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基于 Andriod 的人脸图像识别研究,安卓集成人脸识别的好sdk是什么

基于 Andriod 的人脸图像识别研究

基于深度学习的安卓集成人脸识别有哪些好的sdk简言颜色识别算法,可以集成到ARM平台安卓/IOS系统中,硬件要求低,运行稳定,动态实时识别,识别率高。并拥有全套安卓人脸识别算法,包括顶级人脸检测、动态人脸关键点跟踪(人脸特征定位)、离线动态人脸识别

如何在Android studio中成功运行opencv人脸识别的例子

1.简介从OpenCV2.4开始,我们增加了一个新的人脸识别器(FaceRecognizer),可以方便地进行人脸识别实验。 本文不仅介绍了代码的用法,还介绍了算法原理。 (他写的源代码可以在OpenCV的OpenCV \\模块\\贡献\\文档\\ Facerec \\ Src下找到。当然,也可以找到。面部(检测)正常。如果你想免费的话,很难找到更好的。通常,它可以在第三方平台上找到。通过引用一些例子,我们可以看到许多著名的软件都在使用该公司提供的软件开发工具包。 然后我们点击开发中心的开发工具和sdk来下载我们需要的sdk。 在我的应用程序中点击创建应用程序后,他会给我们两把钥匙。 为了保存这两个值,我们需要在程序中使用它们。如今,在AndroidSDK中使用人脸检测器的人脸识别过程如下:1 .将图片读取到位图(从资源或移动电话相册)2。使用人脸检测器应用编程接口分析位图,并将检测到的人脸数据作为人脸检测器存储在人脸列表中。脸;3.框住脸,

安卓集成人脸识别的好sdk是什么

基于深度学习的安卓集成人脸识别有哪些好的sdk简言颜色识别算法,可以集成到ARM平台安卓/IOS系统中,硬件要求低,运行稳定,动态实时识别,识别率高。并拥有全套安卓人脸识别算法,包括顶级人脸检测、动态人脸关键点跟踪(人脸特征定位)、离线动态人脸识别

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基于 Andriod 的人脸图像识别研究范文

摘要:图像通过安德里奥移动设备获取,并提取图像的特征模型。图像是灰色的,并通过心理灰色公式二值化。然后,人脸图像被基于AndroidNDK机制的Opencv(OpenSourceCorerPartitionOnly Library)识别引擎识别。

关键词:人脸识别;AndoidOpenCV

1序言

人脸识别技术无疑是身份识别的最佳选择之一。快速人脸检测技术可以从监控的视频图像中实时发现人脸,并与人脸数据库进行实时比较,从而实现快速身份识别[1]。随着移动互联网时代的到来,基于移动平台的图像识别技术已经成为一个新的研究热点。安卓是一个基于Linux的免费开源操作系统。它主要用于移动设备。截至2017年第一季度,智能手机市场报告显示安卓的市场份额已经达到[2的86.1%。本文研究了基于Andriod平台的人脸图像识别。

2相关技术

2.1图像灰度处理

将彩色图像转换成灰度图像的过程是删除所有颜色信息的过程,并且仅保留每个像素的亮度值。图像的灰度处理可以通过两种方法实现。第一种方法是获得每个像素点的三个分量的平均值,然后给出该像素的三个分量的平均值。第二种方法可以根据RGB与YUV颜色空: Y=0.3R+0.59G+0.11B的变化关系,建立亮度Y与R、G、B三种颜色分量之间的对应关系,从而

2.2图像的二值化

图像的二值化有利于图像的进一步处理,使图像简单,减少数据量,并突出感兴趣对象的轮廓。为了处理和分析二值图像,必须首先对灰度图像进行二值化,以获得二值图像。为了获得理想的二值图像,关键在于选择合适的阈值,这将削弱二值化的影响。常用的阈值选择方法有固定阈值法、平均阈值法、直方图法和一维法。

2.3AndroidOpenCVOpenCV

OpenCV是一个开源的图像和视频分析库,自1999年问世以来,已经成为计算机视觉领域的首选开发工具。OpenCV可以跨越不同的硬件平台和软件平台,所以所有使用机器视觉的地方都可以使用OpenCV进行图像处理。本文是利用OpenCV图像处理库在安卓平台下进行图像开发。

3人脸图像识别

3.1基于肤色模型的人脸检测

在人脸图像中,人脸的肤色具有一定的稳定性,不会随着距离、角度、表情等的变化而变化。通过对肤色的研究,对肤色特征进行聚类,构建肤色模型。最后,将这些构建的模型用于人脸检测和人脸位置的确定。因此,通过肤色检测可以很好地确定面部的相对位置。

对于人脸图像的检测,目前常用的颜色模型方法有YCbCr模型、HIS模型和CIEL*a*b模型,这些模型能够更好地识别人脸的肤色特征。同时,归一化RGB、YQ等方法来改善人脸的聚类特征也是[3]的一些常用方法。

(1)人脸的肤色特征。在人脸图像中,人脸的皮肤具有很强的相似性。因此,通过计算和比较人脸图像的RGB分量,可以获得人脸图像的每个分量的直方图和平均值。

(2)眼睛的肤色特征。在人脸图像中,通过对人脸区域的分析,我们将人眼分为两部分,一部分是眼白,另一部分是眼核。通过统计计算,我们可以得到眼核的眼白和RGB分量的直方图和平均值。

(3)唇肤色特征。在面部图像中,面部的嘴唇有突出的特征,它们的颜色比人脸的颜色更亮。通过统计和计算,我们可以得到人脸图像中嘴的RGB分量直方图以及每个分量的平均值。

3.2面部区域标注

使用YCbCr模型,将先前收集的面部图像信息的RGB模型转换成YCbCr模型,如等式(1)和(2)所示。

其中,X-被判断人的面部图像的每个像素点的颜色空之间的值;m-平均肤色;肤色相似模型的c方差矩阵。

上述公式的计算结果需要规范化。首先,计算相似性,即,面部图像中的最大P(Cb,Cr)除以获得的每个P(Cb,Cr)以获得相似性。在本文中,最大磷(Cb,Cr)被设置为1。为了便于观察,相似度的取值范围设置为0~255。该方法获得了人脸图像的相似性。

在通过获取人脸图像相似度进行平滑滤波的过程中,该步骤可以有效地去除人脸图像中噪声的影响,为人脸图像的二值分割奠定基础。二值图像(Binary image)主要是指将人脸图像中的所有像素点变成0和1两个离散值。公式如(3)所示。

在公式中,x和y是人脸图像的每个像素点的坐标值;0-全黑色;1-全白。

通过这种转换,原始面部图像可以被转换成只有黑白像素的二进制图像。

在人脸图像二值化过程中,关键是选择合适的阈值,这决定了整个二值化效果。为了找到合适的阈值,从0.8开始,每次阈值的大小减小0.05时,最终找到阈值为0.1时的各种情况。通过对阈值的筛选,找到了最佳的情况。具体过程如公式(4)所示。

在人脸图像的肤色检测中,由于与肤色的差异增大,人脸特征和其他部分在检测后将被排除。因此,应该通过该特征进一步确定所确定的面部区域,并且最终确定为人脸区域[4]。

在人脸图像中,人脸的面部特征都呈现一定的规则和形状。该特征线具有某些特征参数,例如面积和位置。分析这些参数以确定人脸的中心,然后找到人脸的中心,最后根据人脸的中心标记人脸区域。

在二进制图像BW(i,j)中,p+q阶原点矩阵的定义在等式(5)、(6)、(7)和(8)中示出。

在现有知识的基础上,人脸图像中人头的比例约为1.2:1,因此本文假设h = 1.2 W .

4结论意见

通过安卓手机摄像头采集图像,然后对图像进行预处理,包括图像灰度处理和图像二值化处理,其中灰度图像采用图像灰度的加权平均方法,最接近人类视觉感知。阈值迭代算法用于图像二值化处理。该算法识别效率高,二值化效果好。最后,利用OpenCV引擎完成图像识别,并将获得的数据存储在数据库中,作为进一步开发和应用的基础。

[①周德龙。人脸识别技术研究[。西北工业大学硕士学位论文。2000年:18-23

[2]卢伟。基于安卓平台的人脸检测与识别的研究与实现。西南交通大学硕士学位论文。2014年:8-10

[3]江·万伟。基于安卓的大规模服装图像检索系统的实现[。西南交通大学硕士学位论文。2014年:98-100

史月香。肤色聚类的肤色间人脸检测方法空[。计算机工程与应用。2009年,45(22):67-68