基于移動(dòng)終端的人臉識(shí)別身份認(rèn)證技術(shù)研究.pdf

1、近些年來，計(jì)算機(jī)技術(shù)和移動(dòng)設(shè)備如智能手機(jī)等的日益普及和發(fā)展，有效便捷的移動(dòng)設(shè)備網(wǎng)絡(luò)安全身份認(rèn)證問題正逐漸凸顯其重要性。以生物特征為基礎(chǔ)的識(shí)別技術(shù)具有不易被惡意盜用、偽造等安全優(yōu)勢(shì)，得到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。在指紋、視網(wǎng)膜、步態(tài)等眾多的生物特征中，人臉識(shí)別技術(shù)是在日常生活中最為友好便捷的快速身份識(shí)別方式，同時(shí)也是模式識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。隨著3G網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展和移動(dòng)設(shè)備硬件配置不斷增強(qiáng)，針對(duì)移動(dòng)終端設(shè)備的身份認(rèn)證技術(shù)開發(fā)變得可行。然而，

2、現(xiàn)有針對(duì)移動(dòng)設(shè)備的人臉識(shí)別技術(shù)研究目前尚不多見，傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)仍存在局限，如移動(dòng)設(shè)備使用的光照、背景易發(fā)生改變，使用者姿態(tài)、眼睛、表情等發(fā)生變化的問題。本文考慮結(jié)合Android平臺(tái)的固有優(yōu)勢(shì)，研究移動(dòng)平臺(tái)下的人臉識(shí)別技術(shù)。主要工作包括以下幾個(gè)方面:
　　一、研究一種精確度較高的人臉檢測(cè)技術(shù)。人臉檢測(cè)系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)通常有姿勢(shì)變化、背景復(fù)雜、人臉面部表情多樣化、圖像定位不合理、成像條件惡劣等等。針對(duì)這些問題，基于圖像邊緣信息

3、和膚色信息的彩色圖像提出一種具有光照不敏感的人臉檢測(cè)算法。算法使用圖像增強(qiáng)的預(yù)處理操作調(diào)整輸入圖像的光照，并結(jié)合膚色和邊緣信息來提高人臉檢測(cè)的速度和精度，使用原始圖像的相關(guān)特征來快速有效地進(jìn)行臉部身份驗(yàn)證。算法的優(yōu)點(diǎn)是，可以針對(duì)不同大小、姿勢(shì)條件下的圖像進(jìn)行檢測(cè)，并且對(duì)光照條件和表情沒有約束。
　　二、研究一種針對(duì)內(nèi)存受限的移動(dòng)設(shè)備的人臉識(shí)別技術(shù)。針對(duì)移動(dòng)設(shè)備上內(nèi)存和計(jì)算資源不足的問題，提出一種基于識(shí)別信息差異性質(zhì)量和最近鄰分類器

4、的算法。系統(tǒng)針對(duì)分類過程中流數(shù)據(jù)的特性對(duì)有限的內(nèi)存資源進(jìn)行引導(dǎo)分配，最大限度地提升識(shí)別性能，通過標(biāo)識(shí)先前捕獲面孔的最優(yōu)子集的方法選擇最佳實(shí)力樣本子集用于存儲(chǔ)至內(nèi)存。該算法通過考慮每個(gè)數(shù)據(jù)的辨別潛力，估算了存儲(chǔ)的分類集合值，給出了系統(tǒng)預(yù)計(jì)會(huì)出現(xiàn)的信息。此外，該算法還提供了在有限內(nèi)存條件下設(shè)置動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的相關(guān)原則。
　　三、根據(jù)以上研究?jī)?nèi)容，實(shí)現(xiàn)一個(gè)快速高效的基于移動(dòng)終端的身份識(shí)別系統(tǒng)。該身份認(rèn)證系統(tǒng)可以分為:采集功能模塊，包含用戶注冊(cè)