# FaceAccessControl
### 本科毕业设计,基于Android的人脸门禁系统
  传统的门禁系统以钥匙作为验证手段,便捷程度低,丢失钥匙之后会导致极大的安全问题。人脸是一种极易获得的生物特征,具有唯一性、稳定性的特点,并且使用时设备无需与人脸接触,因此可以作为新一代的门禁验证手段。近年来,随着Android移动设备性能的不断提升,使得在移动设备上进行人脸识别成为可能。本repo设计并开发了一个基于Android平台的人脸识别门禁系统,并解决了在实际运用中可能遇到的光照变化,人脸姿态变化等情况。主要内容如下:
* 1)基于双眼检测的正脸判断算法研究。人脸识别中,人脸的姿态变化会导致识别率降低。首先研究实现了基于Haar特征的Adaboost人脸检测算法,检测定位出人脸的框架和双眼的位置。然后通过人脸与双眼的位置关系,提出了一个正脸判断的方法。实验表明,该方法有效地降低了人脸姿态问题对于整个识别系统的影响。
* 2)基于LBP+PCA的人脸识别算法研究。首先分析了局部二值模式LBP和主成份分析PCA的原理,研究了LBP与PCA相结合的特征提取方法。相对于单独使用PCA方法,该组合方法能够有效地降低光照变化对人脸识别准确度的影响。然后,采用支持向量机对特征进行分类,并利用置信度计算方法,来有效地表示人脸和分类结果的隶属程度。实验表明,该算法对于光照变化情况下的人脸识别,准确率有了明显的提升。
* 3)Android平台上人脸识别门禁系统的设计与实现。分析了系统的需求,设计了具有用户注册、人脸检测与识别、门禁开关、管理员模块、通知模块等功能模块的人脸识别门禁系统。然后在Android平台上,利用Java语言和计算机图像视觉库Opencv,按照软件工程逻辑完成了系统的整体开发。整个系统经过测试运行,能够满足典型环境中的使用需求。
# 部分系统界面
用户主界面:
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识别界面:
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识别成功页面:
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用户管理页面:
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build.gradle 498B
build.gradle 364B
settings.gradle 43B
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