人脸识别系统的设计及Android平台实现

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面部识别软件需求规格说明(SRS)

需求规格说明的正文格式如下：1引言1.1编写目的人类通过视觉识别文字，感知外界信息。

人脸是人机交互中相当重要的因素，通过人脸我们可以判定许多信息。

利用人脸特征进行身份验证又是最自然直接的手段，它具有直接、友好、方便的特点，比较容易被用户接受。

人脸识别技术经过四十多年的发展，已经取得了长足的进步。

目前最好的人脸识别系统在理想情况下已经能够取得可以接受的识别性能。

人脸识别技术在国家重要机关及社会安防领域具有广泛用途。

基于表观的人脸识别方法直接对二维人脸图像像素点处的灰度值进行操作，多数采用统计学习的方法提取人脸的特征，进而进行人脸的分类识别。

Osamu等人对人脸的原始图像进行二值化处理，得到人脸的等灰度图图像，采用合成的等灰度线图匹配识别。

Nefian等人利用采样窗口所形成的图像块的2D．DCT(Discrete Cosine Transform)系数或Ⅺ_一T(Karhunen Loeve Transform)系数来构造观察向量序列，采用HMM进行人脸识别。

Yoon等人[201提出了1D．HMM和神经网络相结合的混合方法。

Martinez[21]提出的方法是首先把人脸分成不同的区域，然后采用PCA来分析不同的区域，通过1D．HMM来描述不同区域之间的关系，然后根据Bayesian规则识别人脸。

Nefian等人定义了一种嵌入式HMM(E．HMM：Embedded Hidden Markov Model)用于人脸识别。

基于人脸的灰度图像，Kirby等人[23，24]和Turk等人首次把主元分析的子空间思想引入到人脸识别中，提出了著名的人脸识别算法——主成分分析法或特征脸算法(Eigenface)。

特征脸算法是建立在对人脸图像分布的主元分析(PCA)的基础之上，这种算法假设人脸图像在高维观测空间中服从近似高斯分布，通过变量变换保留高维数据空间的主要特征信息即主分量，除去有可能来自于噪声的次要分量，从而达到降维的目的。

利用人脸识别实现课堂签到基于OpenCV在Android上的实现

• • • •
我们面临很多问题如何调用摄像头拍照并存储？我们如何实现人脸检测？怎样识别照片中的同学并准确标记？ ……
——行胜于言,
Let’s Go
!
接下来，你将解决这些问题。
如何实现此应用？
How to make it？
1、 2、
3、
4、 5、
6、
调用摄像头拍照
Call camera take pictures • It‘s easy！So easy！ • 本PPT只是展示小组项目中的关键问题的解决方案，丌提供非关键技术的指导。 • 欲学习，请自行参考Shawn Van Every编著的《Android多媒体开发高级编程》第一、二章内容。 • 很丌并的是，这种方法被否决了。（原因细说） • 替代方法稍后展示。
编译环境的搭建
Build your Workplace
• 应用实现流程 • OpenCV 现已官方支持在Android 环境下的开发，下载OpenCV2.43 源代码文件，将其减压到一新建文件夹中。打开cygwin OpenCV2.43 内的android文件夹下，执行“mkdir build”指令，完成创建 build文件夹，然后执行“cd build”指令进入build文件夹，随后执行“cmake ..”指令生成 makefile编译文件，最后执行 “make”指令对其进行编译，编译完成后将生成 OpenCV静态库，用于在Android环境下基于OpenCV的 Android应用软件开发。
人脸检测
Face Detection • Mat img = CV.imread(istring);// 加载图片得到RGB 彩色模型Mat数据 CascadeClassifier cascade; • cascade.load(cstring);// 得到分类器 CascadeClassifier数据 • Mat gray, smallImg( cvRound (img.rows/scale), cvRound(img.cols/scale), CV_8UC1 );/ • cvtColor(smallImg, gray, CV_RGB2GRAY );// 对图像数据进行灰度化 • equalizeHist(smallImg, smallImg );// 进行直方图均衡化 • cascade.detectMultiScale(smallImg, faces,1.1, 2, 0 |CV_LBP_SCALE_IMAGE,Size(30, 30) );// 进行人脸检测

如何使用Android的图像识别和人脸识别功能进行开发(八)

现在的移动智能设备已经具备了强大的图像识别和人脸识别功能，这为开发者们带来了更多的可能性。

特别是在Android平台上，利用Android的图像识别和人脸识别功能进行开发已经变得更加简单和便捷。

本文将探讨如何充分利用Android的这些功能进行应用开发。

一、图像识别功能的开发首先，我们来讨论如何使用Android的图像识别功能进行开发。

Android提供了一系列的API和工具，可以帮助我们高效地实现图像识别功能。

下面是一些关键的步骤和技术。

1. 资源准备在进行图像识别之前，我们首先需要收集大量的图像数据作为训练集。

这些图像数据可以分为不同的类别，如动物、植物、物体等。

我们可以通过网络爬取和用户上传等方式来获取这些数据。

同时，还需要对这些数据进行预处理，如图像剪裁、大小调整、灰度化等。

2. 特征提取特征提取是图像识别的关键环节，它可以将图像的关键特征提取出来，从而进行分类和识别。

在Android中，我们可以使用OpenCV等开源库来实现特征提取的功能。

这些库提供了各种图像处理和计算机视觉算法，如边缘检测、颜色直方图等。

我们可以根据具体的需求选择适合的算法进行特征提取。

3. 模型训练与优化在进行图像识别之前，我们需要先训练一个模型。

模型是由大量的样本数据训练得到的，它可以根据输入的图像数据进行分类和识别。

在Android中，我们可以使用机器学习框架TensorFlow Lite来进行模型的训练和优化。

TensorFlow Lite提供了简洁高效的API和工具，可以帮助我们快速搭建和优化模型。

4. 应用集成当模型训练完成后，我们就可以将其应用到Android应用程序中了。

Android提供了一系列的图像处理和识别API，如Camera API、ImageReader API等，可以帮助我们获取摄像头数据、读取图像等。

我们可以将这些API与我们训练好的模型进行集成，从而实现图像识别的功能。

二、人脸识别功能的开发除了图像识别功能，Android平台还为开发者提供了强大的人脸识别功能。

人脸识别(私有化)v1.0产品白皮书03

人脸识别私有化产品白皮书目录一、产品背景 (3)一、产品概述 (3)二、产品特点 (3)三、产品架构 (4)(一)关键技术 (4)(二)技术流程 (5)(三)产品架构 (6)(四)推荐机器配置 (6)四、产品详细介绍 (7)(一)人脸检测 (7)(二)1:1人脸比对 (7)(三)1：N人脸检索 (8)(四)人脸属性 (10)(五)人脸特征 (11)(六)活体检测类产品及配套SDK (12)（1）动作活体 (13)（2）数字活体 (14)（3）反光活体 (14)（4）静默活体 (15)(七)静态防翻拍 (16)五、产品优势 (17)六、产品适用场景 (18)七、客户价值 (19)八、典型案例 (20)一、产品背景近年来，人工智能在得益于深度神经网络技术的突破下又一次得到爆发式的发展。

其中计算机视觉尤其突出，特别是人脸识别技术，在经历了几十年的发展后，在精度上首次超越了肉眼识别的能力。

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。

用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

人脸识别的技术主要包括检测，配准，属性分析，特征提取，比对，活体检测这几大类。

人脸识别技术率先在多个行业以及场景下得到落地，使得一些企业和用户大幅度降本增效，提高了业务效率和安全性。

例如：在安防行业，应特定的场景需求，孕育了一批基于视频图像的人脸识别技术和产品；在金融行业，人脸识别技术也在为提高金融体系的安全性起到了前所未有的作用；本白皮书主要介绍了腾讯云人脸识别私有化产品，该产品主要基于腾讯优图实验室的算法模型来进行打磨和产品化。

一、产品概述腾讯云人脸识别私有化产品种类繁多，以提供人脸识别的基础能力为主。

大致能分为四类。

第一类为人脸比对检索产品，包括1:1人脸比对和1：N人脸检索产品；第二类为活体检测产品，包含数字活体检测、动作活体检测、反光活体检测、静默活体检测这几种产品；第三类为人脸识别辅助产品，包含人脸属性提取、人脸特征提取、静态防翻拍等产品，他们更多的是要和其他产品进行搭配使用；前三类产品都是基于后端服务，在服务器端进行部署的产品，其技术形态上类似于一种微服务，并向外提供API能力。

人脸识别系统技术设计方案

人脸识别系统技术设计方案1.1 智能人像比对平台该智能人脸识别系统建立了标准统一的共享人像库，并在此基础上部署了完整的人像比对判定平台。

该系统由人像标准化采集系统、人像数据库子系统、基础比对服务平台和人脸识别应用平台四大部分组成。

它支持前端人像采集、静态人脸查询和移动警务通人脸识别一体化服务。

该平台支持统一人像数据交换接口，兼容大多数人像数据交换标准。

它还有统一的安全标准接口，兼容PKI密钥和网络加密狗等常见的安全标准接口。

该系统采用B/S架构，以浏览器方式进行人像预处理、人像比对、结果查询、用户管理和系统运行状态查询等管理操作。

这样可以减少系统后台管理、人口治安及其他警种成百上千终端安装和维护难度，方便未来多警种共享应用。

此外，系统可提供标准的WebService接口，将业务系统获取的人像照片与相关人像库进行比对。

1.2 设计原则该系统本着统一标准、分级管理、资源共享、无缝对接的设计原则，以人像比对算法为核心，整合多区域现有资源，实现准确识别、快速反映，覆盖全面的智能人像识别应用平台。

该平台算法由XXX研究员、国际知名人脸识别专家、XXX院士XXX教授领衔研发，是基于中国自主知识产权，针对公安各警种业务特点专门研发的综合智能人像识别应用系统平台。

人像采集与比对平台具有统一的服务接口，兼容公安部拟指定的统一人像数据交换标准草案。

统一的安全验证，兼容PKI密钥，身份认证等常见的安全验证机制。

整个平台系统接口分为系统级别之间的接口与单个系统开放出来的服务接口组成。

系统可“随需而变，以不变应万变”提供多种可靠服务功能。

系统级接口是指连接不同地区部署的人像辅助识别平台之间的接口。

有两种访问方式：第一种是通过页面查询，使用Guest权限进行页面访问，适用于快速调阅查询不同平台之间的信息；第二种是通过请求服务和直接调阅的形式进行数据库查询，系统预留标准数据库查询接口，以市县二层结构进行数据库间的查询调用。

服务接口适用于该系统与其他业务应用系统做二次开发或者集成用接口。

社保人脸识别平台方案

社保人脸识别平台方案文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-社保人脸识别平台方案汉王科技股份有限公司目录1.概述1.1.业务概述社保基金就是公共保障资金，主要包括“三金”：养老保险金、住房公积金和医疗保险金。

这些基金直接关系广大参保人员的切身利益和社会的稳定，与退休职工的晚年生计息息相关。

目前在社保行业养老金冒领问题日益严重，而且呈现了冒领数额大、冒领时间长和仿效蔓延性等特点。

每年约1亿元的社保基金被人冒领，冒领人数高达7、8万人。

这不仅给退休职工的生活带来了严重影响，还给国家带来了巨大的经济损失。

随着社保覆盖范围的进一步扩大，社保冒领的情况在未来一段时间还会扩大。

为了统一规范账户，需要安全可靠的方案来加强社保管理，堵住漏洞。

人脸识别作为一项成熟的生物识别技术，目前已广泛应用于金融、公安、社会服务、电子商务等领域。

为了加强社保基金的安全管理和便民服务水品，可以引进人脸识别技术作为现有客户身份认证手段的补充和完善。

在现有的社保系统账户中增加人脸识别和人脸信息，建立统一的社保人脸数据库，以保证社保账户的安全，防止有人盗用或冒领社保基金。

1.2.人脸特点及平台功能人脸识别应用具有以下几个特点：1、非接触性。

与其他生物识别技术不同，该应用不需要客户和设备直接接触；2、非强制性。

被识别的人脸影像可以主动获取，或从视频流中截取，不要求客户具有特定行为；3、高识别性。

该应用对影像采集设备要求不高，对影像画面质量要求不高，识别成功率较高；综合以上特点，该应用适用于非现场的社保业务办理和社会保证金的领取，并且可以与现有客户身份认证手段配合使用，建立起多维度的、立体的客户身份认证体系，增强风险防控能力。

社保人脸识别应用建设成独立服务平台，不与现有的业务场景相嵌套，通过数据交换的方式为用户办理领取社保提供服务。

具有自学习功能。

在该平台上成功进行过验证的信息会自动在数据库中建立档案，作为后续验证的模板，解决的了老年人随年龄增长发生衰老现象对人脸识别的影响。

人脸识别应用开发详解

人脸识别应用开发详解第一章：人脸识别技术概述人脸识别是一种生物特征识别技术，通过图像和视频中的人脸特征进行身份验证和认证。

它是计算机视觉、模式识别、图像处理等多个学科的交叉应用。

本章将介绍人脸识别技术的定义、发展历程以及应用领域。

1.1 人脸识别技术定义与背景人脸识别技术是指通过对人脸图像进行分析和处理，提取出人脸的相关特征，再与已有的人脸数据库进行比对，从而完成身份验证或身份识别的一种技术。

它广泛应用于安防、金融、教育、医疗等领域。

1.2 人脸识别技术发展历程人脸识别技术自20世纪70年代起开始研究，经过几十年的发展，已经取得了长足的进步。

从最初的基于特征点的模板匹配，到后来的统计学模型、神经网络模型等，人脸识别技术不断改进和完善。

1.3 人脸识别技术应用领域人脸识别技术已广泛应用于多个领域，包括安防、金融、教育、医疗等。

在安防领域中，人脸识别可以用于门禁系统、视频监控系统等；在金融领域中，人脸识别可以用于ATM机、移动支付等；在教育领域中，人脸识别可以用于学生考勤、校园门禁等；在医疗领域中，人脸识别可以用于病人身份验证、医生登录等。

第二章：人脸识别技术原理与算法本章将介绍人脸识别技术的原理与算法。

人脸识别技术主要包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、特征匹配等几个关键步骤。

2.1 人脸检测技术人脸检测是人脸识别技术的第一步，其目的是在图像或视频中准确地定位出人脸的位置。

人脸检测技术主要包括基于特征的方法、基于统计的方法、基于深度学习的方法等。

2.2 人脸对齐技术人脸对齐是指将检测到的人脸对齐为标准姿态，以便后续的特征提取和匹配。

人脸对齐技术主要包括三维对齐、二维仿射变换等方法。

2.3 人脸特征提取技术人脸特征提取是识别人脸的核心步骤，其目的是从人脸图像中提取出具有判别能力的特征向量。

常用的人脸特征提取算法有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、局部二值模式(LBP)等。

2.4 人脸特征匹配技术人脸特征匹配是将待识别人脸的特征向量与数据库中已知人脸的特征向量进行比对，从而得出最相似的人脸或者确定身份的过程。

Android基于虹软（ArcSoft）实现人脸识别

Android基于虹软（ArcSoft）实现⼈脸识别1、在虹软的开发者中⼼创建⼀个⾃⼰的应⽤，将APP_ID与SDK_KEY记录下来，后⾯会⽤到。

创建完后就可以下载SDK了。

2、下载完后，就可以根据SDK包⾥的开发说明⽂档和代码进⾏参考和学习。

以下是开发说明⽂档中的SDK包结构的截图。

3、创建⼀个空项⽬，将SDK包⾥的.jar⽂件和.so⽂件复制到该项⽬的如下包下。

接下来的配置⼗分重要，稍微没处理⼀个，就是⼀个头⼤的bug。

4、“在app⾥的build.gradle” 第⼀个红框原本是androidx的，与support是不兼容的，所以要改，因此，整个项⽬⽤到androidx的地⽅都需要改。

第⼆个红框是ndk，加了这个才能找到刚才复制进去的.so⽂件。

第三个红框也要改成如下。

下⾯的dependencies要注意把androidx的改掉。

5、“在整个项⽬⾥的build.gradle” 记得加上jcenter()。

6、在gradle.properties⾥可能会有androidx的东西，也要删掉。

7、在AndroidManifest.xml中的中添加权限申请，在中添加。

manifest：<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" /><uses-permission android:name="android.permission.READ_PHONE_STATE" /><uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" /><uses-permission android:name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE" /> <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" /> provider:android:name="android.support.v4.content.FileProvider"android:authorities="${applicationId}.provider"android:exported="false"android:grantUriPermissions="true"><meta-dataandroid:name="android.support.FILE_PROVIDER_PATHS"android:resource="@xml/provider_paths" /></provider>在添加后要在res下创建⼀个xml包，⾥⾯添加⼀个provider_paths.xml⽂件，⾥⾯的代码如下：<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><paths xmlns:android="/apk/res/android"><external-path name="external_files" path="."/><root-pathname="root_path"path="." /></paths>8、从SDK包中引⼊如下功能包模块和BaseActivity，并将common包下的Constants中的APP_ID，SDK_KEY改成刚才所记录下来的内容。

Androidcamera实时预览实时处理，人脸识别示例

Androidcamera实时预览实时处理，⼈脸识别⽰例Android camera实时预览实时处理，⾯部认证。

预览操作是⽹友共享的代码，我在继承SurfaceView 的CameraSurfaceView 中加⼊了帧监听事件，每次预览监听前五个数据帧，在处理做⼀个⾯部识别。

先看⽬录关系⾃定义控件CameraSurfaceView.java⾃定义接⼝⽅法CameraInterface.javaCameraActivity预览界⾯。

CameraSurfaceView.Javapackage com.centaur.camera.preview;import android.content.Context;import android.graphics.Bitmap;import android.graphics.BitmapFactory;import android.graphics.ImageFormat;import android.graphics.Matrix;import android.graphics.PixelFormat;import android.graphics.Rect;import android.graphics.YuvImage;import android.hardware.Camera;import android.util.AttributeSet;import android.util.Log;import android.view.SurfaceHolder;import android.view.SurfaceView;import com.centaur.camera.camera.CameraInterface;import java.io.ByteArrayOutputStream;/*** Created by Tianchaoxiong on 2017/1/16.*/public class CameraSurfaceView extends SurfaceView implements SurfaceHolder.Callback, Camera.PreviewCallback{private static final int FACENUM = 5;private static final String TAG = "yanzi";CameraInterface mCameraInterface;Context mContext;SurfaceHolder mSurfaceHolder;private boolean isFinish;//传输五个bitmap数组Bitmap [] bitmaps = new Bitmap[5];int number = 0;//作为计数器⽤OnFaceCollectListener onFaceCollectListener = null;public CameraSurfaceView(Context context, AttributeSet attrs) {super(context, attrs);mContext = context;mSurfaceHolder = getHolder();mSurfaceHolder.setFormat(PixelFormat.TRANSPARENT);//translucent半透明 transparent透明mSurfaceHolder.setType(SurfaceHolder.SURFACE_TYPE_PUSH_BUFFERS);mSurfaceHolder.addCallback(this);}@Overridepublic void surfaceCreated(SurfaceHolder surfaceHolder) {Log.i(TAG, "surfaceCreated...");}@Overridepublic void surfaceChanged(SurfaceHolder surfaceHolder, int i, int i1, int i2) {Log.i(TAG, "surfaceChanged...");}@Overridepublic void surfaceDestroyed(SurfaceHolder surfaceHolder) {Log.i(TAG, "surfaceDestroyed...");CameraInterface.getInstance().doStopCamera();}public SurfaceHolder getSurfaceHolder(){return mSurfaceHolder;}/*** 收集五张图⽚监听器*/public static interface OnFaceCollectListener {/*** 收集五张face* @param bitmaps 返回的五张脸的数组*/void OnFaceCollected(Bitmap[] bitmaps);/*** face重新绘制* @param isStart 是否重新收集*/void OnFaceCollectStart(boolean isStart);}/*** 设置⾯部的监听器* @param onFaceCollectListener*/public void setOnFaceCollectListener(OnFaceCollectListener onFaceCollectListener){ if(onFaceCollectListener!=null){this.onFaceCollectListener = onFaceCollectListener;}}/**** 想在这⾥做⼀个监听处理收五侦传输出去* @param bytes* @param camera*/@Overridepublic void onPreviewFrame(byte[] bytes, Camera camera) {if(number<FACENUM){//收集//判断监听器开始if(onFaceCollectListener!=null){onFaceCollectListener.OnFaceCollectStart(true);//有byte数组转为bitmapbitmaps[number] = byte2bitmap(bytes,camera);Log.d("ceshiTian","********收集了"+number+"个************");number = number+1;if(number==5){Log.d("ceshiTian","********收集够5个************");//提交onFaceCollectListener.OnFaceCollected(bitmaps);}}}else {//不做操作onFaceCollectListener.OnFaceCollectStart(false);onFaceCollectListener.OnFaceCollected(null);}}private Bitmap byte2bitmap(byte[] bytes, Camera camera) {Bitmap bitmap = null;Camera.Size size = camera.getParameters().getPreviewSize(); // 获取预览⼤⼩final int w = size.width; // 宽度final int h = size.height;final YuvImage image = new YuvImage(bytes, ImageFormat.NV21, w, h,null);ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream(bytes.length);if (!pressToJpeg(new Rect(0, 0, w, h), 100, os)) {return null;}byte[] tmp = os.toByteArray();bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(tmp, 0, tmp.length);Matrix matrix = new Matrix();matrix.setRotate(-90);bitmap = Bitmap.createBitmap(bitmap,0,0,bitmap.getWidth(),bitmap.getHeight(),matrix,true); return bitmap;}}CameraInterface.javapackage com.centaur.camera.camera;import android.graphics.Bitmap;import android.graphics.BitmapFactory;import android.graphics.ImageFormat;import android.graphics.Matrix;import android.graphics.PixelFormat;import android.graphics.Rect;import android.graphics.YuvImage;import android.hardware.Camera;import android.util.Log;import android.view.SurfaceHolder;import com.centaur.camera.util.CamParaUtil;import com.centaur.camera.util.ImageUtil;import com.centaur.util.FileUtils;import java.io.IOException;import java.util.List;/*** Created by Tianchaoxiong on 2017/1/16.*/public class CameraInterface {private static final String TAG = "Tianchaoxiong";private Camera mCamera;private Camera.Parameters mParams;private boolean isPreviewing = false;private float mPreviwRate = -1f;private static CameraInterface mCameraInterface;public interface CamOpenOverCallback {public void cameraHasOpened();}private CameraInterface() {}public static synchronized CameraInterface getInstance() {if (mCameraInterface == null) {mCameraInterface = new CameraInterface();}return mCameraInterface;}/*** 打开Camera** @param callback*/public void doOpenCamera(CamOpenOverCallback callback) {Log.i(TAG, "Camera open....");mCamera = Camera.open(1);Log.i(TAG, "Camera open over....");callback.cameraHasOpened();}/*** 开启预览** @param holder* @param previewRate*/public void doStartPreview(SurfaceHolder holder, float previewRate, Camera.PreviewCallback previewCallback) { Log.i(TAG, "doStartPreview...");if (isPreviewing) {mCamera.stopPreview();return;}if (mCamera != null) {mParams = mCamera.getParameters();mParams.setPictureFormat(PixelFormat.JPEG);//设置拍照后存储的图⽚格式//对⽀持的图⽚的⼤⼩的⼀个收集CamParaUtil.getInstance().printSupportPictureSize(mParams);CamParaUtil.getInstance().printSupportPreviewSize(mParams);//设置PreviewSize和PictureSizeCamera.Size pictureSize = CamParaUtil.getInstance().getPropPictureSize(mParams.getSupportedPictureSizes(), previewRate, 800);mParams.setPictureSize(pictureSize.width, pictureSize.height);Camera.Size previewSize = CamParaUtil.getInstance().getPropPreviewSize(mParams.getSupportedPreviewSizes(), previewRate, 800);mParams.setPreviewSize(previewSize.width, previewSize.height);mCamera.setDisplayOrientation(90);CamParaUtil.getInstance().printSupportFocusMode(mParams);List<String> focusModes = mParams.getSupportedFocusModes();if (focusModes.contains("continuous-video")) {mParams.setFocusMode(Camera.Parameters.FOCUS_MODE_CONTINUOUS_VIDEO);}mCamera.setParameters(mParams); //参数设置完毕try {mCamera.setPreviewDisplay(holder);mCamera.setPreviewCallback(previewCallback);mCamera.startPreview();//开启预览} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}isPreviewing = true;mPreviwRate = previewRate;mParams = mCamera.getParameters(); //重新get⼀次Log.i(TAG, "最终设置:PreviewSize--With = " + mParams.getPreviewSize().width+ "Height = " + mParams.getPreviewSize().height);Log.i(TAG, "最终设置:PictureSize--With = " + mParams.getPictureSize().width+ "Height = " + mParams.getPictureSize().height);}}/*** 停⽌预览，释放Camera*/public void doStopCamera() {if (null != mCamera) {mCamera.setPreviewCallback(null);mCamera.stopPreview();isPreviewing = false;mPreviwRate = -1f;mCamera.release();mCamera = null;}}/*** 拍照*/public void doTakePicture() {if (isPreviewing && (mCamera != null)) {Log.d("FileUtils", "程序运⾏到这⾥了111");mCamera.takePicture(mShutterCallback, null, mJpegPictureCallback);}}/*为了实现拍照的快门声⾳及拍照保存照⽚需要下⾯三个回调变量*/Camera.ShutterCallback mShutterCallback = new Camera.ShutterCallback()//快门按下的回调，在这⾥我们可以设置类似播放“咔嚓”声之类的操作。

基于人脸识别的智能课堂点名系统

4、异常处理
为保证系统的稳定运行，需对设备故障、网络故障等常见异常进行妥善处理。对于设备故障，系统应自动切换到备份设备，并对故障设备进行维修或更换。对于网络故障，系统应支持离线模式，以便在无网络情况下仍能完成基本的人脸识别功能。
四、系统测试
1、内部测试
内部测试主要对系统的稳定性、可靠性和存在的缺陷进行测试。测试人员通过模拟各种场景，如多人同时登录、不同光照条件、不同面部表情等，来检验系统的运行情况。
感谢观看
1、加强信息隐私保护：在收集和存储人员信息时，应严格遵守相关法律法规，采取加密措施，确保信息安全。同时，加强数据共享的管理，确保数据仅用于防疫目的。
2、提高系统准确性：优化人工智能算法，提高人脸识别的准确性和效率。此外，可以引入多模态生物识别技术，如指纹、虹膜等，进一步提高系统准确性。
3、拓展应用领域：将基于人脸识别的智能防疫系统应用于更多领域，如社区管理、学校防控等。同时，也可以与其他智能系统结合，实现更多功能的集成与应用。
前端界面设计采用简洁明了的风格，便于教师和学生操作。首先，学生需在课前将人脸信息录入系统，便于后续人脸识别。在上课过程中，教师可通过系统实时进行人脸识别，快速准确地完成点名任务。
Байду номын сангаас
2、后端代码实现
后端服务器构建采用Python语言编写，主要实现人脸识别算法。在接收到前端发送的人脸图片后，后端将人脸信息与已存储的学生信息进行比对，然后返回比对结果，实现精准点名。
在实际应用场景中，基于人脸识别的智能防疫系统具有以下优势：一是可以快速准确地识别和追踪人员信息，提高数据共享效率；二是可以自动化实施疫情监测和预警，提高防控效果；三是可以降低人力成本，避免人员交叉感染。然而，该系统也存在一些不足，如对硬件设备要求较高、信息隐私保护问题等。

养老社保远程网络人脸识别身份认证系统

养老社保远程网络人脸识别身份认证系统马祥;张迎春【摘要】提出一种采用混合架构的养老社保远程网络人脸识别身份认证系统.在Java和Android平台中分别开发了电脑客户端和安卓客户端,并结合活体检测功能保证系统客户端采集到的图像为真人人脸图像.在Java和Android平台中运行的系统客户端,借助远程网络向服务器端的WEB服务器发出请求命令,实现了多平台和跨地域身份认证功能.系统服务器端使用SSH架构,方便其他应用场合中结合自身需要进行扩展,并通过系统后台管理模块实现服务器端的监测和管理.%A design scheme of Identity authentication system based on face recognition to the remote network of pension and social security is proposed,this system uses hybrid architecture,Java and Android platform to develop the different system client which is Java client and Android client,combined with the function of live detection,the image collected by the terminal is human face image.The terminal equipment running on different platforms,with the help of the remote network,sends the request command to the server's WEB server,and realizes the functions of multi platform and cross regional identity authentication. The server side of the system adopts the SSH architecture,which is convenient for other applications to combine with their own needs. Finally,the background management module is used to monitor and manage the server.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2018(026)006【总页数】5页(P72-76)【关键词】混合架构;远程网络;多平台;身份认证【作者】马祥;张迎春【作者单位】长安大学陕西西安710064;西安欧亿信息技术有限公司陕西西安710077【正文语种】中文【中图分类】TN919.5近年来，身份认证的方式越来越多样化，例如：用户名密码的方式、生物特征识别方式等等。

基于Android平台的人脸识别系统设计

基于Android平台的人脸识别系统设计一、引言在当今科技快速发展的时代，人脸识别技术逐渐得到广泛的应用。

它不仅可以在安防、社交、金融、医疗等领域提高服务质量和安全性，还能在照片分类、表情识别、视频智能分析等方面广泛应用。

针对当下人脸识别在多个领域的广泛应用需求，基于Android平台的人脸识别系统正逐渐成为一个备受关注的领域。

本文将会从技术原理、应用场景、系统设计等角度，对基于Android平台的人脸识别系统进行介绍和分析，并最终给出整个系统的实现方案。

二、技术原理1.人脸识别的三个步骤人脸识别技术的实现，大致分为以下三个步骤：首先，需要对人脸进行检测。

在检测过程中，需要找出图像中所有可能存在的人脸并判断其位置和大小，以便在后续识别步骤中完成对人脸的正确识别。

其次，进行人脸的特征提取。

在该步骤中，会将图像中人脸的特征转换为数字形式，在该过程中使用影响因子对不同的特征进行权重评估，以提高最终的识别率。

最后，完成人脸的匹配与识别。

在此阶段中，重新计算不同人脸特征间的相似度，并进行比较，以找出最匹配的结果。

2.采用 OpenCV 库实现人脸识别实现基于 Android 平台的人脸识别系统，相当程度地依赖于开源的 OpenCV 库。

OpenCV 作为计算机视觉领域重要的开源库之一，在人脸识别中具有着广泛的应用。

OpenCV库提供了人脸检测、特征提取以及人脸匹配等多种功能的支持，能够协助我们很快速的实现基于Android平台的人脸识别应用。

三、应用场景1. 门禁系统基于Android平台的人脸识别系统可用于门禁系统，通过人脸识别技术，员工或是访客无需刷卡或输入密码，直接以脸部识别的方式进入公司或楼宇，提高了门禁系统的安全性和工作效率。

2. 智能支付基于Android平台的人脸识别系统可支持智能支付，消费者将面部对准扫描仪，即可完成支付，无需使用卡或手机，这种支付方式更加快捷方便。

3. 虚拟试衣镜基于Android平台的人脸识别系统还可用于虚拟试衣镜，在人脸检测、身体姿态估计、衣物虚拟渲染等方面进行应用，可为消费者提供更加真实、贴合的选衣体验。

人脸识别系统解决方案

人脸识别系统解决方案目录第一章人脸识别管理系统概述、设计原则和规范依据 (3)1.1 系统概述 (3)1.2 设计原则 (4)1.3 主要设计依据规范 (5)1.4系统总体建设目标 (5)第二章人脸识别一卡通管理系统介绍 (5)2.1联网门禁系统功能 (6)2.2 系统的功能和作用 (7)2.3产品特点 (7)第三章人脸识别一卡通管理系统的基本组成部分 (8)3.1人脸识别门禁系统基本组成 (8)3.2 联网门禁控制器 (8)3.3人脸识别一体机 (9)3.4单联磁力锁 (9)3.5出门按钮 (10)第一章人脸识别管理系统概述、设计原则和规范依据1.1 系统概述随着高科技的蓬勃发展，智能化管理已经走进了人们的社会生活，一座座智能化大厦拔地而起，适应信息的时代需要,作为跨世纪使用的建筑和办公环境,必须在功能上满足当前和未来发展的需求,成为文化和经济发展的基地。

人脸识别出入管理控制系统（简称门禁系统），具有对门户出入控制、实时监控、防盗报警、摄像监控、照片抓拍等多种功能，它主要方便内部员工出入，杜绝外来人员随意进出，方便了内部管理，又增强安全稳定,从而为用户提供一个高效和具经济效益的工作环境。

门禁系统,又称为出入口控制系统.一套现代化功能齐全的门禁系统,不止是作为进出口管理使用,而且还有助于内部的有序化管理.它将时刻自动记录人员的出入情况,限制内部人员的出入区域,出入时间,礼貌地拒绝不速之客.同时也将有效的保护您的财产不受非法侵犯.随着科学技术的不断进步,人们对工作,生活的自动化水平也提出了越来越高的要求,"智能门禁管理系统"就是为了满足人们对办公和生活场所的安全性管理的方便性以及现代化管理的需要应运而生的.目前在许多工厂、学校、写字楼宇、物业小区、商店、金融系统、电信系统、军事系统、宾馆等多种场合,为了学习、工作、生活的安全与有效,需要进行封闭式管理.而传统的方法是工作人员对出入人员进行登记放行,这种方法费事,费力又容易出错,而且管理不严格.因而智能、安全、高效的现代化门禁管理已经成为社会发展的必然趋势，同时它也是现代化智能建筑的一个重要组成部分。

FaceID人脸识别身份验证系统

FaceTarg et人脸抓拍服务器系统概述：FacelD人脸身份验证系统专门针对1:1的身份验证场景设计，需要与身份证或其他身份标识（如银行卡、社保卡等）捆绑使用”建立身份标识与人脸照片的对应关系。

在验证时，系统通过这些身份标识调出相应的已注册人脸照片进行人脸比对和识别。

人脸身份验证系统的1:1人脸比对并非只能和一张人脸照片进行比对，而是可以和同一个人的多张照片（包括身份证照和现场采集照片）进行多次比对，从而进一步提升比对结果的准确性。

功能特色:1.精确比对1:1人脸精确匹配，针对现场采集照片的人脸识别准确率可以达到百分之百。

2.高可靠性内置业界领先的活体确认算法，可有效分辨照片和活体，避免通过使用照片〃蒙骗〃识别系统来获得验证通过，提高系统可靠性。

3.低成本建库可以直接使用二代身份证照片或者使用摄像头采集的现场照片进行建库，和传统指纹、虹膜等认证相比不需要专业的采集器。

4.灵活定制终端系统可运行在基TAndroid或iOS的定制终端上,与身份证或银行卡等身份识别捆绑使用。

支持离线式采集、验证，支持二次开放和功能定制，充分满足越来越多移动应用对人脸识别身份验证的需求。

系统构成：FacelD人脸身份验证系统支持B/S和C/S两种模式,包含客户端和服务端。

服务端接收来自客户端的人脸比对请求，并根据指定的身份识别ID 从数据库中获取对应的人脸特征信息进行1:1比对,最后把比对结果返回给客户端。

服务端也是系统的数据中心，集中存储人脸的特征数据与相应的扩展信息，以及系统相关的管理数据包括日志、比对结果等。

客户端支持基于Windows的PC客户端以及基于Android. iOS 的手机、平板电脑等移动终端,也支持基于Android或iOS的定制终端，是用户进行人脸信息采集和比对的操作平台。

• 3・应用领域:1、银行ATM 机、银行柜台、网上银行等；2、保险生存情况调查、在线身份认证、上门营销等;3. 驾校考生身份认证、路考过程监督等;4、运营商SIM 卡实名认证、移动支付等。

android人脸识别API

摘要：通过两个主要的API，Android提供了一个直接在位图上进行脸部检测的方法，这两个API分别是android.media.FaceDetector和android.media.FaceDetector.Face，已经包含在Android官方API中。

通过两个主要的API，Android提供了一个直接在位图上进行脸部检测的方法，这两个API分别是android.media.FaceDetector和android.media.FaceDetector.Face，已经包含在Android官方API中。

本教程来自Developer网站，向大家介绍了这些API，同时提供教程中实例代码下载。

图片来源：Wikipedia所谓人脸检测就是指从一副图片或者一帧视频中标定出所有人脸的位置和尺寸。

人脸检测是人脸识别系统中的一个重要环节，也可以独立应用于视频监控。

在数字媒体日益普及的今天，利用人脸检测技术还可以帮助我们从海量图片数据中快速筛选出包含人脸的图片。

在目前的数码相机中，人脸检测可以用来完成自动对焦，即“脸部对焦”。

“脸部对焦”是在自动曝光和自动对焦发明后，二十年来最重要的一次摄影技术革新。

家用数码相机，占绝大多数的照片是以人为拍摄主体的，这就要求相机的自动曝光和对焦以人物为基准。

via 构建一个人脸检测的Android Activity你可以构建一个通用的Android Activity，我们扩展了基类ImageView，成为MyImageView,而我们需要进行检测的包含人脸的位图文件必须是565格式，API才能正常工作。

被检测出来的人脸需要一个置信测度（confidence measure），这个措施定义在android.media.FaceDetector.Face.CONFIDENCE_THRESHOLD。

最重要的方法实现在setFace()，它将FaceDetector对象实例化，同时调用findFaces，结果存放在faces里，人脸的中点转移到MyImageView。

基于人脸识别的移动终端考勤系统的设计

F福建电脑UJIAN COMPUTER福建电脑2018年第3期1引言考勤是企业管理、高校教学等活动中日常管理的重要环节,传统的考勤主要采用“纸-笔”结合的方式进行,这种方式简单、快捷,成本较低,但统计困难,同时,也无法避免部分人员“冒名顶替”。

随着科学技术的发展,部分企业采用了指纹识别技术,指纹识别作为一种生物识别技术,安全性和管理数据统计都得到了加强,但考勤地点固定,考勤需要携带PC 、指纹识别机器等多种硬件设备,同时,受限于指纹的识别率,系统有时候将无法识别正常考勤人员。

随着移动智能手机的普及,基于移动智能终端的人脸识别考勤系统已经被提出并逐步应用,本文正是基于该背景提出结合目前流行的移动平台技术,采用人脸识别进行现场匹配身份,结合后台企业级数据库MySQL 分析处理数据来替代传统的考勤。

2国内外相关技术研究动态人脸识别技术,外国的研究机构和高等院校的研究起步比较早,开展的人脸检测和识别的大学和科研机构有美国的卡耐基梅隆大学(CMU),麻省理工(MIT),英国的Surry 大学,瑞士的IDIAP 研究所等。

而国内在人脸识别方面的研究起步较晚,但也取得了较大的进展,如2008年北京奥运会第一次引入了人脸识别监控,保证了运动员和观众的安全;目前,海关边检也开始采用人脸识别的技术,并在深圳口岸实行自助通关试点。

王晓东等人将人脸识别运用于火车票实名制系统中通过人脸识别对旅客进行身份认证,运用基于面部Gabor 特征的算法进行认证,并得到94.14%的正确认证率。

许高凤对已有的人脸识别方法中的几个影响识别率的关键步骤进行了研究,并设计了一个人脸识别仿真平台,其研究的人脸识别算法在北京奥运会门禁系统中得到了运用。

梁明等人将人脸识别应用到领取退休金身份认证中将人脸识别技术运用于社会保险与福利的领取身份认证中能有效的避免退休金冒领事件的发生。

曹艳艳将人脸识别应用到视频监控系统中,并实现了基于短信熊猫平台的手机报警功能,所设计的系统具有一定的实时性和较好的实用价值。

基于人脸识别技术的人社保障卡识别与管理系统设计

基于人脸识别技术的人社保障卡识别与管理系统设计第一章：引言随着移动互联网、云计算、人工智能等技术的飞速发展，智慧城市建设逐渐成为各地政府的重点工作之一。

人社保障卡是社会保障制度改革的重要成果，也是政府为广大劳动者提供保障和服务的重要方式之一。

然而，传统的人社保障卡存在管理不便、数据安全隐患等问题。

因此，本文提出一种基于人脸识别技术的人社保障卡识别与管理系统设计，以解决传统社保卡管理存在的问题，提高管理效率和安全性。

第二章：人脸识别技术2.1 人脸识别技术的基本原理人脸识别技术是指通过摄像头采集人脸图像，运用计算机视觉和模式识别等技术对图像进行处理和分析，从而确定人脸的身份。

其基本原理包括特征提取、特征匹配和分类识别等过程。

2.2 人脸识别技术的应用场景人脸识别技术目前已经广泛应用于安防监控、门禁管理、智能家居等领域。

随着技术的不断进步，人脸识别技术在各种场景下的应用将越来越广泛。

第三章：人社保障卡识别与管理系统设计3.1 系统需求分析在设计人社保障卡识别与管理系统之前，需要对管理人员和用户的需求进行分析。

管理人员需要实现对社保卡的管理和查询，包括社保卡信息的录入、修改、删除和查询；用户需要实现社保卡的使用，包括社保卡信息的读取和验证。

3.2 系统设计架构基于需求分析，本文提出一种基于人脸识别技术的人社保障卡识别与管理系统设计。

该系统包括客户端和服务器端两部分，客户端主要负责社保卡的读取和验证，服务器端主要负责社保卡的管理和查询。

客户端通过摄像头采集用户人脸图像，将图像上传至服务器端进行识别和验证。

服务器端对人脸图像进行特征提取、匹配和分类识别，确定用户身份，并返回社保卡信息给客户端。

管理人员可以通过服务器端对社保卡信息进行管理和查询。

3.3 系统实现技术系统的实现技术主要包括人脸检测、特征提取、特征匹配和分类识别等技术。

其中，人脸检测技术主要通过Haar特征级联实现；特征提取技术主要使用局部二值模式（LBP）算法和主成分分析（PCA）算法；特征匹配技术主要使用k近邻算法和支持向量机（SVM）算法；分类识别技术主要使用卷积神经网络（CNN）算法和深度学习算法。

Html5调用手机摄像头并实现人脸识别的实现

Html5调⽤⼿机摄像头并实现⼈脸识别的实现需求混合App开发，原⽣壳⼦+webApp，在web部分调⽤原⽣摄像头功能并且在⽹页指定区域显⽰摄像头内容，同时可以⼿动拍照并进⾏⼈脸识别，将识别结果显⽰在⽹页上。

技术栈vue、Html5、video标签、Android、IOS、百度AI分析1、使⽤navigator.mediaDevices.getUserMedia调⽤系统原⽣摄像头功能2、video标签显⽰摄像头内容3、canvas标签获取图⽚4、将图像上传服务器，通过百度AI识别图⽚5、web显⽰识别结果核⼼代码1、调⽤系统原⽣摄像头功能并使⽤video标签显⽰html:<videoid="webcam":style="videoStyle":width="videoWidth":height="videoHeight"looppreload></video>JavaScript：initVideo() {let that = this;this.video = document.getElementById("webcam");setTimeout(() => {if (navigator.mediaDevices.getUserMedia ||navigator.getUserMedia ||navigator.webkitGetUserMedia ||navigator.mozGetUserMedia) {//调⽤⽤户媒体设备, 访问摄像头this.getUserMedia({video: {width: {ideal: that.videoWidth,max: that.videoWidth},height: {ideal: that.videoHeight,max: that.videoHeight},facingMode: "user", //前置摄像头frameRate: {ideal: 30,min: 10}}},this.videoSuccess,this.videoError);} else {this.$toast.center("摄像头打开失败,请检查权限设置!");}}, 300);},getUserMedia(constraints, success, error) {if (navigator.mediaDevices.getUserMedia) {//最新的标准APInavigator.mediaDevices.getUserMedia(constraints).then(success).catch(error);} else if (navigator.webkitGetUserMedia) {//webkit核⼼浏览器navigator.webkitGetUserMedia(constraints, success, error);} else if (navigator.mozGetUserMedia) {//firfox浏览器navigator.mozGetUserMedia(constraints, success, error);} else if (navigator.getUserMedia) {//旧版APInavigator.getUserMedia(constraints, success, error);}},videoSuccess(stream) {this.mediaStreamTrack = stream;this.video.srcObject = stream;this.video.play();},videoError(error) {console.error(error);this.$toast.center("摄像头打开失败,请检查权限设置!");},2、canvas获取摄像头图⽚JavaScript：this.canvas = document.createElement("canvas");....let context = this.canvas.getContext("2d");context.drawImage(this.video, 0, 0, this.videoWidth, this.videoHeight); this.imgSrc = this.canvas.toDataURL("image/png");3、调⽤百度AI识别图⽚JavaScript：let that = this;let base64Data = this.canvas.toDataURL();let blob = this.dataURItoBlob(base64Data); //var file = new FormData();file.append("file", blob);file.append("key", that.uuid);util.ajax.post("XXXXXXXXXX", file, {headers: {"Content-Type": "multipart/form-data"}}).then(function(response) {if ((response.status = 200)) {.....识别成功，显⽰结果} else {......识别失败}}).catch(function(error) {console.error(error);});//base64转换为BlobdataURItoBlob(base64Data) {var byteString;if (base64Data.split(",")[0].indexOf("base64") >= 0)byteString = atob(base64Data.split(",")[1]);else byteString = unescape(base64Data.split(",")[1]);var mimeString = base64Data.split(",")[0].split(":")[1].split(";")[0];var ia = new Uint8Array(byteString.length);for (var i = 0; i < byteString.length; i++) {ia[i] = byteString.charCodeAt(i);}return new Blob([ia], { type: mimeString });},⼿机适配1、由于Android6之后，Android的权限管理出现变化，Android原⽣的壳⼦，需要做如下处理：myWebView.setWebChromeClient(new WebChromeClient() {@TargetApi(Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)@Overridepublic void onPermissionRequest(final PermissionRequest request) {request.grant(request.getResources());}});2、IOS系统，Safari11之后可⽤3、OverconstrainedError错误，部分Android⼿机会报OverconstrainedError错误，原因是摄像头参数设置不合理，找不到指定设置。