基于Andriod移动设备嵌入式机器视觉的人脸识别
嵌入式系统中的实时图像处理算法设计与实现
嵌入式系统中的实时图像处理算法设计与实现随着科技的发展，嵌入式系统在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
从智能手机到智能家居，从汽车到医疗设备，嵌入式系统无处不在。
而嵌入式系统中的实时图像处理更是被广泛应用于许多领域，如机器视觉、无人驾驶、安防监控等。
本文将介绍嵌入式系统中实时图像处理算法的设计与实现方法。
一、实时图像处理算法概述实时图像处理算法是指在有限的时间内对输入图像进行处理和分析，得到输出结果。
实时性是指算法能够在预定的时间窗口内完成处理任务。
在嵌入式系统中，由于系统资源的有限性和对实时性的严格要求，实时图像处理算法的设计和实现变得尤为重要。
二、实时图像处理算法设计步骤1. 问题定义和目标确定：首先，需要明确图像处理的问题定义和所需达到的目标。
例如，人脸识别算法的目标是识别图像中的人脸并进行身份验证。
2. 图像采集和预处理：接下来，需要获取图像数据，并进行预处理，以减少噪声和改善图像的质量。
图像采集可以通过摄像头、传感器等方式实现，预处理可以包括去除图像背景、增强对比度等操作。
3. 特征提取：在实时图像处理中，需要从原始图像中提取特征以进行后续处理。
常用的特征提取方法包括边缘检测、色彩特征提取、纹理特征提取等。
4. 特征匹配和分类：根据目标确定的特征，进行特征匹配和分类。
特征匹配可以通过比对图像中的特征与预先存储的特征进行匹配，以确定目标是否存在或进行识别。
5. 结果输出和反馈控制：最后，根据处理结果输出相应的控制信号或反馈信息，用于控制实时系统的运行。
例如，在无人驾驶中，根据图像处理的结果，自动控制车辆的行驶方向和速度。
三、实时图像处理算法实现方法1. 硬件选择和优化：嵌入式系统中的实时图像处理算法需要选择适合的硬件平台，并进行相应的优化。
例如，选择高性能的处理器和图像处理单元，并对算法进行针对性的优化，以提高处理速度和效率。
2. 并行和并发处理：在实时图像处理中，往往需要处理大量的图像数据。
基于机器视觉技术的人脸识别系统设计
基于机器视觉技术的人脸识别系统设计人脸识别技术是一种通过计算机和相应算法对人的脸部特征进行识别和验证的技术。
在现今的社会，这种技术应用场景很广泛，例如门禁系统、刷脸支付等。
在此，我们将探讨如何基于机器视觉技术设计一个高效、智能的人脸识别系统。
一、数据采集人脸识别技术集成了图像处理、机器学习和人工智能等多个领域。
因此，实现高效的人脸识别，首先需要建立一个高质量的人脸数据库。
在这个过程中，实时采集人脸数据十分重要。
采集人脸数据时，需要注意以下几点：1.光线要充足在采集人脸图像时，要注意使光线充足，避免光线强烈或者光线暗淡情况下的采集，确保采集到的图像清晰度和色彩还原度。
2.尽可能减少噪声在采集人脸数据的过程中，往往会遇到一些干扰，例如头发、帽子、眼镜、遮挡物等等。
因此要尽可能减少这些噪声的影响，以提高识别的准确度。
3.扩大样本为了提高系统鲁棒性及泛化能力，我们需要尽可能地扩大样本空间，包括不同的姿态、表情、场景等，以充分训练算法和提高识别准确度。
二、算法选型对于人脸识别系统，最核心的就是选用什么样的算法。
常见的算法有PCA(Principal Component Analysis)、LDA(Linear Discriminant Analysis)、Embedding-based等等。
下面简单介绍下几种算法：1.PCA(主成分分析)算法PCA通过将高维数据映射到低维空间，实现对数据降维的目的，以提高对数据的理解和处理能力。
在人脸识别领域，PCA就是通过将特征向量投影到最具分离性的维度上，使得人脸识别建模更加准确。
2.LDA(线性判别分析)算法LDA同样是在降维的基础上，提高数据分离度和识别准确率的算法。
与PCA 不同，LDA并不仅仅是将数据映射到低维空间，而是强调对类别的判别能力，使得不同类别的数据之间差异最大。
3.Embedding-based算法Embedding-based算法是近年来人脸识别领域比较新的算法。
基于机器视觉的人脸识别技术
基于机器视觉的人脸识别技术人脸识别技术能够通过摄像头、智能设备或者其他的相关技术对人脸进行识别，其已经被广泛应用于安防、金融、社交以及其他行业和领域。
然而，目前的人脸识别技术在实际应用当中还存在一些问题，例如误识别率、准确率、识别速度等等，而针对这些问题，基于机器视觉的人脸识别技术应运而生，最大限度地解决了这些问题。
一、什么是基于机器视觉的人脸识别技术？基于机器视觉的人脸识别技术是指利用计算机视觉算法进行人脸的分析、匹配和识别的过程。
通过这种技术可以对人脸的特征进行图像处理和分析，从而实现人脸识别的目的。
机器视觉可以精确地识别人脸的特征，比如脸型、眼睛、鼻子、嘴巴等等，通过算法进行人脸匹配的过程，可以准确地将目标人脸与数据库中的人脸进行比对，从而判断是否匹配成功。
这种技术的优势在于准确率和识别速度都比传统的人脸识别技术更加出色。
二、基于机器视觉的人脸识别技术的优势1、更高的准确率相比传统的人脸识别技术，基于机器视觉的人脸识别技术更加准确，可以更加精确地分析和匹配人脸的特征，从而大大提高了识别的准确率。
2、更快的识别速度传统的人脸识别技术需要耗费时间，而基于机器视觉的人脸识别技术可以更快地识别人脸，并且能够更快地匹配人脸的特征，从而大大提高了识别的速度。
3、更好的用户体验基于机器视觉的人脸识别技术不需要任何用户的干预，只需要通过摄像头或者其他设备进行拍摄，就可以进行自动识别的过程，提供了更好的用户体验。
4、更高的安全性基于机器视觉的人脸识别技术可以对多个人脸进行识别，不管是在公共场合还是在私人生活中，都能够提供更高的安全性保障。
三、基于机器视觉的人脸识别技术的应用基于机器视觉的人脸识别技术已经广泛应用于多个领域，例如金融、公安、社交等等。
下面分别从这些领域来进行阐述。
1、金融基于机器视觉的人脸识别技术在金融领域可以用于ATM机、支付系统、柜员机等等，通过自动识别的过程，可以提高交易的速度，并且能够更好地保障交易的安全性。
机器视觉中的人脸识别技术研究
机器视觉中的人脸识别技术研究随着科技的不断进步，机器视觉领域的应用已经越来越广泛。
而人脸识别技术作为机器视觉领域的一个重要分支，也日益成为了研究和应用的热点。
本文将围绕机器视觉中的人脸识别技术展开探讨，主要从技术原理、研究现状以及未来发展方向三个方面进行阐述。
一、技术原理人脸识别技术是基于人脸的特征进行识别的，因此在识别前需要对人脸进行采集和处理。
在采集过程中，通常采用的是摄像机对人脸进行拍摄，最后得到的图像就是后续处理的原始数据。
在处理过程中，需要对人脸进行检测、对齐、特征提取等多个步骤。
其中人脸检测是识别过程中的基础，通常采用的方法有Haar-like特征检测、DPM（Deformable Part-based Model）模型检测等，并且涉及的领域还包括计算机视觉、机器学习等；人脸对齐是为了统一图像中不同人脸的朝向和大小，而采用的方法主要有2D对齐和3D对齐两种方式；特征提取是为了将人脸数据转化为机器可处理的数字格式，而常用的方法则是利用深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）自动学习人脸图像中的特征。
二、研究现状近年来，随着人工智能技术的发展，人脸识别技术得到了广泛的应用。
在安防监控、金融识别、出入管理等领域中，人脸识别已成为了必备的技术手段。
同时，人脸识别技术还广泛应用于社交网络中，例如人脸美化、人脸变性、面部识别等，这些应用不仅给人们生活带来了便利，而且也拓展了人脸识别技术的研究领域。
目前，国内外的很多科研机构都在人脸识别技术领域开展了大量的研究。
在人脸检测方面，随着机器学习技术的发展，深度学习方法在人脸检测领域得到了广泛的应用。
其目的是为了提高整个人脸识别系统的检测率和准确性。
在人脸识别方面，深度学习也是研究人员们的热门选择。
人脸识别领域中，最先进的技术往往采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）进行人脸特征提取，通过大规模的人脸数据训练得到模型，具有较高的准确率。
基于机器视觉的人脸识别技术
基于机器视觉的人脸识别技术人脸识别技术是一种基于机器视觉的生物识别技术，通过采集和分析人脸图像的特征来对个体进行身份鉴定。
随着科技的不断发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用，如安全监控、人机交互、支付验证等。
本文将对基于机器视觉的人脸识别技术进行探讨。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术主要通过以下几个步骤完成：1. 图像采集：通过摄像头等设备获取人脸图像。
2. 人脸定位：对采集到的图像进行预处理，确定人脸的位置和角度。
3. 人脸特征提取：从定位到的人脸图像中提取关键特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等。
4. 特征比对：将提取到的人脸特征与数据库中的已知特征进行比对，计算相似度。
5. 识别判断：根据相似度的高低进行识别判断，确定身份信息。
二、人脸识别技术的优势1. 高度准确性：借助于机器学习和深度学习算法，人脸识别技术在识别精度上具有很高的准确性，相对于传统的身份验证方式更为可靠。
2. 便捷易用：人脸识别技术无需额外的设备，只需要摄像头即可进行识别，操作方便，使用便捷。
3. 实时性强：人脸识别技术可以在很短的时间内完成身份验证，适用于各种实时性要求较高的场景。
4. 安全性高：由于人脸特征具有唯一性，人脸识别技术在身份验证方面具有较高的安全性，难以被冒用或伪造。
三、人脸识别技术的应用领域1. 安防监控：人脸识别技术可以应用于视频监控系统中，实现自动识别和报警，提升安全性能。
2. 出入控制：通过人脸识别技术，可以实现对特定区域的人员出入进行有效控制和管理，提高出入口的安全性。
3. 支付验证：结合移动支付技术，利用人脸识别技术进行支付验证，提高支付安全性和便捷性。
4. 人机交互：人脸识别技术可以与人机交互相结合，实现更加智能化的操作和交互体验，提升用户体验。
四、人脸识别技术的发展趋势1. 深度学习技术的应用：深度学习技术对人脸识别技术的进一步发展起到了重要的推动作用，提升了识别的准确性和速度。
2. 多模态融合：将人脸识别与其他生物识别技术，如指纹、虹膜等进行融合，提高身份验证的可靠性和准确性。
嵌入式系统中的图像处理与对象识别技术研究
嵌入式系统中的图像处理与对象识别技术研究随着科技的不断进步，嵌入式系统在各行各业中的应用越来越广泛。
在日常生活中，我们经常使用的智能手机、无人机、智能家居等设备都是嵌入式系统的应用。
而这些嵌入式系统的关键技术之一就是图像处理与对象识别技术。
随着嵌入式处理器和嵌入式计算能力的不断提升，图像处理和对象识别的算法在嵌入式系统中的实时性和准确性上取得了显著的进展。
这使得嵌入式系统能够处理和分析图像数据，并从中提取出有用的信息。
图像处理是指对图像进行数字化处理和分析，以改善图像的质量、增强图像的特征或提取图像中的信息。
在嵌入式系统中，图像处理主要应用于图像增强、边缘检测、图像滤波、图像分割等领域。
通过这些图像处理技术，可以使得嵌入式系统在获取图像信息后能够更好地处理和展示图像，提高用户体验。
而对象识别则是指通过计算机视觉和机器学习的方法，对输入图像中的对象进行自动检测和识别。
在嵌入式系统中，对象识别技术被广泛应用于人脸识别、车牌识别、手势识别等领域。
通过对象识别技术，嵌入式系统可以自动识别和分析图像中的对象，实现智能化交互和个性化应用，提高系统的智能程度。
图像处理与对象识别技术在嵌入式系统中的研究主要包括以下几个方面：1. 算法优化和加速嵌入式系统的资源有限，因此如何通过算法优化和加速来提高图像处理和对象识别的性能成为研究的重点。
一方面，研究者可以通过改进算法的效率和准确性，减少嵌入式系统的计算和存储需求。
另一方面，可以通过硬件加速和专用硬件设计来提高图像处理和对象识别的速度和实时性。
2. 低功耗设计嵌入式系统的电池寿命非常重要，因此在图像处理和对象识别中的低功耗设计成为研究的重要方向。
通过设计低功耗的算法和优化电路，在保证性能的同时尽量减少嵌入式系统的能耗，从而延长系统的续航时间。
3. 实时性要求嵌入式系统中的图像处理和对象识别通常需要满足实时性的要求，即在系统处理图像的同时能够实时获取和展示处理后的结果。
《2024年基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术研究》范文
《基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，人脸识别技术已成为现代安全领域中重要的生物识别技术之一。
该技术广泛应用于各种领域，如门禁系统、安防监控、移动支付等。
为了满足实际应用中的需求，本文将探讨基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术的研究。
二、ARM架构概述ARM架构是一种广泛应用的嵌入式系统架构，以其低功耗、高性能的特点在移动计算、物联网等领域占据重要地位。
ARM架构的处理器具有强大的计算能力和灵活的配置，使其成为人脸识别技术实现的理想平台。
三、嵌入式人脸识别技术嵌入式人脸识别技术是将人脸识别算法集成到嵌入式系统中，实现快速、准确的人脸检测与识别。
该技术主要包括人脸检测、特征提取和人脸比对三个主要步骤。
其中，人脸检测是识别过程的第一步，用于确定图像中的人脸位置；特征提取则是提取人脸的特征信息，如面部轮廓、眼睛、鼻子和嘴巴等部位的形状和位置；人脸比对则是将提取的特征信息与数据库中的人脸特征进行比对，以确定身份。
四、基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术实现在嵌入式系统中实现人脸识别技术，需要考虑到系统的硬件配置、算法优化和功耗控制等因素。
基于ARM架构的嵌入式人脸识别系统通常采用高性能的ARM处理器，配合适当的存储器和外设接口，以实现快速的人脸检测与识别。
在算法优化方面，针对嵌入式系统的特点，需要采用轻量级的人脸识别算法，以降低系统的计算复杂度和功耗。
同时，还需要对算法进行优化，以提高识别的准确性和速度。
在功耗控制方面，需要采用低功耗的设计方案，以延长系统的使用时间。
五、技术研究与应用在基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术研究中，需要关注以下几个方面：1. 算法研究：研究轻量级的人脸识别算法，以提高识别的准确性和速度。
同时，需要针对嵌入式系统的特点，对算法进行优化，以降低系统的计算复杂度和功耗。
2. 硬件设计：设计高性能的ARM处理器和适当的存储器及外设接口，以实现快速的人脸检测与识别。
嵌入式人工智能技术应用课件：基于人脸识别算法实现人脸检测
ipywidgets常用控件
• widgets.Text()：文本框，构造函数没有形参，常用事件 .on_submit(callback)
• widgets.Button(**kwages)：按钮，构造函数的形参包括： • description：显示在按钮上的文字 • tooltip：鼠标悬浮时显示的提示文字 • icon：图标（没有成功使用过） • disabled：bool值，是否禁止交互
设置摄像头的分辨率宽高值
从摄像头获取一帧图片 显示获取的图片
3 4 5
1.引入相关的库
import cv2 import time import ipywidgets as widgets # jupyter画图库 from IPython.display import display # jupyter显示库 from lib.faceDetect import NLFaceDetect
2.打开摄像头
使用cv2.VideoCapture(camera_id)方法来打开摄像头,赋值给cap。 参数1camera_id指的是默认打开第一个接入的摄像头id，比如0。 如果存在两个摄像头，id就是可选，0或者1代表的就是不同的两个摄像头。 执行如果没有报错，表示打开成功。
cap = cv2.VideoCapture(0)
ipywidgets常用控件
• widgets.Box()：容器，将其它控件组合在一起的控件，类似 .Net中的Panel，在构造时传入一个其它控件的数组，没有常用 事件。除此外还有HBox()、VBox()等容器。
• bel(value:str)：普通文本标签，通常与其它控件共同 组合在Box中以显示说明文本，在构造时传入实参value作为要 显示的文本，没有常用事件。
智能家居嵌入式人脸识别门禁系统的设计与实现
科学技术创新2020.26智能家居嵌入式人脸识别门禁系统的设计与实现强宇佶申双琴（桂林理工大学信息科学与工程学院嵌入式系统与智能计算实验室，广西桂林541004）近年来，人们物质水平提高，同时对家居安全的要求不断提高，安防设备和智能家居逐渐进入我们的视线。
传统的卡片和密码式的门禁系统因其易丢失、功能单一且安全性低等缺点，逐步被各种生物识别技术取而代之。
其中人脸识别因其具有非接触式、不易被仿造、识别率较高的优势，将其引入到门禁系统，具有广泛的应用价值和市场前景。
本文将嵌入式与人脸识别技术相结合，设计了一种基于STM32的人脸识别门禁系统。
1系统设计本系统主要以STM32系列单片机作为微控制器，以串口触摸屏为人机交互窗口,用户通过矩阵键盘键入进行模式选择，通过LCD 屏幕获取操作信息，选择人脸识别模式时可以通过人脸识别进行开门操作，选择密码模式可以通过矩阵键盘输入密码进行开门操作，同时对开门的数据进行记录，也可以通过串口助手将开门记录发送到上位机，在上位机上查看所有用户何时何种方法开门。
此外，添加了访客模式、管理员模式，用户选择访客模式可以模拟门铃，提醒主人开门，选择管理员模式，正确输入管理员密码可以查看所有用户与密码等，让系统变得更加实用。
系统的硬件部分包括人脸识别模块、模拟门禁模块及按键与显示模块。
软件部分包括对人脸进行追踪与检测，在录入人脸后对采集到的人脸数据进行特征的分析与训练，识别时对检测到的人脸进行辨识，同时因为树莓派的操作系统是基于Debian 的Linux 系统即“R aspbian 操作系统”，因其本身具有的局限性，获取的图像帧数较低，所以使用跳帧计算提高帧数。
实现人脸识别、密码开锁、报警系统、查看开锁记录、增加指定用户等功能，总体系统框图如图1所示。
2硬件设计系统选用了高效的STM32F103C8T6，STM32使用了以ARM Cortex 为内核的高性能微处理器，其工作频率高，内置存储器，有多种省电工作模式，可以保证低功耗应用的运行，适用于多种应用场合，并且性价比高。
基于机器视觉的人脸识别系统设计与实现研究
基于机器视觉的人脸识别系统设计与实现研究近年来，随着科技的不断迭代和升级，一种基于机器视觉的人脸识别技术迅速兴起，被广泛应用于社会生产生活的各个方面。
本文将从人脸识别系统的概念、技术原理、算法流程以及应用等多个维度进行深度探讨。
一、概念人脸识别系统，简称FRS，是一种通过摄像头或静态的图片采集，利用计算机视觉技术进行人脸特征提取和匹配，从而完成对目标人物身份的自动判别和识别。
FRS系统可以对已知人物进行认证，也可以对陌生人进行鉴定，从而实现不同场景下的安全监控和管理。
二、技术原理FRS系统的核心技术有两个方面: 人脸检测和人脸识别。
1. 人脸检测人脸检测是FRS系统的基础，也是最关键的任务之一。
其主要目的是通过图像处理方法，从摄像头或静态图片中找到所有可能存在的人脸，并且将其定位出来。
传统的人脸检测算法主要包括Haar特征和HOG特征等。
其中，Haar特征主要通过扫描窗口的方式进行计算，然后根据特征分类器进行分类来判定是否存在人脸。
而HOG特征则是通过统计检测窗口内的梯度方向来获取特征向量，然后通过SVM分类器进行分类来区分是否存在人脸。
2. 人脸识别人脸识别是FRS系统的核心任务之一，其主要目的是将检测到的人脸与系统中已知的人脸进行比对，从而确定目标人物的身份。
目前，主要的人脸识别算法包括传统算法和深度学习算法。
传统算法主要包括PCA，LDA和Eigenspace等，而深度学习算法主要包括CNN，RNN和LSTM等。
其中，CNN算法通过构建多层卷积神经网络，从大量的训练数据中学习抽取人脸的特征，从而实现高效的人脸识别。
三、算法流程1. 数据采集FRS系统的数据采集主要分为两种方式: 一种是在线采集，也就是实时摄像头捕捉，另一种是离线采集，也就是通过图片或者视频进行人脸数据的录入和导入。
2. 图像预处理FRS系统中的图像预处理主要包括人脸检测和人脸对齐两个步骤。
人脸检测是通过某种算法或者技术，对待识别的图像中的人脸进行检测；人脸对齐是为了保证识别系统在比对不同人脸时具有相同的人脸角度，从而达到更好的识别效果。
机器视觉中的人脸识别技术
机器视觉中的人脸识别技术随着技术的不断进步，人工智能技术已经在生活中的很多领域得到了广泛应用。
其中，机器视觉技术就是人工智能的一种常见形式，它可以通过模拟人眼对图像的处理和识别来实现对图像信息的分析和理解。
在机器视觉技术中，人脸识别技术是一种非常重要的技术，它是将图像中的人脸信息通过一定的处理和分析，以达到对人脸进行识别的目的。
人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，比如安全监控、金融服务、身份验证等等。
下面，我们将探讨机器视觉中的人脸识别技术的原理和应用。
一、机器视觉中的人脸识别技术原理1.1 图像采集要进行人脸识别，首先要采集人脸图像。
图像采集的方式可以通过拍摄照片、视频采集、人脸采集仪等。
随着技术的不断进步，现如今智能手机、电脑自带人脸识别功能，拍照就能够识别人脸。
1.2 图像预处理在图像采集后，要进行图像预处理。
这个过程可以包括图像放大、去噪、旋转矫正等。
关于噪声问题，提高图像质量、增加光线亮度等都是有效的去噪方式。
预处理一方面可以使图像质量更高，提供更好的特征后续处理，另一方面也可以提高识别的准确度。
1.3 特征提取与模板存储在图像预处理后，要提取出人脸的特征信息。
人脸的特征可以采用一些常用算法，如PCA（主成分分析法）、LDA（线性判别方法）等进行提取。
这种方法可以通过将人脸的特征信息与预存储的人脸模板进行比对，从而实现识别。
模板的存储方法是，将提取到的人脸特定数据，保存到一个可供比对的数据库中。
1.4 人脸比对当系统接收到一张输入图像时，会将该图像与预存储的人脸模板进行比对。
该过程就是数据匹配，将提取到的人脸特征信息和数据库中预先存储的特征信息进行比对、匹配。
通过比对得到匹配的得分，如果匹配得分达到一定阈值，则认为是同一张脸。
二、机器视觉中的人脸识别技术应用2.1 安全监控人脸识别技术在安全监控领域中的应用非常广泛。
目前，许多银行、政府部门等机构都使用人脸识别技术，以加强安全性。
一些高档小区、写字楼等恒温电器设施也采用了人脸识别技术，提供更高层次的安全保障。
实现嵌入式图像识别的基本原理及方法
实现嵌入式图像识别的基本原理及方法嵌入式图像识别是一种在嵌入式设备上进行图像识别和处理的技术。
随着物联网的发展和智能终端的普及，嵌入式图像识别被广泛应用于人脸识别、车牌识别、智能监控等领域。
本文将详细介绍嵌入式图像识别的基本原理及常用方法。
首先，我们来了解一下嵌入式图像识别的基本原理。
嵌入式图像识别主要包括图像采集、特征提取和分类器三个基本步骤。
图像采集是获取待处理图像的过程。
在嵌入式设备中，常用的图像采集方式有摄像头、红外相机等。
通过这些设备，嵌入式设备能够实时地获取到待处理的图像。
特征提取是无监督学习的一项重要任务，其目标是从原始图像中提取出代表图像特征的信息。
在嵌入式图像识别中，常用的特征提取方法有：颜色直方图、灰度直方图、纹理特征等。
这些特征能够从图像中提取出重要的特征信息，为后续的分类识别提供依据。
分类器是嵌入式设备中进行图像识别的核心部分。
在图像识别过程中，分类器根据特征提取得到的信息，将图像分为不同的类别。
常用的分类器有支持向量机（SVM）、神经网络等。
这些分类器能够根据图像的特征信息进行训练，从而在新的图像中进行分类识别。
除了基本原理，嵌入式图像识别还有多种常用方法。
下面介绍几种常见的方法。
1. 基于模板匹配的方法：该方法通过将待识别图像与已有的模板进行相互比对，从而找到最相似的模板。
这种方法适用于特定场景下的图像识别，如人脸识别等。
2. 基于机器学习的方法：该方法通过训练分类器，从大量已知类别的图像中学习特征分布，进而实现对未知图像的分类识别。
常用的机器学习方法包括支持向量机、卷积神经网络等。
3. 基于深度学习的方法：与机器学习方法不同，深度学习是一种通过模拟人脑神经网络实现图像识别的方法。
该方法通过多层次的神经网络，实现从底层特征到高层语义的抽取和关联，从而实现更加准确的图像识别。
除了以上方法，嵌入式图像识别还可以结合其他领域的技术，如图像增强、图像分割等，以提高识别的准确性和鲁棒性。
嵌入式人工智能定义及应用场景
嵌入式人工智能定义及应用场景
嵌入式人工智能是指将人工智能技术应用到嵌入式系统中，使系统能够自主地完成某些任务。
嵌入式系统是指被嵌入到其他设备或系统中的计算机系统，例如智能手机、汽车、工业控制系统等。
嵌入式人工智能的应用场合很多，例如:
- 机器视觉：嵌入式人工智能可以用于机器视觉应用，例如人脸识别、图像识别等。
- 指纹识别：指纹识别也是嵌入式人工智能的应用领域之一。
- 人脸识别：人脸识别是嵌入式人工智能应用的热门领域之一。
- 视网膜识别：视网膜识别也是嵌入式人工智能的应用领域之一。
- 虹膜识别：虹膜识别是嵌入式人工智能应用的另一个热门领域。
- 掌纹识别：掌纹识别也是嵌入式人工智能的应用领域之一。
- 专家系统：嵌入式人工智能可以用于专家系统，例如医疗诊断系统、军事指挥系统等等。
- 自动规划：嵌入式人工智能可以用于自动规划，例如机器人导航、无人机控制等等。
- 智能搜索：嵌入式人工智能可以用于智能搜索，例如在物联网环境中搜索特定信息。
- 定理证明：嵌入式人工智能可以用于定理证明，例如在嵌入式计算机系统中实现数学计算。
- 博弈：嵌入式人工智能可以用于博弈应用，例如电子游戏、棋类游戏等等。
总之，嵌入式人工智能的应用场景非常广泛，涉及到许多领域，例如机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈等等。
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。
《基于嵌入式系统人脸识别的分析与研究》范文
《基于嵌入式系统人脸识别的分析与研究》篇一基于嵌入式系统的人脸识别分析与研究一、引言人脸识别技术在当今的信息化社会已成为重要的身份认证工具，而基于嵌入式系统的人脸识别技术更是其重要的发展方向。
嵌入式系统以其体积小、功耗低、性能稳定等优势，在人脸识别领域得到了广泛的应用。
本文旨在分析并研究基于嵌入式系统的人脸识别技术，探讨其技术原理、应用领域及发展前景。
二、人脸识别技术概述人脸识别技术是一种基于生物特征的身份识别技术，通过捕捉并分析人脸的特征信息，如面部轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状、大小和位置等，进行身份验证。
该技术主要分为人脸检测、特征提取和身份识别三个阶段。
三、嵌入式系统在人脸识别中的应用嵌入式系统以其体积小、功耗低、可定制等优点，在人脸识别领域发挥了重要作用。
基于嵌入式系统的人脸识别技术主要包括硬件设计和软件算法两大部分。
硬件设计包括嵌入式处理器的选择、摄像头的选型及布局等；软件算法则涉及人脸检测、特征提取、身份识别等算法的优化与实现。
四、技术原理分析（一）人脸检测人脸检测是人脸识别的第一步，主要通过图像处理技术，从背景中提取出人脸区域。
嵌入式系统中的人脸检测通常采用基于肤色模型、形状模型等方法。
（二）特征提取特征提取是人脸识别的关键步骤，主要是通过算法对人脸图像进行特征提取。
嵌入式系统中常用的特征提取算法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
（三）身份识别身份识别是通过将提取的特征与数据库中的特征进行比对，从而确定身份。
嵌入式系统中通常采用基于模板匹配、神经网络等方法进行身份识别。
五、应用领域及发展前景基于嵌入式系统的人脸识别技术广泛应用于安防、智能家居、移动支付等领域。
在安防领域，可用于门禁系统、监控系统等；在智能家居领域，可用于智能门锁、智能照明等；在移动支付领域，可用于手机支付、ATM机等。
随着人工智能、大数据等技术的发展，基于嵌入式系统的人脸识别技术将有更广阔的应用前景。
基于机器视觉技术的智能手势识别系统设计与实验
基于机器视觉技术的智能手势识别系统设计与实验近年来，人工智能技术在各个领域持续迭代升级，为各行业带来巨大创新空间。
其中，基于机器视觉技术的智能手势识别系统备受关注。
手势识别系统可以识别人体动作和姿态，将人的非语言行为转化为机器可以理解的数字信号，让计算机可以更直观、更智能地与人互动，可以广泛应用于人机交互、智慧家居、虚拟现实、辅助医疗等领域。
本文将介绍手势识别系统的设计原理、系统构成和实验结果，以期为智能手势技术爱好者提供一些参考。
一、手势识别系统设计原理手势识别系统是一种基于机器视觉技术的人机交互系统，需要完成对人体动作的实时、准确、稳定识别。
其基本原理是将人体动作或手势的图像进行处理，提取出图像特征，然后应用机器学习或模式识别算法对特征进行分类。
传统手势识别系统的设计流程一般包括以下几个步骤：1. 数据采集：收集手势动作的图像或视频数据。
2. 图像预处理：对采集的数据进行去噪、平滑、滤波、分割等预处理操作，以提高后续特征提取的准确性和稳定性。
3. 特征提取：从预处理后的图像中提取出用于描述手势动作的特征，例如手指的曲度、手掌的面积、手背的角度、手部骨骼坐标等。
4. 特征匹配：将提取出的手势特征与已知的手势模板进行匹配，通过模板匹配、机器学习等方法识别手势类型。
5. 输出结果：将识别的手势类型转化为计算机可以理解的数字信号输出，如键盘键值、鼠标坐标、控制指令等。
二、手势识别系统构成手势识别系统可以分为硬件部分和软件部分两个部分，下面介绍一下每个部分的构成和功能。
1. 硬件部分：硬件部分主要包括图像采集设备、嵌入式系统和外围配件三个部分。
图像采集设备：一般采用深度相机、红外线摄像头、 RGBD相机等设备，可以获取到三维空间中的手势动作信息。
嵌入式系统：嵌入式系统可以将图像采集设备采集到的数据进行处理、存储和输出。
嵌入式系统通常选择高性能、低功耗的处理器，如NVIDIA Jetson Nano, Raspberry Pi和Arduino，这些嵌入式系统使用比较普遍。
基于嵌入式系统人脸识别方法的研究的开题报告
基于嵌入式系统人脸识别方法的研究的开题报告一、选题背景和意义随着物联网技术的发展和人们对安全性的需求增强，人脸识别技术得到了广泛应用。
人脸识别技术可以用于人脸门禁、考勤系统、智能安防、手机解锁等多个领域，而嵌入式系统作为物联网的重要组成部分，也需要配备高效的人脸识别技术。
因此，基于嵌入式系统的人脸识别方法研究具有重要的现实意义和研究价值。
二、研究内容和方法本研究旨在基于嵌入式系统实现高效的人脸识别方法，具体的研究内容如下：1.了解人脸识别技术的基本原理和发展现状，对现有人脸识别算法进行调研和分析，确定研究方向。
2.建立基于嵌入式系统的人脸识别模型，分析模型的特点和优势，实现特征提取、特征匹配等模块，根据硬件平台进行有效优化。
3.开发适用于嵌入式系统的人脸识别应用，进行模型调试和实验验证，对比不同算法的识别效果和速度，进一步优化算法和系统性能。
研究方法包括：文献调研、数据采集与处理、模型建立与优化、系统设计与实现、实验验证等。
三、研究预期目标通过本研究，预期达到以下目标：1.建立高效的人脸识别模型，实现在嵌入式系统上实时运行。
2.优化模型性能，提高人脸识别的准确率和速度。
3.设计出适用于嵌入式系统的人脸识别应用，为嵌入式系统提供高质量的人脸识别技术支持。
四、研究可能存在的难点和解决思路嵌入式系统的硬件资源有限，可能会对模型的训练和运行产生较大的限制。
为了解决这一问题，可以采用模块化设计思路，并对模型进行优化，适应嵌入式系统的特点。
另外，人脸识别算法中可能存在识别率不高、复杂度过高等问题。
为了解决这一问题，可以从数据预处理、特征提取、特征匹配等多个方面进行分析和优化。
五、研究计划和进度安排本研究将于2021年9月开始，预计于2022年6月完成。
具体进度安排如下：1.研究成果准备（2021年9月-10月）：查阅人脸识别技术的文献资料，了解研究现状和技术特点；采集人脸图像数据，进行预处理和筛选。
2.模型开发和优化（2021年11月-2022年3月）：选用CNN模型，建立适配于嵌入式系统的人脸识别模型；对模型进行优化，实现低延迟、高速度的识别功能。
基于机器视觉的人物识别研究
基于机器视觉的人物识别研究随着科技的不断发展和进步，机器视觉技术已经得到了广泛的应用，其中基于机器视觉的人物识别研究也成为了一个备受关注的领域。
人物识别技术具有广泛的应用前景，它可以被用于人脸识别、视频监控、图像识别、虚拟现实等领域。
本文将对基于机器视觉的人物识别研究进行探讨。
一、人物识别的概念和意义人物识别是指通过图像处理技术对人物进行识别、分类和跟踪。
随着视觉技术的发展，人物识别的技术也得到了飞速的提升，它已经被广泛应用到安防、娱乐、交通、电商等各个领域中。
在安防领域中，人脸识别技术可以被用于判断是否有不良人员潜入、协助警方进行侦查等。
在电商领域中，人脸识别技术可以用于安全验证、精准推荐等。
在虚拟现实领域中，则可通过人物识别技术为用户带来更加精准的虚拟体验。
因此，发展基于机器视觉的人物识别技术，不仅能够为社会带来更加安全和便利的生活体验，而且还能够为相关企业带来更高的商业价值。
二、基于机器视觉的人物识别研究基于机器视觉的人物识别研究可以分为三个部分：人物检测、人物识别和跟踪。
1. 人物检测人物检测是指通过图像处理技术，从一张图片中检测出其中的人物。
在人物检测中，最常用的方法是使用卷积神经网络(CNN)进行图像特征提取。
CNN是一种深度学习算法，它通过对图像进行处理，可以提取出图像中的特征。
在人物检测中，CNN可以识别出人物的轮廓和边界，从而对人物进行检测。
2. 人物识别人物识别是指通过得到的人物图像，对人物的身份进行识别。
在人物识别中，最常用的方法是使用人脸识别技术。
人脸识别技术可以识别出人脸中的关键特征，如眉毛、眼睛、鼻子、口等，从而识别出人物的身份。
人脸识别技术的核心在于人脸特征提取，最常用的特征提取方法是局部二值模式(LBP)、主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)等。
LBP是一种汇聚邻近像素点的方法，可以提取出图像的纹理信息。
PCA是一种统计分析方法，可以将高维数据降为低维数据。
《2024年基于嵌入式系统的人脸考勤机的设计》范文
《基于嵌入式系统的人脸考勤机的设计》篇一一、引言随着科技的不断进步和人们对高效便捷的办公需求的提高，传统的考勤方式已无法满足现代企业的需求。
人脸识别技术以其准确性高、非接触性、易用性等优点，在考勤领域中逐渐得到了广泛的应用。
基于嵌入式系统的人脸考勤机作为一项重要的人脸识别应用，正在改变传统企业的考勤方式。
本文旨在介绍基于嵌入式系统的人脸考勤机的设计思路、技术实现及实际应用。
二、系统设计概述基于嵌入式系统的人脸考勤机设计主要包括硬件设计和软件设计两部分。
硬件部分主要包括嵌入式处理器、摄像头、存储器等；软件部分则包括人脸识别算法、操作系统等。
通过软硬件的结合，实现人脸识别、考勤记录、数据传输等功能。
三、硬件设计1. 嵌入式处理器：选用高性能的嵌入式处理器，如ARM系列，负责整个系统的运算和控制。
2. 摄像头：选用高像素、高精度的摄像头，用于捕捉人脸图像。
3. 存储器：包括内存和存储设备，用于存储人脸数据、考勤记录等。
4. 其他硬件：包括电源、显示屏、通信接口等，为系统提供必要的支持和扩展功能。
四、软件设计1. 人脸识别算法：采用先进的人脸识别算法，如深度学习算法，实现高精度的人脸识别。
2. 操作系统：选用适合嵌入式系统的操作系统，如Linux或RTOS，负责整个系统的调度和管理。
3. 应用程序：包括人脸识别程序、考勤记录程序、数据传输程序等，实现系统的各项功能。
五、技术实现1. 人脸检测与定位：通过摄像头捕捉人脸图像，利用人脸检测算法定位人脸位置。
2. 人脸特征提取：通过人脸识别算法提取人脸特征，如五官位置、轮廓等。
3. 人脸比对与识别：将提取的人脸特征与人脸数据库中的数据进行比对，实现人脸识别。
4. 考勤记录与数据传输：将识别结果和考勤时间等信息记录在存储设备中，并通过通信接口将数据传输到服务器或云端。
六、实际应用基于嵌入式系统的人脸考勤机广泛应用于企业、学校、机关等单位。
通过安装人脸考勤机，可以实现自动考勤、实时监控、数据统计等功能，提高考勤效率和准确性，减少人为因素对考勤结果的影响。
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基于Andriod移动设备嵌入式机器视觉的人脸识别二○一三届毕业设计基于Andriod移动设备嵌入式机器视觉的人脸识别系统设计学院：专业：姓名：学号：指导教师：完成时间：2013年6月16日二〇一三年七月摘要人脸识别是在图像或视频流中进行人脸的检测和定位，其中包括人脸在图像或视频流中的所在位置、大小、形态、个数等信息，近年来由于计算机运算速度的飞速发展使得图像处理技术在许多领域得到了广泛应用，其中包含智能监控、安全交易、更安全更友好的人机交互等。
如今在许多公司或研究所已经作为一门独立的课题来研究探索。
近年来，随着移动互联网的发展，智能手机平台获得了长足的发展。
然而，手机钱包、手机远程支付等新应用的出现使得手机平台的安全性亟待加强。
传统的密码认证存在易丢失、易被篡改等缺点，人脸识别不容易模仿、篡改和丢失，因而适用于手机安全领域中的应用。
本论文在分析国内外人脸识别研究成果的基础上，由摄像头采集得到人脸图像，在高性能嵌入式系统平台上，采用JAVA高级语言进行编程，对检测得到的图像进行人脸检测、特征定位、人脸归一化、特征提取和特征识别。
在Android平台上实现了基于图像的人脸识别功能。
本文主要的研究内容：首先对当前人脸识别技术的研究现状和常用的人脸检测和人脸识别方法做了扼要的介绍，然后着重介绍了Adaboost人脸检测算法和通过LBP直方图匹配的人脸识别算法，最后基于这两种人脸检测和人脸识别的算法，在Android平台上通过移植OpenCV并进行编程从而实现了移动设备的人脸识别功能。
关键词：Android，OpenCV，人脸识别，EclipseAbstractThe face recognition is to face detection and location in the image or video stream, including the location of the face in the image or video stream, the size, shape, and then number of information in recent years due to the rapidcomputing speed makes the development of image processing technology has been widely applied in many fields, which includes intelligent monitoring, secure transactions, safer and more friendly and human-computer interaction. Today, asa separate subject many companies or research are to study and explore.In recent years，smart phone platforms achieve rapid development according toprosperous of 3G wireless technology．The applications，like mobile payment，remote transaction，make our life easier but bring more safety issues too．Traditional safety certification uses password as authentication method．which is 1iable to falsification and forgetfulness．Facial feature Call overcome the disadvantages brought by traditional methods，So it is fit for safety applications on smart phone platform．Based on the research results of the analysis of face recognition at home and abroad in this paper, We obtained the facial images obtained by the camera and then used Senior JAVA language to program for face detection, featurelocalization , face normalization, feature extraction and pattern recognition in in high-performance embedded system platform. It implemented the facerecognition function based on images on the Android platform.The research contents in this paper are as follows: first introduced thecurrent status of the face recognition technology and the common face detectionand face recognition methods briefly, and then focused on the Adaboost face detection algorithm and face recognition algorithm of matching people throughLBP histogram. At last, it enabled the face recognition function of mobile devicesby transplanting OpenCV and programing on the Android platform based onthese two face detection and face recognition algorithm.KEYWORDS: Android，OpenCV，face recognition，Eclipse目录第一章绪论 (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3 本文研究的主要内容 (4)1.4 论文结构安排 (5)1.5 本章小结 (5)第二章人脸检测和识别的算法选择 (6)2.1人脸识别的研究内容 (6)2.2 人脸检测 (6)2.2.1 基于知识的方法 (8)2.2.2 特征不变量方法 (9)2.2.3 模板匹配的方法 (9)2.2.4 基于表象的方法 (10)2.3 人脸识别 (11)2.4.1 基于几何特征的识别方法 (11)2.4.2 基于特征脸的识别方法 (11)2.4.3 基于神经网络的方法 (12)2.4.4 基于支持向量机的方法 (12)2.4 本章小结 (12)第三章AdaBoost算法和直方图匹配原理 (13)3.1 特征与特征值计算 (13)3.1.1 矩形特征 (13)3.1.2 积分图 (14)3.2 AdaBoost 分类器 (17)3.2.1 PAC 学习模型 (17)3.2.2 弱学习与强学习 (17)3.2.3 AdaBoost 算法 (18)3.2.4 弱分类器 (20)3.2.5 弱分类器的训练及选取 (22)3.2.6 强分类器 (23)3.2.7 级联分类器 (23)3.3人脸匹配原理（直方图匹配） (26)3.3.1直方图的均衡化 (26)3.3.2灰度变换 (27)3.4 本章小结 (28)第四章基于Andriod平台的人脸识别系统实现 (30)4.1 Android 系统平台 (30)4.2 开发环境搭建 (32)4.2.2 OpenCV 介绍 (32)4.2.3 OpenCV 编译移植 (33)4.3 整体设计 (34)4.4 应用软件设计 (34)第五章软件实现和测试 (36)5.1 软件实现 (36)5.1.1 软件实现过程 (36)5.1.2 建立UI界面 (36)5.1.3 JAVA平台程序开发 (37)5.1.4 JNI层函数接口 (38)5.1.5 编写脚本文件 (39)5.2 软件测试 (39)5.2.1 实验环境 (39)5.2.2 实验结果 (40)5.3 人脸识别 (42)5.3.1 图片抓取 (42)5.3.2 实验结果 (44)第六章小结与展望 (46)6.1 总结 (46)6.2 展望 (46)致谢 (48)参考文献 (49)附录 (51)第一章绪论1.1 研究背景及意义人脸识别是一种生物特征识别技术，也是模式识别、计算机视觉和图像处理领域的研究热点。
本文选择移动环境下的分布式人脸检测与识别作为研究方向，主要是基于以下四点考虑的：（1）信息安全问题日益重要，传统身份验证面临挑战，人脸识别技术倍受青睐随着科学技术的迅猛发展，计算机及网络技术的高速发展，信息安全性问题已经越来越重要了。
传统的身份认证方法如密码、口令、智能卡等存在着很多缺点，比如携带不便、容易丢失、使用过程中的磨损、密码容易被破解等。
因此，这些广泛使用的传统的身份验证方法已经面临着日益严峻的挑战。
而安全、有效、便捷的身份验证方法越来越受到青睐。
生物识别技术是基于人体生理或者行为特征的身份识别方法。
人的生理或者行为特征有唯一性、稳定性等特点，易于用来鉴别人的身份。
并且这些特征是人体固有的，不容易丢失，不容易被盗用。
常见的生物识别技术有：人脸识别、指纹识别、掌纹识别、语音识别、虹膜识别、手势识别、DNA 识别、签名识别、击键识别、步态识别等。
而在众多生物特征识别技术中，人脸识别是最为自然的、可视化的一种生物身份识别方式。
人脸识别具有稳定，方便，友好等特点，并且人脸识别系统硬件设备成本比较低。
因此，人脸识别是一项很有潜力的应用技术（2）应用前景广阔，应用领域众多，现实意义重大自从90 年代后期以来，一些商业性的人脸识别系统开始进入市场，人脸识别作为一种计算机安全技术迅速发展起来。
特别是美国911 事件以后，人脸识别受到了更多的关注。
人脸识别技术的应用前景十分广泛。
可以应用于嫌疑犯照片的识别匹配，信用卡、驾驶执照与个人身份的识别，银行、超市的安全系统，公共场所的视频监控，智能门禁系统，智能玩具，家政机器人，虚拟现实娱乐游戏，视频检索，社交网络等等。