基于安卓的人臉認(rèn)證系統(tǒng)的設(shè)計與實(shí)現(xiàn).pdf

1、科技的高速發(fā)展使得智能手機(jī)等移動設(shè)備的功能早已不再局限于短信和通話等基本應(yīng)用，尤其是近幾年，移送設(shè)備無論在系統(tǒng)的功能還是硬件的性能上都有了相當(dāng)程度的提升，因此在Android平臺上的應(yīng)用也是逐漸增多。在這種情況下，移動設(shè)備的安全問題越來越受到用戶的重視，尤其在Android平臺方面，這些安全問題涉及多個內(nèi)容，例如用戶私密信息的保護(hù)和用戶身份的驗證等。而移動設(shè)備的丟失或被盜，不僅使用戶失去一定數(shù)量的財產(chǎn)，還導(dǎo)致了用戶信息的泄漏。一旦重要的

2、信息被不法分子獲取，還會引發(fā)一系列的嚴(yán)重后果，比如對通訊錄中的親人進(jìn)行電話或短信的詐騙、盜取移動應(yīng)用中的財產(chǎn)甚至利用被竊用身份進(jìn)行違法行為等。然而很多的移動應(yīng)用還是采用輸入密碼的形式判斷使用者的身份，這種方式無法保證絕對的安全。使用者為了保護(hù)自己的信息，不得已將密碼設(shè)置的很復(fù)雜，但這樣難免會造成密碼忘記、記錄丟失等意外情況。
　　針對上述問題，本文提出在Android平臺上實(shí)現(xiàn)一個人臉認(rèn)證系統(tǒng)。該系統(tǒng)首先根據(jù)膚色與其他顏色的差異性

3、，判斷出圖像中的膚色區(qū)域輪廓，初步確定該圖像中是否存在人臉，并于存在人臉的情況下明確其位置與尺寸；再使用AdaBoost算法對處理過的膚色區(qū)域圖像進(jìn)行檢測，彌補(bǔ)膚色區(qū)域中的非膚色點(diǎn)對結(jié)果的影響，并將更為精確的人臉區(qū)域截取下來。這一過程中，系統(tǒng)對算法中使用到的Haar特征進(jìn)行一定的擴(kuò)展與改進(jìn)，根據(jù)五官等特征點(diǎn)的位置、對應(yīng)灰度的分布和變化等數(shù)據(jù)，提出更適合進(jìn)行人臉檢測的Haar特征，并以此特征獲取系統(tǒng)需要的分類器，提高辨認(rèn)人臉的精確度。本系

4、統(tǒng)能夠精確地獲取圖像中的人臉區(qū)域，因此特征提取的對象是那些不存在過多背景干擾的人臉區(qū)域圖像。HOG特征能夠從細(xì)節(jié)到整體地反映圖像的全部信息,本系統(tǒng)采用先獲取圖像的HOG特征向量并使用主成分分析法減少特征的維度的方法提取人臉特征。針對梯度的計算方法，本系統(tǒng)增加了對角線上像素點(diǎn)的使用，這種方法能夠更加精確地獲取中心點(diǎn)的梯度，提高用戶身份識別效率。
　　本文所介紹的人臉認(rèn)證系統(tǒng)能夠?qū)崟r獲取人臉圖像并進(jìn)行驗證，能夠以較高的準(zhǔn)確率識別出用戶