Android平台下人脸识别系统的研究与实现_周勇.pdf

第11卷第1期南京工程学院学报(自然科学版)Vol．11，No．1
2013年3月JournalofNanjingInstituteofTechnology(NaturalScienceEdition)Mar．，2013

文章编号:1672－2558(2013)01－0053－05

Android平台下人脸识别系统的研究与实现

周勇，张嘉林，王桂珍，郑胜男

(南京工程学院计算机工程学院，江苏南京211167)

摘要:由于目前Android平台计算能力有限，很难满足大计算量的人脸识别系统的需要，因此探索一种适合于An-
droid平台的人脸识别算法尤为重要．采用主成分分析法(PCA算法)进行人脸检测与识别，结合预先存储样本值大
量减少计算量．实验表明该Android平台人脸识别系统准确度较高．
关键词:Android;人脸识别;主成分分析
中图分类号:TP391

ResearchandImplementationofFaceRecognitiononAndroidPlatforms
ZHOUYong，ZHANGJia-lin，WANGGui-zhen，ZHENGSheng-nan
(SchoolofComputerEngineering，NanjingInstituteofTechnology，Nanjing211167，China)

Abstract:ThelowcalculatingabilityofcurrentAndroidplatformmakesitdifficulttosatisfythedemandsofface
recognitionsystemwhichneedsenormousamountsofcalculation．Asaresult，itisofparticularimportancetoexplorean
algorithmusedforrecognizingfacesonAndroidplatform．Inthisstudy，facesaredetectedandrecognizedbyusing
principalcomponentanalysis(PCAalgorithm)whichisabletodramaticallyreducecalculation，coupledwiththeuseof
previouslystoredsamplevalue．TheexperimentalresultsshowthatthefacerecognitionsystembasedonAndroidplatform
hasbeenprovedhighlyaccurate．
Keywords:Android;facerecognition;principalcomponentanalysis
中图分类号:TP391

在高度信息化的今天，信息安全备受人们关注．种类繁多的身份验证和识别技术已经成为众人瞩目的
焦点，其中人脸识别技术以其操作简单、结果直观、隐蔽性好等独特优势，成为最具有潜力的身份验证和识
别手段．在众多的人脸识别算法中，主成分分析(princalcomponentanalysis，PCA)算法是目前主流的人脸
识别方法之一．该算法基于统计学方法，是一种简单、快速的算法，其特征提取是基于距离度量的线性度量
方法，应用于处理能力有限的Android平台具有独特的优势，同时还采用人脸图像的特征向量和所有的人
脸样本向量向特征向量空间投影的投影系数预先计算立即存储，不再重复计算的方法，进一步节约了计算

量，更加适合Android平台．Android平台自2007年11月推出以来，因其无可比拟的开放性、便利性和兼容
性，很快成为各种智能终端的主流系统．

1人脸识别原理

人脸识别技术是一种基于生理特征的识别技术，通过计算机提取人脸特征，并根据这些特征进行身份

收稿日期:2012－10－12;修回日期:2012－10－31
基金项目:江苏省大学生实践创新训练计划立项项目(2012JSSPITP1986)
作者简介:周勇，本科生，研究方向为嵌入式系统．
E-mail:[e-mail]
54南京工程学院学报(自然科学版)2013年3月

验证的一种技术．
广义的人脸识别过程包括人脸图像采集及预处理、人脸检测与特征提取和人脸的对比与识别三大部
分，其原理如图1所示．

图1人脸识别原理图

1．1人脸图像采集及预处理

人脸图像的采集是人脸识别第一步，采集若干人脸样本，每个人采集10张不同角度和表情的正面人
脸图像，前5张作为人脸识别的样本库，后5张作为人脸识别测试集．由于拍摄的人脸图像受摄像头分辨
率、光照、环境等因素影响，获得的人脸图像常含有噪声和图像变形等