基于2DPCA的安卓平臺(tái)人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的深入發(fā)展、智能終端的普及及其計(jì)算性能的大幅度提升，使得移動(dòng)終端上有著移動(dòng)支付、手機(jī)解鎖、應(yīng)用解鎖等實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景需要的人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用成為可能與研發(fā)方向。
　　人臉識(shí)別技術(shù)中的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題在于人臉圖像的高維度。研究學(xué)者們對(duì)這一降維問(wèn)題，提出了基于子空間的不同算法模型，而這一類(lèi)算法鮮有應(yīng)用到安卓移動(dòng)終端上。本文在C2DPCA算法的基礎(chǔ)上，通過(guò)引入QR分解法融合了傳統(tǒng)PCA算法來(lái)對(duì)C2DPCA算法進(jìn)行擴(kuò)展，并專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)

2、了分類(lèi)器將其移植到安卓移動(dòng)終端上，達(dá)到了識(shí)別率與耗時(shí)方面的要求。
　　本文首先綜述了國(guó)內(nèi)外人臉識(shí)別技術(shù)的理論研究與應(yīng)用發(fā)展的現(xiàn)狀，對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域所常用的研究算法進(jìn)行分類(lèi)概括與分析、比較，指出PCA以及2DPCA等算法相較于其他算法在移植到計(jì)算資源相對(duì)受限的安卓終端上面的優(yōu)勢(shì)。然后重點(diǎn)對(duì)傳統(tǒng)PCA算法、2DPCA算法以及C2DPCA算法應(yīng)用于人臉識(shí)別進(jìn)行了分析，分別從累加特征值大小、樣本集識(shí)別率以及耗時(shí)等方面進(jìn)行對(duì)比，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)

3、驗(yàn)證闡述了其中的差異與不足之處。接下來(lái)通過(guò)引入QR分解法，將C2DPCA算法與傳統(tǒng)PCA算法相互融合起來(lái)，設(shè)計(jì)出符合需要的特征距離度量方法，并使用最近鄰分類(lèi)器進(jìn)行識(shí)別分類(lèi)。通過(guò)通用人臉數(shù)據(jù)庫(kù)的試驗(yàn)驗(yàn)證，獲得了更好的識(shí)別率與較好的計(jì)算效率。最后在安卓移動(dòng)終端上設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)以人臉識(shí)別為主要功能的安卓應(yīng)用程序，基于本文所設(shè)計(jì)的算法，在安卓平臺(tái)下使用Java開(kāi)發(fā)語(yǔ)言和C語(yǔ)言以及利用JNI(Java NativeInterface)技術(shù)使用開(kāi)