Android端人脸识别方法研究

发布时间：2024-05-20 05:26

　　随着我国经济的发展科学技术的进步,人工智能与模式识别现在已经成为我们当今社会的主要研究方向之一。基于Android端的移动设备也随着科学技术的发展迎来了属于它的高光时刻。很多应用已经涉及到人类的个人信息、个人隐私以及个人财产。因此移动设备的信息安全已经成为一个急需解决的社会难题。人脸识别作为一种有效的身份识别手段经过近年来的快速发展已经成为一种比较成熟的技术。人脸识别技术的核心目标之一就是为了解决人脸图像在使用相关设备获取图像的过程中所产生的不确定性以及人脸图像模式的多样性和人脸图像识别过程中人脸图像数据样本的不足等问题,比如人脸数据的小样本问题。本文主要针对上面存在的问题,进行了相关的研究。在人脸识别过程中,人脸信息的获取与处理等操作依然存在着许多影响识别效果的因素。太阳的光照方向和光照强度会在获取人脸图像的过程中产生一定的影响;个人所留胡须的长度,所带的眼镜样式,不同时期的发型以及在实际采集图像的过程中人为的遮挡也会有影响。在实际应用场景下,训练人脸模型的数据量过少、人脸图像易被照片或视频破解产生行为欺骗等。正是因为在实际过程中存在影响人脸图像识别的准确度和一些影响人脸识别安全因素...

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1直方图均

第2章人脸图像的预处理5(a)原图(b)直方图均衡化之后图像图2-1直方图均衡化处理前后图像Fig2-1Beforeandafterhistogramequalization根据直方图均衡化对图像的处理前后对比，我们可以得出原图中像素比较少的灰度会被分配到其它的图像灰度中去，让图....

图2-5加入噪声图

第2章人脸图像的预处理9(a)加入混合噪声后的图像(b)中值滤波后的图像(c)均值滤波后的图像(d)高斯滤波后的图像图2-5加入噪声图像和不同滤波方法图像Fig2-5Addnoiseimageandimageofdifferentfilteringmethods通过在原照片基础上....

图2-7灰度图和不

第2章人脸图像的预处理11(c)灰度级para=[50,100]的拉伸图像(d)灰度级para=[100,150]的拉伸图像图2-7灰度图和不同灰度级拉伸后的图像Fig2-7Grayscaleimagesandstretchedimageswithdifferentgraysca....

图5-1智能人脸门禁系统流程图

第5章Android端人脸门禁系统的实现30动态识别和注册人脸的更新等功能，其中注册人脸的更新将与用户手机号码绑定。搭建的内部服务器用于处理人脸识别及返回识别结果和开门结果。门禁系统主要由树莓派、电磁锁、继电器组成。树莓派接受来自服务器的开锁请求后通过输出一个高电平控制继电器，继....

本文编号：3979022