效、准确的系统。
人脸识别的毕业论文
学号：3081818211题目类型：论文(设计、论文、报告)西安电子科技大学GUILIN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY本科毕业设计(论文)题目：人脸检测技术研究及MATLAB实现学院：信息科学与工程学院专业(方向)：电子信息工程班级：电信08-2班学生：许文强指导教师：蒋中正2012 年 5 月 20 日摘要人脸检测是当今视觉领域里非常重要和实用的研究课题，它应用于现实生活中的各个领域，如公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等。
基于视频的人脸检测属于动态检测，方法是先提取视频文件的帧，然后再对帧（图像）进行人脸检测，利用肤色特征的检测算法先对图像（帧）进行处理，然后建模，运用适当的算法把人脸检测出来，运用该方法完成了视频之中的的人脸检测。
本文采用MATLAB软件进行仿真，包括实现提取视频文件的帧，对输入图像检测有人脸（如果存在）的位置，大小和位姿，程序运行结果基本实现了上述功能。
关键词:人脸检测；视频检测；肤色特征Research of Face Detection and Implementation of Matlab Student: xu wenqiang Teacher:jiang zhong zhengAbstract：Face detection is very important and practical research topic in the visual field，it is applied to many areas in our lives Such as public security, finance, network security, property management and attendance, Based on the video's face detection is dynamic detection ,The idea is to extract video file frame, then as the image face to detectionUse the skin color characteristics of the detection algorithm , first to do processing testing, Then e appropriate algorithm, the face detection out.By using this method the video to finish face detection. this paper, we also use Matlab software simulationIncluding realize The input image for face detection, Video file frame extraction then That is to make sure that there is an image input face (if present) of location, size and posture of the process.To run the program results basically achieved the functionKey Words：Face Detection；Video Detection；Skin color characteristics目次摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1论文的研究历史背景及目的 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3论文的主要内容安排 (3)2 人脸检测及其算法简介 (5)2.1人脸检测介绍 (5)2.2人脸检测的常用方法 (5)2.2.1基于特征的人脸检测方法 (5)2.2.2模块匹配法的人脸检测 (6)2.2.3基于adaboost算法的人脸检测方法 (7)3 基于视频的人脸检测研究及其实现 (8)3.1 MATLAB图像处理工具箱中的视频操作 (8)3.2提取AVI视频文件的帧 (9)3.3对图像进行肤色特征的人脸检测 (11)3.3.1色彩空间及其内容介绍 (11)3.3.2对图像进行预处理 (11)3.3.3对人脸肤色进行建模 (13)3.3.4 检测人脸区域的选定 (14)3.4图像向AVI视频文件的转换 (16)4 人脸检测在MATLAB软件下仿真实现 (18)4.1设计条件 (18)4.2设计流程 (18)4.4.1基于视频的人脸检测的总设计模块图 (18)4.4.2对图像进行人脸检测具体框图 (19)4.3人脸检测的MATLAB实现 (19)4.3.1人脸检测运行结果 (19)4.3.2人脸检测结果分析 (21)5 结论 (22)致谢 (23)参考文献 (24)附录 (25)1 绪论当前，人脸检测越来越受到大家的关注，它作为生物特征识别中一个非常重要的一个分支，已成为计算机视觉与模式识别领域中非常活跃的一个研究领域。
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本科毕业论文(设计) 题 目： 智能安防系统中人脸识别系统 学 院： 自动化工程学院 专 业： 电子信息科学与技术 班 级： 2009级1班 姓 名： 陈修伍 指导教师： 贺 英
优秀论文 审核通过 未经允许 切勿外传 2013年 6 月 3 日
智能安防系统中人脸识别系统 Face recognition system in intelligent security system 摘 要 安防系统是实施安全防范控制的重要技术手段，在当前安防需求膨胀的形势下，其在安全技术防范领域的运用也越来越广泛，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。而实现自动的面部识别对于智能安防系统有着举足轻重的作用，随着Android的兴起，可以做到移动设备上实现人脸识别技术，这就为智能化安保系统的实现提供了全新的思路。 本文的主题就是基于Android编程平台，基于JAVA编程实现在手机上显示从文件夹中读取的人脸位图，编程实现人脸检测PCA算法，实现在人脸图片上用算法自动画出方框标注人脸区域；可设置一张图片中最多检测的人脸个数。
关键词 智能安防 Android 人脸识别 JAVA编程 PCA算法 Abstract The security system is the important technical means of security control, in the current security demand expansion of the situation, the security technology field is used more and more widely, With the photoelectric information technology, microelectronics, micro computer technology and deal with video images technology, the traditional security systems are also being used by digital, networked, and gradually move toward intelligent. And the realization of automatic facial recognition be done on the mobile device to realize the face recognition technology, which provides a new approach for the realization of intelligent security system. This paper is based on the platform of Android programming, Java programming bitmap display face read from a folder on the mobile phone based on PCA face detection algorithm, programming, realize automatic draw the box labeled face region using the algorithm in image face; face detection can be up to set a picture of. Keywords intelligent security Android face recognition JAVA programming PCA algorithm 目 录 第一章 绪论 ........................................................................................................... 1 1.1 课题背景 ............................................................................................................................ 1 1.2 人脸识别的发展状况 ......................................................................................................... 1 1.3 本课题研究意义 ................................................................................................................. 2 1.4 本文的主要内容及结构 ..................................................................................................... 3
第二章 研究方案及技术路线 ............................................................................... 4 2.1 研究内容 ............................................................................................................................. 4 2.1.1 研究对象 ...................................................................................................................... 4 2.1.2 制约识别率的关键问题 .............................................................................................. 4 2.2 研究方案 ............................................................................................................................. 4 2.2.1 相关人脸识别算法对比 .............................................................................................. 4 2.2.2 运用程序功能分析 ...................................................................................................... 5 2.2.3 研究方案的确定 .......................................................................................................... 6 2.3 技术路线 ............................................................................................................................. 7
第三章 图像预处理 ............................................................................................... 8 3.1 彩图灰度化 ......................................................................................................................... 8 3.2 直方图均衡化 ..................................................................................................................... 9 3.3 图像平滑滤波 ................................................................................................................... 10 3.4 边缘检测 ........................................................................................................................... 10 3.5 人脸部位提取 ................................................................................................................... 11
第四章 基于Android的人脸检测技术原理 .................................................... 13 4.1 Android编程平台 ........................................................................................................... 13 4.1.1 Android 开发平台搭建 ......................................................................................... 13 4.1.2 Android开发简介 .................................................................................................. 13 4.2 人脸图像获取 ................................................................................................................... 14 4.2.1 Android 应用程序组件(Activity简介) .................................................................. 14 4.2.2 Bitmap和Drawable和Canvas .............................................................................. 17 4.3 PCA算法原理分析 .......................................................................................................... 18 4.3.1 训练阶段 .................................................................................................................... 18 4.3.2 识别阶段 .................................................................................................................... 19