基于Android平臺人臉識別算法移植的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著社會的發(fā)展和科技的進步,近些年來計算機軟硬件性能飛速提升。計算機視覺技術、模式識別以及人工智能的理論和研究框架不斷發(fā)展,人臉識別技術已經成為科學研究人員關注的一個重要研究方向。同時,科技的進步使得移動終端得到了極大發(fā)展,相較于最初階段,無論是其便攜性還是計算以及存儲性能都有很大的提高。研究傳統(tǒng)的人臉檢測和識別算法,結合Android平臺的特點,選擇合適的算法經過改進后移植,能夠促進Android平臺下的人臉識別應用的發(fā)展。在Andr

2、oid平臺上進行人臉識別的應用,可以更加方便快捷的進行身份識別和認證。
  本文對現(xiàn)有的人臉檢測和人臉識別算法進行深入的學習和研究,結合Android平臺的特點,針對其中的部分方法進行改進,使其可以更加適應Android平臺,并進行相應的實驗和分析。本文所做工作和創(chuàng)新如下:
  (1)研究了Android平臺下基于層疊分類器的人臉檢測算法。分析了弱分類、Adaboost強分類器、層疊分類器的思想,結合 Android平臺的特

3、點,優(yōu)化 Haar特征,設計了Android平臺下人臉檢測,為后續(xù)的人臉識別奠定了基礎。
  (2)研究了Android平臺下基于Fisherface的人臉識別算法。針對Android平臺的樣本獲取簡單但實時性要求高的特點,分析了基于主成分分析和線性判別分析的Fisherface算法的思想。并增加了降低分辨率的降維方式,再將Fisherface算法移植到Android平臺上進行人臉識別的研究,在對檢測率影響較小的情況下減少了運算量

4、,提高了人臉識別的效率。
  (3)研究了 Android平臺下基于局部三值增強模式特征的人臉識別算法。結合Android平臺單樣本條件人臉識別的需求和采集圖像受光照影響較大的特點,分析了光照魯棒性較好的局部二值模式特征和局部三值模式特征,并根據(jù)局部三值模式特征的不足,提出了一種能夠更有效的描述圖像均勻變化的改進方法,即局部三值增強模式特征,提高識別率。
  (4)研究和實現(xiàn)了Android平臺下人臉檢測和識別原型系統(tǒng)。結合

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