基于人脸识别的嵌入式移动支付系统

发布时间：2024-01-22 07:36

　　在市场需求的促进作用下,数据通信质量在大幅度提升,可更好的满足手机通信要求。移动电话不仅是简单的通信工具,而且是集通信、多媒体、游戏、购物、支付等于一身的移动平台。进行移动支付时,需要支付系统可高效准确的识别用户身份,交易信息安全,同时也可方便地操作。目前在身份识别领域,经常用到面部信息,可基于不同个体的面部信息差异而实现身份识别的目的。人脸识别技术目前在智能在线支付领域已经被广泛应用,且有效满足支付高效便捷相关的要求。本文在研究过程中进行了 Windows平台的Server端设计以及Android平台的Client端设计。其中Server端用于人脸识别的后台处理并返回识别结果;Client端是一个支付系统,用于采集、上传人脸信息以及处理交易信息。主要工作内容如下:(1)通过对Android平台的深入理解与学习,具体阐述了 Android平台不同版本的研发历史和Android的平台构架。(2)详细阐述人脸识别技术的研究进程以及在不同领域内的广泛应用。(3)基于Windows系统的服务器中的后台人脸识别主要分为人的面部信息的定位、具有判别性的特征抽取以及在数据库中的检索。本文系统采用Ad...

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【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题背景
    1.2 Android系统发展历程
    1.3 人脸识别技术的概述
        1.3.1 人脸识别技术的发展历程
        1.3.2 国内外人脸识别技术的研究趋势
    1.4 本文主要研究内容与结构
        1.4.1 本文主要研究内容
        1.4.2 本文结构
第2章 Android系统
    2.1 Android系统平台构架
        2.1.1 应用程序层
        2.1.2 应用程序框架层
        2.1.3 系统函数库层
        2.1.4 Linux内核
    2.2 Android平台的优缺点
第3章 Socket通讯技术
    3.1 通信方式介绍
    3.2 Socket通信模型
    3.3 连接与释放过程
第4章 人脸识别算法及改进
    4.1 人脸识别流程
    4.2 人脸检测
        4.2.1 基于先验知识的方法
        4.2.2 特征不变法
        4.2.3 模版匹配法
        4.2.4 基于表象的方法
        4.2.5 AdaBoost人脸检测算法
    4.3 人脸识别算法
        4.3.1 基于几何特征的方法
        4.3.2 弹性图匹配的方法
        4.3.3 基于子空间投影的算法
        4.3.4 基于神经网络的方法
    4.4 基于主成分分析的方法
        4.4.1 主成分分析法原理
        4.4.2 PCA算法在人脸识别实现
        4.4.3 实验结果
    4.5 特征加权的改进方案
    4.6 实验结果
第5章 系统实现
    5.1 开发环境搭建
        5.1.1 Android开发环境
        5.1.2 Microsoft Visual Studio 2010开发工具简介
    5.2 系统总体设计
        5.2.1 系统设计目标
        5.2.2 系统总体设计
    5.3 系统实现
        5.3.1 移动客户端
        5.3.2 服务器终端
        5.3.3 系统测试及分析
第6章 总结与展望
    6.1 论文总结
    6.2 论文展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文目录



本文编号：3882461