人脸识别安卓操作系统(中文)
Android开发中的人脸检测和人脸识别技术(八)
Android开发中的人脸检测和人脸识别技术近年来，随着移动设备的普及和功能的提升，人脸检测和人脸识别技术在Android开发中得到了广泛应用。
人脸检测和人脸识别技术在安全、娱乐、商业等领域都有着重要的作用。
本文将分析Android 开发中的人脸检测和人脸识别技术的应用和发展。
一、人脸检测技术在Android开发中的应用人脸检测技术是通过分析图像或视频流中的人脸特征来确定是否存在人脸的一种模式识别技术。
在Android应用中，人脸检测技术可以用于解锁手机、人脸识别支付、人脸表情识别等领域。
首先，人脸解锁是近年来Android设备中常见的功能之一。
通过使用人脸检测技术，用户可以用自己的面部特征来解锁手机，提供了更加方便快捷的解锁方式，同时也增加了手机的安全性。
其次，人脸识别支付是另一个应用人脸检测技术的领域。
通过将人脸特征与用户的支付账号绑定，用户可以通过人脸识别完成支付，免去了繁琐的输入账号密码的过程，提高了支付的便捷性。
另外，人脸表情识别也是人脸检测技术的一个重要应用。
通过分析人脸表情特征，可以判断用户的情绪状态，在游戏、社交网络等领域都有广泛应用。
比如，一些游戏会根据玩家的表情变化来改变游戏难度或提供不同的游戏体验。
二、人脸识别技术在Android开发中的应用人脸识别技术是通过对人脸图像进行特征提取和匹配，从而达到识别身份的目的。
在Android应用中，人脸识别技术可以应用于人脸识别登录、人脸识别门禁等领域。
首先，人脸识别登录是一种替代传统账号密码登录方式的技术，通过分析用户的面部特征来验证身份。
用户只需将手机摄像头对准自己的脸部，即可完成登录操作，无需输入繁琐的账号密码，提高了系统的安全性和用户的使用便捷性。
其次，人脸识别门禁系统是一种常见的控制进出人员的方式。
通过在门禁系统中集成人脸识别技术，可以实现对员工或者访客身份的自动识别，避免了传统门禁卡被转借、丢失等问题，提高了门禁系统的安全性。
如何使用Android的图像识别和人脸识别功能进行开发
文章主题：如何使用Android的图像识别和人脸识别功能进行开发引言：近年来，随着人工智能技术的快速发展，图像识别和人脸识别已经成为了一个热门研究方向。
而作为移动端主流操作系统之一的Android也不例外，已经提供了图像识别和人脸识别的相关功能接口。
本文将向你介绍如何使用Android的图像识别和人脸识别功能进行开发。
一、图像识别技术图像识别技术的背景图像识别技术是指通过计算机视觉技术和机器学习算法，对输入的图像进行分析和理解，从而识别出图像中的目标物体。
这种技术不仅可以应用于安防监控、智能交通等领域，还在社交媒体、智能手机等普通用户端应用中得到广泛应用。
在Android上使用图像识别技术在Android上使用图像识别技术，你可以借助Google提供的机器学习库TensorFlow Lite进行开发。
TensorFlow Lite是专门为移动设备和嵌入式设备设计的轻量级机器学习框架，可以帮助开发者在移动端应用中快速集成图像识别功能。
同时，TensorFlow Lite还提供了预训练好的模型供开发者使用，省去了自己训练模型的繁琐过程。
第二、人脸识别技术人脸识别技术的背景人脸识别技术是指通过对人脸进行特征提取和匹配，从而识别出人脸中的个体身份。
这种技术在人证合一、刷脸支付等场景中已经得到了广泛应用，并且在移动端设备上也逐渐普及。
在Android上使用人脸识别技术要在Android上开发人脸识别功能，你可以使用Google提供的移动端人脸识别库Google Face Detection API。
这个API对于静态图像和实时视频流中的人脸识别都提供了支持，可以检测出人脸的位置和姿态，并提取出人脸的特征点，如眼睛、鼻子等。
同时，你还可以借助OpenCV库对人脸特征进行更加详细的分析和处理。
结语：通过本文的介绍，我们了解到了在Android上使用图像识别和人脸识别功能的方法和工具。
随着人工智能技术的不断发展，这些功能已经成为移动应用开发的重要组成部分，为用户带来了更加智能和便捷的体验。
android人脸识别原理
android人脸识别原理Android人脸识别原理1. 介绍人脸识别技术在Android设备上得到了广泛应用，可以用于人脸解锁、人脸支付等多种场景。
本文将从浅入深，解释Android人脸识别的原理和工作流程。
2. 基本原理Android人脸识别的基本原理是通过分析人脸图像中的特征点和特征区域来判断身份。
以下是Android人脸识别的基本工作流程：1.检测人脸：首先，Android设备会使用摄像头捕捉人脸图像。
然后，通过人脸检测算法，检测出图像中的人脸位置和大小。
2.提取特征：接下来，Android设备会使用人脸特征提取算法，分析人脸图像中的特征点和特征区域。
这些特征包括眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置和形状。
3.特征匹配：Android设备会将提取到的人脸特征与已存储的人脸特征库进行比对。
比对算法会计算两个特征之间的相似度，并判断是否匹配。
4.判断身份：最后，Android设备会根据相似度结果来判断人脸是否属于已存储的用户身份。
如果相似度超过设定的阈值，就认为人脸匹配成功。
3. 人脸检测算法人脸检测算法是Android人脸识别的第一步，用于确定图像中人脸的位置和大小。
以下是一些常用的人脸检测算法：•Viola-Jones算法：一种经典的基于特征分类器的人脸检测算法，通过使用Haar-like特征和级联分类器来实现高效的人脸检测。
•基于深度学习的算法：近年来，深度学习算法在人脸检测领域取得了巨大的突破。
基于深度神经网络的算法能够准确地检测出多种姿态、光照条件下的人脸。
4. 人脸特征提取算法人脸特征提取算法用于提取人脸图像中的特征点和特征区域，以便进行后续的比对。
以下是一些常用的人脸特征提取算法：•主成分分析（PCA）：该算法通过计算人脸图像的主成分来提取特征，具有较好的鲁棒性和识别性能。
•局部二值模式（LBP）：该算法将人脸图像分割为小的区域，然后对每个区域中的像素进行二值化，最后使用直方图来描述整个人脸图像的特征。
人脸识别技术在智能手机中的使用教程
人脸识别技术在智能手机中的使用教程智能手机的快速发展为我们的日常生活带来了许多便利。
其中一项颇受欢迎的功能就是人脸识别技术。
通过人脸识别技术，我们可以迅速解锁手机、保护个人隐私并提高手机的安全性。
本篇文章将为您提供人脸识别技术在智能手机中的使用教程，帮助您更好地了解和使用这一功能。
首先，打开手机设置并找到“安全与隐私”选项。
不同手机型号的设置可能略有不同，但一般都可以在设置菜单中找到类似的选项。
点击“安全与隐私”，您将看到人脸识别这一选项。
接下来，点击“人脸识别”并进入设置页面。
首次进入设置页面时，您需要先创建一个人脸模板，以便手机可以识别您的面部。
根据手机的提示，将您的面部对准屏幕，并按照指示完成面部扫描。
确保手机可以准确地识别您的面部特征，这样才能有效地使用人脸识别功能。
在创建面部模板后，您可以设置额外的安全措施。
例如，在手机解锁状态下，您可以选择是否需要眨眼或者开启口袋识别功能才能成功解锁手机。
这些额外的设定将提高手机的安全性，防止他人通过图片或者远程解锁您的手机。
完成以上操作后，您已经成功启用了人脸识别功能。
现在，您可以测试一下手机的解锁速度和准确性。
将手机的屏幕熄灭，然后再点亮屏幕。
在屏幕上方的摄像头可以扫描和识别您的面部，并在符合条件时自动解锁手机。
这一过程通常只需要几毫秒，无需进行任何其他操作。
此外，人脸识别技术还可以用于其他功能，例如隐藏内容的保护。
部分应用程序支持使用人脸识别保护您的私密照片、视频、银行应用等重要信息。
在设置中找到相应应用的选项，启用人脸识别保护功能，并按照应用的指示完成设置。
这样，只有在您的面孔被成功识别后，才能访问这些敏感信息，进一步提高了手机的安全性。
另外，尽管人脸识别技术在大部分情况下非常快速准确，但仍有一些注意事项。
在光线较暗的环境下，或者您将手机的摄像头遮挡起来，可能会影响识别的准确性。
因此，在使用人脸识别功能时，请确保环境光线充足，避免遮挡摄像头。
人脸识别系统快速操作手册
人脸识别系统快速操作手册载................................................................... (8)mysql 数据库卸载 (8)3 人脸分析管理软件安装指南........................................................................... (8)客户端软件的安装........................................................................ (8)客户端软件的卸载........................................................................ (8)4 客户端软件配置........................................................................... .. (9)登录客户端........................................................................ (9)添加设备........................................................................ (9)添加抓拍机................................................................... (9)添加服务器................................................................... (10)配置监控点........................................................................ (11)抓拍机智能配置................................................................... (12)人脸曝光功能设置................................................................... (14)人脸比对服务器设置................................................................... (14)人脸检索服务器配置：................................................................. (17)5 系统配置........................................................................... (20)报警设置........................................................................ (20)本地设置........................................................................ (21)抓拍机相关........................................................................ (22)抓拍图片保存设置........................................................................ (22)6 常见问题及解答........................................................................... (24)1 摄像机安装及注意事项摄像机选型摄像机一般选用百万高清摄像机。
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。
人脸识别NVR0界面操作说明
离开模式：目标离开检测区域时上传设定数目的人脸图片；
进入或离开模式：目标进入或离开检测区域时，各上传一张人脸图片；
注：所有模式的人脸图片都依赖于灵敏度，抓图的人脸图片质量达不到设置的灵敏度时则不上传；
声音告警：勾选表示报警发生时设备蜂鸣器会发出声音；
监视器报警：在本地的设备的告警信息栏内会实时显示报警信息；
上传中心：设备的Web端或平台告警信息中，会实时显示报警信息；
联动前端报警输出：前端IPC外接输出设备后，若报警触发，则反馈报警信息到输出设备中；
本地报警输出：设备外接报警输出设备后，若报警触发，会将报警信息反馈到报警输出设备中；
图13
c)导入人脸之前可选择强制更新相同ID人脸或跳过导入相同ID人脸，如图15；
图15
强制更新相同ID人脸：即导入的人脸模板图片ID与设备内已有模板的ID有冲突时，则替换掉设备内的图片；
跳过导入相同ID人脸：即有相同ID的人脸模板图片时，则跳过该图片不导入；
图10
b)在当前抓拍的画面中，鼠标左键点击图片左上角按住不放向右下角拖曳，框中目标人脸图片后释放鼠标，选择右侧对应的人脸模板，点击“提取人脸”，如图11；
图11
c)人脸模板提取完成后，对人脸模板图片添加姓名，编号以及描述后点击“确定”后在对应的分组中可点击人脸模板图片信息查看；
d)对当前效果不满意，可点击“删除人脸”来删除提取的人脸模板图片，进行重新拍摄提取；
4.布防：分别设置黑名单，白名单，其他名单的布防时间段，如图3所示；
图3
人脸识别系统部署和安装教程
人脸识别系统部署和安装教程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应用。
从手机解锁到身份验证，从安防监控到人脸支付，人脸识别系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
在本文中，我将为大家介绍人脸识别系统的部署和安装教程，帮助大家更好地了解和使用这一技术。
一、硬件准备在部署和安装人脸识别系统之前，我们首先需要准备一些硬件设备。
首先是一个高清摄像头，用于捕捉人脸图像。
其次是一台性能较好的电脑或服务器，用于安装和运行人脸识别系统的软件。
最后，我们还需要一个稳定的网络环境，以确保系统的正常运行和数据的传输。
二、软件安装1. 操作系统选择：根据自己的需求和实际情况，选择合适的操作系统。
目前市场上常用的操作系统有Windows、Linux和MacOS。
其中，Windows系统适用于个人用户和小型企业，Linux系统适用于大型企业和研究机构，MacOS系统适用于苹果设备用户。
2. 人脸识别软件选择：根据自己的需求和实际情况，选择合适的人脸识别软件。
市场上有很多开源的人脸识别软件，如OpenCV、Dlib等。
同时，也有一些商业化的人脸识别软件，如Face++、百度AI等。
根据自己的需求和预算，选择适合自己的软件。
3. 软件安装：根据所选择的人脸识别软件，按照其官方提供的安装指南进行安装。
一般来说，安装过程比较简单，只需要按照提示进行操作即可。
在安装过程中，可能需要下载一些依赖库和模型文件，需要耐心等待。
三、系统配置1. 数据集准备：在使用人脸识别系统之前，我们需要准备一个人脸图像的数据集。
数据集应该包含多个人的人脸图像，以便系统可以学习和识别不同的人脸。
可以通过从摄像头中捕捉人脸图像或者从互联网上下载人脸图像来构建数据集。
2. 数据预处理：在使用数据集之前，我们需要对其进行一些预处理操作，以提高系统的识别准确率。
常见的预处理操作包括人脸对齐、人脸裁剪、人脸增强等。
这些操作可以通过调用人脸识别软件提供的API来实现。
Android开发中的人脸检测和人脸识别技术(三)
Android开发中的人脸检测和人脸识别技术随着移动设备的普及，Android开发已成为许多开发者的首选。
而在Android开发中，人脸检测和人脸识别技术也越来越受到关注和应用。
本文将探讨人脸检测和人脸识别技术在Android开发中的应用，并介绍一些相关的技术和工具。
一、人脸检测技术的原理和应用人脸检测技术是通过图像处理和模式识别算法来识别图像中的人脸区域。
其原理主要包括图像采集、预处理、特征提取和分类器生成等几个步骤。
在Android开发中，人脸检测技术可以应用于许多场景，例如人脸识别登录、人脸表情识别、面部特征提取等。
通过利用设备摄像头获取用户的人脸信息，并结合相关的算法进行处理和分析，可以实现各种有趣且实用的功能。
二、人脸识别技术的原理和应用人脸识别技术是一种基于人脸生物特征的自动识别技术，其原理是对已知人脸特征数据进行比对和匹配，从而判断输入图像中的人脸是属于哪个人。
在Android开发中，人脸识别技术可以应用于许多领域，如人脸支付、人脸考勤、人脸门禁等。
通过将用户的人脸信息和相关的身份信息进行关联，可以实现更安全和便捷的身份认证和授权。
三、常用的人脸检测和人脸识别技术工具1. OpenCVOpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多用于图像处理和模式识别的函数和工具。
在Android开发中，可以利用OpenCV提供的人脸检测和人脸识别算法，快速实现相关功能。
2. DlibDlib是一个C++库，提供了许多用于机器学习和计算机视觉的算法和工具。
在Android开发中，可以利用Dlib提供的人脸检测和人脸识别算法，实现更准确和高效的人脸处理应用。
3. Google Play Services Vision APIGoogle Play Services Vision API是Google提供的一组图像处理工具和API，包括人脸检测和人脸识别等功能。
通过调用Vision API，可以在Android应用中轻松实现人脸检测和人脸识别功能。
小艺帮及小艺帮助手用户操作手册
小艺帮及小艺帮助手用户操作手册特别提醒1.考前准备注意事项(1)采用双机位考试模式，仅可使用两台手机完成考试。
须使用android7.0及以上或ios系统10.0以上的近两年上市的主流品牌机（例如华为、小米、oppo、vivo等千元以上机型），否则可能导致小艺帮APP无法下载、样式错乱、无法完成考试的问题，责任自负。
(2)考试通过小艺帮APP及小艺帮助手APP进行。
安装小艺帮APP的手机为主机，安装小艺帮助手APP的手机为辅机，两个软件不能同时安装在同一台手机上，考试前请确保小艺帮APP及小艺帮助手APP为最新版本。
(3)为保证考试过程不受干扰，建议考生准备拍摄背景单一、安静无杂音的场所，注意避免或减小风声、手机铃声等杂音，保证光线充足，确保拍摄视频画面清晰。
(4)为保证拍摄画面稳定，建议考生使用手机支架、稳定器等辅助设备，注意辅助设备不要遮挡手机话筒，避免影响音频录制效果。
(5)务必保持手机电量充足，确保在考试过程中不会出现因手机电量过低自动关机、录制内容丢失。
对考试时间比较长的专业，必须准备好电源以便随时使用。
(6)务必确保考试时手机存储空间充足，至少有10G的剩余存储空间，录制时间越长，需要预留的内存空间越多。
确保在拍摄过程中不会因为手机存储空间不足导致录制中断、录制内容丢失。
(7)务必检查网络信号，建议是稳定的wifi或者4G网络，确保考试全程网络环境正常，避免出现断网情况导致视频提交失败。
(8)务必禁止通话功能，退出、关闭除小艺帮APP、小艺帮助手APP之外的其他应用程序，例如微信、、录屏、音乐、视频、在线课堂等。
手机不得使用夜间模式和静音模式。
(9)在正式考试前请务必进行模拟考试，熟悉小艺帮APP、小艺帮助手APP的操作流程和考试流程，以免影响正式考试。
模拟考试时，按照机位摆放图例要求，多次测试正式考试时双机位摆设位置，确定最佳拍摄点及拍摄角度，高效利用考试时间。
（因考前练习及模拟考试数据占用手机内存空间，注意在正式考试开始之前清理数据）(10) 请务必使用手机系统自带的中文简体标准字体，选择字体大小为标准模式。
Android自带的人脸识别
Android自带的人脸识别1. Android自带的人脸识别Android自带的人脸识别只能识别出人脸在画面中的位置，中点，眼间距，角度等基本特性，提供给拍照性质的应用使用。
从基本功能中不能得出明显的特征数据2. 底层库支持external/neven/*3. 接口frameworks/base/media/java/android/media/FaceDetector.java4. Android源码参考packages/apps/Gallery/src/com/android/camera/*5. 关键代码分析package com.android.mydetect;import android.app.Activity;import android.widget.TextView;import android.os.Bundle;import android.media.FaceDetector; // 人脸识别接口import android.widget.ImageView;import android.graphics.BitmapFactory;import android.graphics.Bitmap;import android.graphics.PointF;import android.graphics.Matrix;import android.util.Log;import android.graphics.Canvas;import android.graphics.Paint;public class MyDetectActivity extends Activity {private ImageView mImageView; // 图片显示控件private Bitmap mBitmap;private float mScale = 1F;@Overridepublic void onCreate(Bundle savedInstanceState) {super.onCreate(savedInstanceState);setContentView(yout.main);mImageView = (ImageView) this.findViewById(R.id.image);detect(); // 识别函数}private void handleFace(FaceDetector.Face f) { // 在图片上对每张脸进行处理PointF midPoint = new PointF();int r = ((int) (f.eyesDistance() * mScale * 1.5)); // 取眼睛间距离f.getMidPoint(midPoint); // 取脸的中点midPoint.x *= mScale;midPoint.y *= mScale;Canvas c = new Canvas(mBitmap);Paint p = new Paint();p.setAntiAlias(true);p.setAlpha(0x80);c.drawCircle(midPoint.x, midPoint.y, r, p) // 用半透明标出人脸区域;mImageView.setImageBitmap(mBitmap); // 显示图片}private void detect() {Matrix matrix = new Matrix();FaceDetector.Face[] mFaces = new FaceDetector.Face[3]; // 定义最多识别三张脸int mNumFaces = 0;mBitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(),R.drawable.baby); // 取原始图if (mBitmap == null) {return;}if (mBitmap.getWidth() > 256) {mScale = 256.0F / mBitmap.getWidth();}matrix.setScale(mScale, mScale);Bitmap faceBitmap = Bitmap.createBitmap(mBitmap, 0, 0, mBitmap.getWidth(), mBitmap.getHeight(), matrix, true); // 生成缩放后的新图mScale = 1.0F / mScale;if (faceBitmap != null) {FaceDetector detector = new FaceDetector(faceBitmap.getWidth(),faceBitmap.getHeight(), mFaces.length); // 创建识别器mNumFaces = detector.findFaces(faceBitmap, mFaces); // 识别if (mNumFaces > 0) {for (int i = 0; i < mNumFaces; i++) {handleFace(mFaces[i]); // 调用函数对人脸画面进行处理}}}}}。
人脸识别系统的使用方法
人脸识别系统的使用方法随着科技的不断发展，人脸识别系统在我们的日常生活中得到了广泛应用。
这一技术可以通过对个体脸部特征的识别鉴别个人身份，具有高度的安全性和便利性。
在本篇文章中，我们将详细介绍人脸识别系统的使用方法，以帮助读者更好地掌握这一技术。
一、人脸数据的采集人脸识别系统的使用首先需要采集用户的人脸数据，以便进行后续的识别比对。
通常，系统会要求用户在特定的摄像头前将其脸部置于摄像头的视野之内，并通过标准化图像采集设备采集人脸图像。
在这一过程中，用户需要保持相对静止的姿态，确保图像的质量和稳定性。
通常情况下，系统会要求用户进行多次采集，以确保获得准确可靠的人脸数据。
二、人脸数据的处理与分析采集到的人脸数据需要进行处理与分析，以提取脸部特征并进行建模。
人脸识别系统通常使用计算机视觉和机器学习算法来进行这一步骤。
首先，系统会利用图像处理技术对人脸图像进行预处理，包括灰度化、人脸检测、对齐和归一化等操作，以提高后续处理的准确性。
接下来，系统会使用机器学习算法，如主成分分析（PCA）或线性判别分析（LDA），来提取人脸的特征向量，同时对数据进行降维和去噪，最终生成一个独特的人脸模型。
三、人脸识别的过程一旦人脸数据经过处理与分析生成了人脸模型，系统就可以进行人脸识别的过程了。
当用户需要进行人脸识别时，系统会要求用户站在摄像头前并对准摄像头，使摄像头能够捕捉到用户的人脸图像。
系统会获取到用户的实时图像，并将其与之前建立的人脸模型进行比对。
比对的过程中，系统会计算用户人脸与模型之间的相似度，并根据设定的阈值确定是否认证通过。
如用户和已有的人脸模型相似度高于阈值，则认证成功，否则认证失败。
四、人脸识别系统的优势与应用领域人脸识别系统具有许多优势，这也是它在各个领域得到广泛应用的原因之一。
首先，人脸是一种独特的身份特征，每个人的面部特征都是独一无二的，这使得人脸识别系统具有高度的准确性和可靠性。
其次，人脸识别系统使用非接触式的身份认证方式，使得用户的交互更加便捷和舒适。
HUAWEI华为 nova 6 SE 用户指南 说明书
正在使用超级快充
省电模式已开启
蓝牙已开启
蓝牙设备电量
已连接蓝牙设备
已连接至 VPN 网络
已进入驾驶模式
已连接至投屏设备
位置服务已开启
护眼模式已开启
已连接耳机
已连接带麦克风的耳机
有未接来电
有新消息
麦克风已被禁止
静音模式
10
更多未显示的信息 NFC 已开启 数据同步中 性能模式已开启 收到日程提醒
振动模式 免打扰模式已开启 数据同步失败 收到新邮件 健康使用手机已开启
快捷开关
快捷开关
打开快捷开关 从屏幕顶部状态栏下滑出通知面板，继续向下滑出整个菜单。
基础使用
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基础使用
• 点击快捷开关，开启或关闭相应功能。 • 长按快捷开关，进入对应功能的设置页面。 • 点击 进入设置界面。 自定义快捷开关 点击 ，然后长按拖动快捷开关调整位置。
桌面窗口小工具
桌面窗口小工具
您可以根据需要添加、移动或删除桌面窗口小工具，包括一键锁屏、天气、备忘录预览、联系人、 日历等。
加到主屏幕。然后点击一键锁屏图标锁屏。 设置自动锁屏时间
进入 设置 > 显示和亮度 > 休眠，选择对应的屏幕自动休眠时长。 点亮屏幕 您可以通过以下方式点亮屏幕： • 按电源键点亮屏幕。
• 进入 设置 > 辅助功能 > 快捷启动及手势 > 亮屏，开启并使用拿起手机亮屏。
输入密码解锁 点亮屏幕后，从屏幕任意位置滑动，会出现密码输入面板。输入锁屏密码即可。 使用人脸解锁 点亮屏幕后，将手机对准人脸。手机会自动进行人脸识别校验，校验成功后即可解锁。 指纹解锁屏幕 用事先录入指纹的手指按压指纹感应区域，即可解锁。
HUAWEI华为 P30 用户指南 说明书
用户指南目 录基础使用常用手势1系统导航4手机克隆5锁屏与解锁5了解桌面7控制中心16打开应用常用功能24桌面窗口小工具24更换壁纸25截屏和录屏26调整音量33输入文本34多窗口39熄屏显示47开关机和重启48充电48智慧功能智慧语音50智慧视觉58智慧识屏61智慧搜索65场景联动65智慧出行67服务中心68超级终端69手机投屏73多屏协同77多设备协同管理86华为分享87智慧打印91相机图库打开相机94拍摄照片94人像97夜景97大光圈97AI 摄影大师98变焦拍摄照片99目 录微距拍照99全景拍摄100黑白艺术100动态照片101照片添加水印101文档矫正102专业相机102录制视频105慢动作录像107延时摄影108双景录像108相机滤镜108相机设置108管理图库110编辑图片与视频117图库智能分类119时刻120应用联系人123电话126信息132畅连136日历153时钟158备忘录159录音机166电子邮件166计算器170手电筒170指南针171AR 测量171手机管家173设置搜索设置项177WLAN177移动网络178更多连接182桌面和壁纸190显示和亮度193声音和振动196通知和状态栏198生物识别和密码200目 录应用和服务205电池205存储206安全207隐私212健康使用手机216辅助功能219用户和帐户224系统和更新225关于手机231基础使用常用手势了解手机常用手势与快捷操作全面屏导航手势进入设置 > 系统和更新 > 系统导航方式，确保选择了手势导航。
返回上一级从屏幕左边缘或右边缘向内滑动返回桌面从屏幕底部边缘上滑进入最近任务从屏幕底部边缘向上滑并停顿结束单个任务查看多任务时，上滑单个任务卡片快速切换应用•沿屏幕底部边缘横向滑动使用该功能前，在系统导航方式界面中，点击更多设置，请确保底部边缘横滑切换应用开关开启。
•从屏幕底部边缘弧线滑动若您的设备中无底部边缘横滑切换应用开关，则不支持该功能，请以实际情况为准。
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。
人脸识别简介介绍
位的形状、大小、位置等信息。
全局特征
02 提取人脸图像的全局特征，如人脸的轮廓、肤色、纹
理等。
特征编码
03
将提取的特征进行编码，形成可以用于比对的特征向
量。
匹配与识别
01
特征比对
将待识别的人脸特征与数据库中 已有的特征进行比对，寻找最相 似的匹配项。
识别算法
02
03
准确度评估
使用各种不同的算法进行人脸识 别，如基于深度学习的算法、基 于模板匹配的算法等。
人脸识别简介介绍
汇报人： 2023-11-26
目 录
• 人脸识别技术概述 • 人脸识别技术原理详解 • 人脸识别技术与其他生物识别技术的比较 • 人脸识别技术的优势与局限 • 人脸识别技术应用案例 • 人脸识别技术的发展前景与展望
01
人脸识别技术概述
定义与原理
定义
人脸识别是一种生物识别技术，通过对人脸图像进行分析，提取出人脸的特征，与已有的特征数据进行比对，实 现身份识别或验证。
原理
人脸识别技术主要基于图像处理、计算机视觉和机器学习等技术，通过对人脸图像进行特征提取和比对，实现人 脸识别或验证功能。
人脸识别技术的历史与发展
历史
人脸识别技术起源于20世纪90年代，随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展，人脸识别技术也 不断取得突破。
发展
目前，人脸识别技术已经广泛应用于安防、金融、教育、娱乐等领域，成为身份识别和安全控制的重 要手段。
03
人脸识别技术与其他 生物识别技术的比较
指纹识别技术
总结词
成熟、广泛应用的生物识别技术
VS
详细描述
指纹识别技术是一种成熟的生物识别技术 ，已经广泛应用于公安、司法、金融等领 域。它通过采集指纹信息，利用指纹的唯 一性和稳定性，进行身份识别。
人脸识别系统快速操作手册V2.0
人脸识别系统快速操作手册V2.01 摄像机安装及注意事项1.1摄像机选型摄像机一般选用百万高清摄像机。
由于需要保证拍摄到的图像中的人脸区域像素不小于80*80 像素，因此摄像机的型号与监控范围有着密切关系，具体选型如下表所示监控区域宽度像素要求推荐型号备注<2.5 米200 万高清iDS-2CD976/F<1.5 米130 万高清iDS-2CD864FWD-E(W)/F注意：如果监控区域宽度在2.5 米以上，还需要多加装高清摄像机。
现场环境复杂多样，根据具体得实际环境，摄像机还需要考虑到以下几个方面：如果室内光线偏暗，或存在逆光情况，摄像机需支持低照度、宽动态等功能。
如果用于夜晚抓拍，或抓拍场景光线变化剧烈，需支持自动光圈。
1.2安装位置选择摄像机高度和俯视角度主要是避免一前一后人员经过通道时，人脸重叠产生遮挡，同时需要照顾不同高矮人员经过时能正常抓拍。
•摄像机设在通道正前方，正面抓拍人脸，左右偏转<30°，上下偏转<15 °•建议架设高度h 大约2.0-3.5 米左右。
•推荐摄像机的俯视角度α=13 度。
• d 和选用的不同镜头的焦距有关系，焦点在通道出入口，且人脸像素大小不小于80*80 像素。
(详细见镜头选择推荐章节)杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 版权所有（C）3 / 252 智能服务器安装指南2.1 服务器硬件安装把智能服务器放置到机架上，用螺丝固定。
连接电源线，启动服务器后背板电源开关，同时需要点击前面板的开关按钮启动设备，如下图所示。
智能服务器有两张网卡，出厂设置第一张网卡（本地连接1）的IP 地址为192.0.0.64，第二张网卡(本地连接2)的IP 地址为192.0.0.65。
配置本地计算机为相同网段，然后通过远程桌面连接到智能服务器。
一般连接靠近服务器电源插口的网卡连接服务器。
登录名和密码分别为：administrator，hik12345+杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 版权所有（C）6 / 252.2 人脸比对系统安装说明2.2.1 比对服务器和检索服务器的安装服务器软件默认已经安装在服务器中插上加密狗后可以在服务器的服务列表中，检查人脸比对和检索的服务有没有启动，如下图所示：如果没有看到该服务，请手动安装服务器软件，安装步骤如下：1) 拷贝随机光盘中以iVMS-6200（F）、iVMS-6200(F_S)为起始文件名的可执行程序到服务器中（正常情况下该程序已经拷贝到服务器桌面）。
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基于HMM的嵌入式人脸识别系统研究以及其在android中的应用关键词:HMM嵌入式人脸识别ARM9
0 引言
嵌入式人脸识别系统与传统鉴别身份的系统相比具有很强的优势，无需特殊的采集设备，成本低廉，使用简单；同时，人脸识别不干扰使用者，不侵犯使用者的隐私，属于非侵犯的主动识别，易于为用户接本文以嵌入式ARM9系统开发为主线，以HMM模型为理论基础，展示了完成图像采集、人脸检测与识别等功能相对应的硬件平台和软件模块的设计及实现过程；并对图像预处理的浮点算法做了优化，极大提高了嵌入式系统的速度。
本系统软件部分可直接应用于带有Linux操作系统的智能手机中，利用手机以及内置的摄像头，即可进行个人面部特征数据分析，然后对比最初存储的人脸信息库，完成身份识别功能。
1 系统架构及其设计方案
本系统采用了Samsung推出的以ARM 920T RISC为内核的处理器——S3C2410A。
其优秀的处理性能理所当然地成为便携式设备开发的首选。
同时为适应智能手机对视频图像采集的需求，系统采用了基于USB 总线的视频采集模块，与串行传输相比极大地提高了数据的采集速率。
本系统涉及到数字图像的采集、处理、存储、传输和HMM算法等多种技术。
其系统架构如图1所示。
2 图像采集硬件设计
鉴于传统CCD图像传感器昂贵的成本、相对复杂的附加电路和较高的功耗，本系统采用OmniVision公司的OV7640 CMOS芯片作为图像传感器。
OV7640是一款低电压(2．5 V)、高灵敏度的CMOS图像传感器。
实时采集存储系统需要高速的数据传输，对系统硬件之问的配合提出较高的要求。
本系统设计中，在采集部分和传输部分之间配有相应的缓存区。
实际中，采用OV7640及配套的芯片OV511扩展DRAM起缓存作用，实现将数字视频图像通过高速USB送入ARM处理器。
OV511是一个专用的数字摄像IC的USB接口芯片。
3 图像采集程序
本系统采用Linux做为操作系统平台，操作系统的移植在此不做过多介绍。
Video4 Linux(简称V4L)是Linux中关于视频设备的内核驱动，它为针对视频设备的应用程序编程提供一系列接口函数，这些视频设备包括现今市场上流行的TV卡、视频捕捉卡和USB摄像头等。
Linux内核提供Video4Linux应用程序接口，在程序开发时，首先是基于Video4Linux API函数来设计程序。
基于Video4Linux图像采集的程序流程如图2所示。
4 图像预处理与人脸识别算法及实现
人脸识别过程首先判断输入的人脸图像或者视频中是否存在人脸，如果存在，则进一步给出每个人脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息，并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴含的身份特征，将其与已有人脸库中的人脸进行对比，从而识别人的身份。
人脸识别的过程可以分为图像预处理、人脸检测和人脸识别三部分。
人脸检测是指从待识别矩阵中定位人脸区域中各特征区域，并将各个区域分割开。
人脸识别是根据已有的人脸数据库，输出待测人脸对应在人脸库中的对象标号。
二者互为前提和目的。
由于HMM既可完成人脸检测，又可完成人脸识别，因此我们将人脸检测与识别同时处理。
4．1 隐马尔可夫模型(HMM)基本概念
HMM是一组用于特征化信号的统计特性的模型，它包含两个相关的过程：一个是隐含的、不可见的有限状态马尔可夫链，它具有初始状态概率分布函数和状态转移概率矩阵，另外是一组与状态有关的概率密度函数。
一个HMM可以简记为λ={A，B，∏}，由于其输入为有限字符集V={v1，v2，… vm}，因此称其为离散隐马尔可夫模型。
4．2 用于人脸识别的HMM模型
根据状态转移的类型，HMM可分为遍历的(ergodic)和从左到右的(left-right)。
前者表示状态转移是任意的，可以到本身和其他所有状态，后者状态转移只限于本身和下一个状态。
人脸垂直方向由上至下和水平方向从左至右各个区域具有自然不变的顺序，可以用1D-HMM来模拟人脸，如图3所示。
4．3 人脸图像特征提取
设每一个人脸图像宽度为W，高度为H，被划分为互相重叠的块。
块的高度为L，重叠深度为P。
因此，从人脸图像抽取的总分块数为观察矢量数T，且T=(H-L)／(L-P)+1。
参数L和P的选择将影响系统的识别率，大的重叠深度值P增加了垂直特征向量的数量，使系统的识别率提高。
L的选择比较微妙，较小的L 使观察矢量不能有效鉴别；而大的L使剪切相交特征概率增加。
当P大时，系统识别率对L的变化不敏感。
分割算法流程如图4所示。
4．4 人脸HMM模型的训练
为人脸图像库中每一个人脸建立一个HMM模型，用同一个人的5张不同人脸照片进行训练。
按照子块划分方法，得到的2D-DCT变换系数矢量形成观察矢量序列。
用观察矢量序列O={o1，o2，…，oT}进行训练，得到HMM模型参数。
首先对HMM模型λ={A，B，∏}进行初始化，通过自上而下均匀分割人脸图像得到训练数据。
模型状态数N=6，与每一个状态有关的观察矢量序列用于得到观察概率矩阵B的初始估计，A和∏的初始值按人脸模型自左到右的结构给出。
然后利用最大似然估计算法(Baum-Welch估计算法)重新估计模型参数，检测P(O|λ)的收敛条件。
如果满足式(3)条件，则模型已收敛，结束训练迭代过程；否则继续进行下一次训练。
此处，C为预先给定的阈值。
4．5 人脸图像识别
被识别的人脸图像用于训练过程相同的方法提取观察矢量序列，观察矢量序列的概率由人脸图像HMM 模型计算出，即：
当满足式(4)时，被识别人脸对应人脸图像库中第k个人的人脸被识别出。
实验证明，此算法易于实现实时处理，不受脸部表情变化的影响，抗噪声能力强，鲁棒性好。
但在人脸识别中的光照问题和姿态问题方面还有待于进一步的研究。
5 结论基于嵌入式ARM9和HMM算法的人脸识别系统具有体积小，计算量小，运算速度快，性能稳定等特点，能够满足人们对识别设备小型化的需求。
相信在不久的将来，基于嵌入式的人脸识别系统会在安检、身份验证、门禁系统、智能考勤等方面得到广泛应用。
歌发布Android 4.0系统支持人脸识别
关键词:谷歌应用程序乔布斯人脸识别
搭载Android 4.0系统的三星GALAXY Nexus智能手机
10月19日上午消息，谷歌和三星于今天上午10点在香港召开新闻发布会，正式发布代号为“冰激凌三明治”的谷歌新一代Android 4.0系统以及三星GALAXY Nexus智能手机。
新浪科技全程视频直播了本次
发布会。
谷歌和三星原计划10月11日在圣地亚哥(San Diego)举行的美国无线通讯展(CTIA)上发布Android 4.0系统及GALAXY Nexus智能手机，但是由于苹果前CEO史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)10月6日突然去世，业界都在悼念乔布斯，所以谷歌和三星延后了此次发布会。
谷歌新一代Android 4.0系统拥有全新设计的UI，界面简化，运行速度能力提升。
系统内置全新的壁纸，在使用手机上的触摸按钮时会出现发光效果，并且增加了语音输入、人脸识别、照片编辑、流量监测、
Android Beam功能。
新系统允许用户把手机上的应用和插件放在主屏幕中，用户不用进到应用里面，可以通过缩略图就可以看到一些最新信息。
新版本系统实现了用户界面左右滑动，方便用户寻找应用程序。
此外，用户还可以
对应用程序界面进行自由扩大。
最新系统中，文件夹可以实现程序的拖拽，改变程序位置；同时文件夹也可以固定在任务栏上，方便用户在任何主屏幕下调用。
新系统还方便用户在应用之间的任意切换，通过向左右移动，用户可以实现开闭应用程序。
Android 4.0系统具备了截屏功能，截屏后图片将会自动进入相册。
同时，用户进入Andriod通知中心也更快捷，用户可以通过左右拖拽将一些通知移除通知中心。
在短信功能方面，Android 4.0对键盘功能进行了提升，不但响应速度更加快速，错误纠也更加准确，复制粘贴工具也有了改善。
除键盘外，发送短信还支持语音输入功能。
Android 4.0的另一个亮点是，增加了面部识别解锁功能。
通过摄像头识别人脸后，程序将会判断是否对手机解锁，如果不是机主本人，系统将会做出响应提示。
此外，新系统中，对浏览器、相册等功能也做了较大改进。
新系统中的浏览器支持同时打开16个窗口，实现真正的多任务处理。
用户在浏览的同时，可以方便的进行书签存储。
新系统中还新增加了新的流量预警和监测功能，帮助用户检查一定时间段中各个应用的流量使用情况。
拍照功能方面，在锁屏状态下，用户向左移动开机按钮便可以直接进入拍照状态，所拍照片可以及时发布到社交网络、邮件等中。
如果摄像头中有人脸，系统将会进行自动识别。
此外，拍照功能还支持全景照相，并可以对图片进行编辑。
新系统还支持Android Beam功能，基于NFC近场通信技术，2个手机背靠背碰一下可轻松实现数据交换，如网页、地图、游戏等。
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参考网址1. /article/index.aspx?id=143316
2. /article/index.aspx?id=150892。