基于Face++人脸识别研究与实现.docx
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西 安X X大 学
毕 业 设 计（论 文）
题 目：
基于Face++的人脸识别研究与实现
学 院：
xxxxxxxxxxxxxxxxxx 专 业：
xxxxxxx 班 级：
xx 学生姓名：
xx 导师姓名：
xx 职称：
xx
起止时间：
2015年3月2日至2015年6月19日
毕业设计（论文）诚信声明书
本人声明：
本人所提交的毕业论文《基于Face++的人脸识别
研究与实现》是本人在指导教师指导下独立研究、写作的成果，
论文中所引用他人的文献、数据、图件、资料均已明确标注；对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明并表示感谢。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
论文作者：
（签字）时间：
2015年6月5日
指导教师已阅：
（签字）时间：
2015年6月5日
西安xx大学
毕业设计（论文）开题报告
xx学院xx专业xx级xx班
课题名称：
基于Face++的人脸识别研究与实现
学生姓名：
xx 学号：
xx
指导教师：
xx
报告日期：
2015年3月26日
学号
xx
姓名
xx
导师
xx
题目
基于Face++的人脸识别研究与实现
选题目的（为什么选该课题）
随着当今社会科学技术的不断进步与快速发展，我们已经进入数字化的网络时代，因此，信息安全的重要性就随之而来，如何有效，并且快速方便地进行身份验证和识别，已经成为人们日益关注的问题。
传统的基于密码，个人识别码和磁卡的身份识别认证方法都存在着明显的缺陷，易丢失、易破损、易破解等等，已经不能满足社会的发展和人们的需求。
在这种背景下，人们开始将目光投向生物特征识别技术——利用人体固有的生理特征或行为特征来进行身份的鉴别或确认，它比传统的身份认证更有效、更可靠和更安全，从而近年来得到广泛的研究和应用。
生物特征识别技术是一种利用传感器与计算机的工具采集人体生物特征，通过计算分析提取特征，利用提取的特征来进行身份认证和识别的新型技术。
需要身份认证时，运用生物特征识别技术可以不用携带身份证件、钥匙等，也不需要记忆密码，不用考虑证件丢失、密码忘记等问题;生物特征具有很强的稳定性，如虹膜指纹信息几十年都不会变化，人脸样子也不会在短期内发生变化。
生物特征也具有唯一性不同的人具有不同的生物特征，因而可以避免假冒和伪造等情况的发生，使得生物特征识别技术既安全有可靠。
随着现代电子技术和各种硬件技术的发展，生物特征识别技术得以广泛应用。
与生物特征识别技术相关的技术，如数字图像处理、计算机视觉、模式识别、传感器技术等领域也得到大量研究和飞速发展。
目前，生物特征识别技术应用最广泛的是指纹识别、虹膜识别和人脸识别。
而人脸识别目前已经成为广大科研人员普遍关注的研究热点，它具有自然、直观、非接触、安全、快捷等特点。
随着人脸识别技术研究的不断深入，自动人脸识别已经成为最具发展潜力的生物特征识别技术之一。
近年来，人脸识别技术在安全监控、模式识别、人机交互等领域中具有广阔的应用前景，逐渐成为模式识别和人工智能领域的一个研究热点。
但是，由于人脸在识别过程中受到多种因素的影响，如:
复杂的人脸结构、表情的千变万化以及人脸采集的外部环境等，因此到目前为止，人脸识别依然是一个具有挑战性的研究课题。
前期基础（已学课程、掌握的工具，资料积累、软硬件条件等）
大学学习期间，深入学习了DSP图像处理的相关课程及自学了面向对象的编程语言Java，熟练掌握了Eclipse等软件的操作。
通过在校园网中文数据库查阅的相关资料和老师的指导下，在基于Face++的人脸识别研究与实现的课题中，我将采用Java语言来完成课题的设计与实现。
软硬件要求：
电脑一台：
CPU：
PentiumIII800以上内存（RAM）1G或以上，Windows7系统，Eclipse
西安xx大学本科毕业设计（论文）开题报告
，
要解决的问题（做什么）
（1）研究人脸识别的相关算法及其原理，并分析不同算法的优缺点；
（2）在常用的人脸识别算法中选择一种更优算法进行分析研究和改进；
（3）采集或者在互联网上获取人脸照片，建立人脸数据库，用于后期的算法研究；
（4）在Face++中，是如何用Java实现人脸识别的算法的；
（5）如何对人脸进行关键点检测并尽可能的提高相似度已达到人们的需求；
（6）如何检测一张照片中的人脸信息并获取相应信息；
（7）深入研究Face++究竟是如何实现人脸识别。
工作思路和方案（怎么做）
思路：
（1）了解现今已有的人脸识别的相关算法；
（2）查阅相关资料，研究人脸识别的几种代表性算法的基本原理，然后根据研究成果，设计出算法并画出算法流程图；
（3）根据算法流程图编写程序并调试，直至达到预期设想的效果；
（4）设计出人脸识别系统的框架，并采用Java进行系统搭建完成功能，实现整个系统并对系统进行测试。
方案：
（1）在西安xx大学图书馆中文数据库查找有关人脸识别技术相关的书籍、期刊、会议记录、论文等资料，在此基础上对整个人脸识别系统构建一个整体的理论框架，为接下来的研究工作做好准备。
针对现有各种算法进行比较和总结，在此基础上寻求一种更优的算法对当前人脸识别领域的发展现状有一个清晰的总体认识。
（2）根据研究情况确定设计目标以及完成毕业设计开题报告。
在本课题中，要完成的是人脸识别算法研究与Java编程实现；在前期对人脸识别算法研究的基础上，针对此次课题的设计目标写出精简且系统的开题报告。
（3）运用Eclipse软件进行编程实现功能。
学习Java语言，完成系统框架的搭建，并实现人脸识别功能；通过对本课题的深入研究，最终编程实现人脸识别系统。
最后，撰写合格的毕业论文并准备毕业答辩。
指导教师意见
签字：
2015年3月30日
，
西安xx大学毕业设计（论文）成绩评定表
学生姓名
xx
性别
女
学号
xxx
专业班级
xx
课题名称
基于Face++的人脸识别研究与实现
指导教师意见
评分（百分制）：
指导教师（签字）：
年 月 日
评阅教师意见
评分（百分制）：
评阅教师（签字）：
年 月 日
验收小组意
见
评分（百分制）：
验收教师（组长）（签字）：
年 月 日
答辩小组意
（
评分（百分制）：
答辩小组组长（签字）：
年 月 日
评分比例
指导教师评分20（％）评阅教师评分30（％）验收小组评分30（％）答辩小组评分20（％）
学生总评成绩
百分制成绩
等级制成
绩
答辩委员会意见
毕业论文（设计）最终成绩（等级）：
学院答辩委员会主任（签字）：
年 月 日
摘要 I
ABSTRACT II
引言 1
1绪论 1
1.1研究意义与背景 2
1.2人脸识别技术的发展现状 2
1.3主要应用 3
1.3.1人脸检测 3
1.3.2人脸识别查询 4
1.3.3人脸识别身份认证 4
1.3.4人脸识别比对 4
1.4论文内容与安排 4
2主要人脸识别算法介绍 6
2.1基于PCA的人脸识别算法 6
2.1.1K-L变换 7
2.1.2PCA技术 9
2.2基于几何特征的人脸识别方法 10
2.3隐马尔可夫模型方法 11
2.4基于神经网络的方法 11
2.5支持向量机方法 12
3基于Face++的人脸识别研究与实现 13
3.1Face++简介 13
3.1.1平台简介 13
3.1.2Face++核心概念 13
3.2安卓操作系统架构 13
3.2.1安卓操作系统介绍 13
3.2.2Android应用程序开发研究 14
3.2.3搭建应用程序开发环境搭建 15
3.3Face++主要函数介绍 16
3.3.1/detection/detect 16
3.3.2/person/create 17
3.3.3/train/verify 17
3.4基于Face++的人脸识别实现 18
3.4.1页面设计 18
3.4.2人脸图像采集模块 20
3.4.3数据处理模块 21
3.4.4人脸检测模块 22
3.4.5人脸识别模块 23
3.5本章小结 24
4实验结果与分析 27
4.1实验结果 27
4.2实验结果分析 29
4.3本章小结 29
5结论与展望 30
5.1结论 30
5.2展望 30
致谢 32
参考文献 33
１
摘要
随着互联网技术的疾速成长及大数据时代的到来，信息安全问题也随之提上议程，怎么快速高效率的进行身份验证和识别，仍旧是成为人们日渐重视的问题．原有的基于密码，验证码和磁卡的身份识别认证方法都存在着明显的缺陷，易遗失、易损坏、易破译等等，已经完全不能跟上时代的发展和达到人们的需求．在这种时代背景下，生物识别技术也逐渐进入人们的视线-通过固有的生理特征或行为特征进行识别人体, 它比传统的身份认证更有效、更可靠和更安全，从而近年来得到广泛的研究和应用．方今社会，生物特征识别技术应用最广泛的是对指纹、虹膜和人脸进行识别。
其中最热门的被关注最多的就是人脸识别了。
人脸识别听起来你会认为他已经没有什么大的突破，是比较传统的并且没有发展空间的，然而，伴着计算机的普遍推广应用，云计算能力和算法的大转折，真正的爆点已经开始，过不了几年，我相信对人脸的登陆功能及人脸的搜寻功能都将会实现于具体应用。
本课题就是尝试用Face++接口联合Android完成一个人脸识别，它是在
Windows中，使用Eclipse作为开发平台，实现人脸识别功能．主要完成的工作：
（1）通过浏览大量的资料和文献，完成基础理论准备工作，并简要介绍了人脸识别技术。
（2）Android系统的深入研究和调研，了解如何通过Android的开发。
（3）通过对Face++接口的研究，了解了如何调用Face++接口。
（4）将理论和实际结合起来，并根据上面的知识点，设计并完成了基于
Face++的人脸识别研究与实现。
关键字：
Android；Face++；人脸识别
II
ABSTRACT
WiththeadventoftechnologyandtherapidgrowthoftheInterneteraofbigdata,informationsecurityalsowillbeontheagenda,howfastandefficientauthenticationandidentification,stillbecomeincreasinglyimportantissue.Basedontheoriginalpassword,authenticationcodeandidentitycardauthenticationmethodsareobviousflaws,easilylost,easilydamaged,easytodecipherandsoon,havebeencompletelyunabletokeeppacewiththetimesandmeetingpeople'sneeds.Underthisbackground,biometrictechnologyisgraduallycomingintosight-bytheinherentphysicalcharacteristicsorbehavioralcharacteristicstoidentifythebody,itismoreeffectivethantraditionalauthenticationidentity,morereliableandmoresecure,sothatinrecentyearshasbeenwidelyresearchandapplications.REHABILITATIVEsociety,biometrictechnologyisthemostwidelyusedfingerprint,irisandfacerecognition.Oneofthemostpopularbeingthemostattentionistherecognition.FaceItsoundslikeyouwouldthinkhehasnomajorbreakthrough,ismoretraditionalandthereisnoroomfordevelopment,however,accompaniedbyamajorturningpointpopularizedcomputerapplications,cloudcomputingpowerandalgorithms,realcriticalpointshavebeenstart,notafewyears,Ibelievethatthefunctionofthehumanfaceandlandedfacesearchfunctionswillbeimplementedinspecificapplications.
TheissueistotrytouseAndroidFace++interfacestocompleteajointrecognition,itisinWindows,useEclipseasadevelopmentplatform,facerecognitionfunction.Mainwork:
（1）bybrowsingalotofinformationanddocumentation,completionofbasictheoreticalpreparationwork,andbrieflydescribesthefacerecognitiontechnology.
Furtherstudiesandresearch
（2）Androidsystem,learnhowtodevelopAndroid.
（3）thestudyofFace++interfacetolearnhowtocalltheFace++interface.
（4）willcombinetheoryandpractice,andaccordingtotheaboveknowledge,wasdesignedandcompletedthestudyandimplementationoffacerecognitionbasedFace
++.
Keywords:
Android;Face++;FaceRecognition
基于Face++的人脸识别研究与实现
引言
21世纪Internet技术得到持续、猛烈的发展，大数据时代也已到来，人脸识别已经成为科技产业的一个技术热点，愈来愈多的企业与开发者们都将目光转向了人脸识别，研究它应用它。
但由于人脸识别算法的复杂度比较高，我们需要大量的时间和费用去研究他将他实现转成实际的应用。
而今有很多科研组织推出了一连串的计算机视觉库，能够相当不错地处理算法上的问题，使得人
脸识别算法变得简单易实现，比如Intel的OpenCV库和北京旷视的face++平台。
因此，本论文将联合当下最流行的Face++来完成本课题研究。
Face++是新一代云端视觉服务平台，功能强大，简单易实现，通用性强大，有着世界最前沿的人脸检测，及识别，和分析的实现方法。
可以让广大的IT开发者能够很轻易地运用他来实现相应的视觉功能。
它同时提供云端REST API和本地API（包括Android,iOS,Linux,Windows,MacOS）供开发者使用，建立出个性化的视觉应用。
当然如果你想要定制版的企业级视觉服务，Face++也可以帮你实现。
因此，使用Face++，你可以很容易地建立很多你想要的视觉类多功能应用，比如，身份认证，兴趣挖掘，以及社交娱乐分享等等。
在本论文中全面详细地介绍了Face++人脸识别的实现，以及人脸识别的一些主要知识点及前景状况。
第1章为绪论，主要介绍人脸识别的背景和现状，及目前的应用，还有本论文的内容与安排。
第2章主要介绍当前流行的人脸识别算法；第3章为安卓系统和Face++的介绍，为课题的实现做好充足的准备，同时对课题进行具体实现；第4章为实验结果及分析；第5章为结论与展望，完成对课题的总结。
34
1绪论
1.1研究意义与背景
集成芯片的急速发展，以及软件工程的广泛应用使得计算机在响应速度和处理信息能力上取得了巨大进步。
但与人类没有办法进行有效的智能交互。
所以说让计算机能和人像人一样灵活交流而不是僵硬的机器交流是科学家们共同奋斗的方向。
毫无疑问，让计算机变得更加聪明的第一步就是让他具备识别的能力。
有了生物特征识别技术，在计算机上的具体实现，如此，计算机就可以识别人，变得聪明。
指纹识别，虹膜识别及姿态识别，人脸识别等就是目前社会上的主流生物特征识别。
自从美国9.11事件之后，身份识别技术不仅广泛用于银行相关部门，电子商务相关领域及家庭安全上，而且在国防安全上也有着至关重要的应用价值。
怎样运用人体的生物特征快速便捷的识别一个人的身份成为目下当今每个国家地区研究机构的重中之重。
从而当务之急就是让生物特征识别快速的发展并且改进，使之更加精准快速。
指纹识别是当下研究实现中最广泛的生物识别技术,目前，在识别领域，指纹识别已经占了53%的比重。
同他相比，人脸识别差的太多太多，远不及他的发展。
但是为什么需要人脸识别呢？
这是因为指纹，掌纹，虹膜识别技术都需要当事人的配合，但人脸识别可以在无声无息中实现认证，与其他传统方式相比加倍安全，靠得住并且高效。
人脸识别技术，作为一个发展前景良好的领域，近年来得到了愈来愈宽泛的关注，成为国内外各科研机构和高校的研究热门。
人脸识别技术在国外已被广泛应用在国家紧要部门和其他同样重要的相关安防部门。
关于人脸识别的研究在国内展开比较晚，所以应用范围较窄，主要是集中在银行、公安、物业管理和考勤等等。
人脸识别是属于生物特征识别技术，他是靠检测和比较人脸照片来实现的。
因为岁数、形态、表情、光照、妆容等等原因，人脸不是一成不变的，他是千变万化的，是以使得人脸识别技术显得难以控制，大大提高了人脸识别的挑战性。
1.2人脸识别技术的发展现状
当今社会，研究人脸识别技术的组织及个人很多很多，比如说美国的MIT（Medialab）、CMU和耶鲁大学，还有日本的少许研究机构。
与国外相比，中国关于人脸识别技术的研究开展的就相比晚许多，国内研究的机构主要集中在国内著名的几所重点高效，其中就有：
清华大学、哈尔滨工业大学、北京工业大学等。
人脸检测便是从人脸的原始照片中提取部分特征。
人脸检测使用最早的第一个算法是基于模板匹配，子空间方法的。
这种方法是相对刚性的，受环境和姿态变化的影响比较明显。
这些年来，计算机技术越发成熟，与之紧密相关的技术也随之快速发展，使得人脸检测技术一直都是科研学者心中及手中的重要科研课题，比如说基于haar特征匹配的算法、以及神经网络的算法等等已经被应用到人脸检测技术上。
2001年，Viola.P提出了Haar-Like方法，阐述了如何迅速精准的完成对整张照片进行人脸检测--运用AdoBoost和Cascade方法。
随后的几年里Voila也提出了优化Haar-Like算法的方法，这个人脸检测方法已经算是当前领域相对成熟并相对完善的方法了，识别效率高，在现实实践中已经获得了普遍宽泛的应用。
最近五年来已经有愈来愈多的学者对关于人脸检测和人脸表情检测技术的算法做了深入的钻研，并且获得了一定的研究成果，然而在现实实践中却存在着许许多多的技术困难，还亟需解决处理。
相对于单张图像的人脸检测，影响检测结果的因素是比较多的，图像尺寸、光照条件和表情等不确定因素，因此在往后的研究实现中，人脸检测依旧是热点话题，不会被时代淘汰走下坡路。
人脸识别技术在中国起步很晚，比国外要晚上好几年，但随着不断完善和改进的人脸识别算法和日益增长的市场需求,还有独特的脸部识别，已经有不少商业人脸识别系统研发投入到到市场。
比如清华大学苏光大教授负责的《人脸识别系统》，当然还有一些产品也比较成熟：
上海银晨人脸识别考勤系统、北京时代杰诚门禁管理系统等。
尽管人脸识别技术的发展是更好的，已经获得了学术界的广泛关注，但关于人脸识别技术在实际应用中存在的问题，和实际应用方法，却还需要愈来愈多的学者对其进行更深入的研究，使之愈发成熟。
1.3主要应用
1.3.1人脸检测
人脸检测，简单说来，便是看图像是否清晰明了，是否能精确快速的被处理分析得到数据。
当下，许多城市地区开始逐步施行网络工程进行城市监控、银行监控，造成大量的监控数据需要进行处理。
所以，当下亟需解决的问题就是如何快速精准的查询这些监控数据并加之处理。
为此现状，市面上已经开发出了一套综合应用系统用以处理银行大联网高速图像搜索系统产生的大量的视频监控数据的问题。
该系统主要是由前端采集模块，图像处理模块，数据管理查询模块来组成的。
1.3.2人脸识别查询
人脸识别查询是建立在从已建立的人脸数据库中搜索与人脸图像相似度较高的人脸图片比对的基础上进行人脸识别的。
人脸识别大多都是用在与安保密切相关的部门及行业，比如出入境时进行的护照比对、对罪犯的身份验证、以及公民的身份是否合法。
人脸识别查询的大致操作步骤是首先建一个人脸数据库，通过在客户端或者web浏览器上打开人脸照片，使之与库中的人脸图片进行相似度比较，并将与之相似度较高的人脸图片输出，这样就完成了人脸识别查询。
其实，简单看人脸识别，他就是一个人脸相似度的对比。
1.3.3人脸识别身份认证
人脸识别身份认证主要是对那些参加的活动私密性重要性比较苛刻的人来进行的。
而今相对成功的应用主要是大型活动身份认证，比如实名制票证系统认证。
使用这种系统的目的就是安全系数高。
此系统一般是要利用射频识别来实现的。
这个方法的主旨
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