毕业论文安卓115人脸识别(app).docx

相似度 to achieve the function of matching and recognizing. Finally, by calculating the recognition running time of the system and testing the actual recognition rate, it is verified that the system can basically meet the requirements of real-time and accuracy. 本文主要探讨了基于Android平台的人脸识别系统的设计与实现。人脸识别技术是生物识别技术的一种，它利用人的面部特征信息进行身份的自动识别。这项技术因其非侵入性、无接触性和易于接受性而备受青睐，尤其在安全、门禁、支付等多个领域有着广泛应用。 在Android平台上开发人脸识别系统，首先需要理解Android应用程序的开发环境和工具，如Android Studio，以及Android SDK提供的API。系统主要由以下几个模块构成： 1. 图像采集模块：使用Android设备的摄像头获取人脸图像。这个模块允许用户选择前后摄像头，以适应不同的应用场景。 2. 人脸检测模块：利用肤色检测和AdaBoost算法来定位和检测人脸。AdaBoost是一种强大的弱分类器集成方法，能有效地处理复杂的人脸检测任务。 3. 预处理模块：对检测到的人脸进行几何归一化和光照预处理，消除因姿态、光照变化等因素导致的影响，提高后续识别的准确性。 4. 特征提取模块：提取预处理后的脸部图像的特征向量。通常使用PCA（主成分分析）、LDA（线性判别分析）或深度学习模型（如卷积神经网络CNN）来提取具有高辨别力的特征。 5. 识别模块：计算待识别人脸与已知人脸库中的样本的相似度，常用的相似度计算方法有欧氏距离、余弦相似度等。当相似度超过预设阈值时，系统判断为匹配成功。 6. 测试与优化：对系统进行实时运行时间的计算和实际识别率的测试，以评估其性能，并根据测试结果进行必要的优化，确保系统的高效和准确。 整个论文还包括需求分析，对人脸识别系统的需求进行详细描述，包括功能需求和性能需求。可行性分析则探讨了技术、经济和操作层面的可行性。功能分析和业务流程分析进一步细化了系统应具备的各项功能和操作流程。数据库设计部分涵盖了实体关系图（ER图）和数据字典，用于描述系统数据的结构和关系。数据流图则展示了信息在系统内部如何流动和处理。详细设计部分则深入到各模块的具体实现细节。系统截图提供了直观的界面展示，而测试部分则包含了系统的功能测试和性能测试。总结部分对整个项目进行了回顾，并对未来可能的改进方向进行了展望。 这篇毕业论文全面覆盖了人脸识别系统的设计、开发和验证过程，对于理解Android平台上的生物识别技术，特别是人脸识别的应用具有很高的参考价值。