基于Windows Mobile嵌入式系统的人脸识别技术研究及应用

论文摘要

嵌入式系统由于自身硬件条件限制,要在其上开发人脸识别系统还需要解决大量的关键性问题。本文重点探讨了如何在Windows Mobile智能设备上设计和实现人脸识别系统。本文主要贡献总结如下:1.综述了人脸识别研究的历史和现状本文综述了人脸识别研究的发展过程,总结了人脸识别研究的几个发展阶段及对应的人脸识别算法,最后介绍了主要的公共人脸图像库及商业人脸识别开发库。2.探讨了Windows Mobile平台上人脸识别系统设计中的几个关键问题人脸图像如何有效获取、有限计算能力下人脸如何有效检测和识别,是在Windows Mobile平台下开发人脸识别系统的几个关键问题。本文采用的图像获取方法是利用Windows Mobile 5 API从设备的摄像头获取人脸图像。人脸检测算法是基于FaceCell EDK图像开发库实现的。本文还深入讨论了Windows Mobile上建立人脸识别系统数据环境的方法。3.实现了一个原型系统并探讨了系统设计中鲁棒性、实用性方面的问题本文初步探讨了Windows Mobile环境下系统鲁棒性的问题,提出了一个可行的原型系统,并给出了原型系统的实验结果及分析。本文的研究工作对于开发基于Windows Mobile的智能掌上设备的人脸识别系统和应用具有一定的借鉴意义。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究问题的背景及意义
• 1.2 嵌入式人脸识别的优势及不足
• 1.3 问题的提出及本文主要贡献
• 1.3.1 问题的提出
• 1.3.2 本文主要贡献
• 1.4 论文的组织结构
• 第二章 人脸识别研究综述
• 2.1 人脸识别研究的历史现状和主要研究方法
• 2.2 国内外公用人脸图像数据库基本情况
• 2.3 国内外主要商业人脸识别开发库及开源人脸识别开发库
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于矩形特征的AdaBoost人脸检测算法
• 3.1 概述
• 3.2 积分图和矩形特征
• 3.2.1 矩形特征
• 3.2.2 积分图
• 3.2.3 利用积分图计算矩形特征
• 3.3 AdaBoost算法
• 3.3.1 弱分类器
• 3.3.2 算法流程
• 3.4 本章小结
• 第四章 Windows Mobile上开发人脸识别系统的关键问题研究
• 4.1 问题的提出
• 4.2 智能设备的硬件环境及Windows Mobile系统环境
• 4.2.1 流行智能设备的硬件环境
• 4.2.2 Windows Mobile程序与Windows程序的异同
• 4.2.3.NET Compact Framework
• 4.3 系统设计的几个关键问题及解决方法研究
• 4.3.1 智能设备摄像头的控制与操作
• 4.3.2 智能设备上针对静态图像的人脸检测
• 4.3.3 智能设备上针对视频流的人脸检测
• 4.3.4 智能设备上数据支持环境的建立
• 4.4 本章小结
• 第五章 Windows Mobile平台上人脸识别系统设计
• 5.1 系统设计问题概述
• 5.2 系统的鲁棒性问题和工程实际问题
• 5.2.1 系统实时性问题
• 5.2.2 系统电量管理
• 5.2.3 本地系统与远程系统交互的问题
• 5.3 原型系统的核心架构
• 5.3.1 核心动态链接库
• 5.3.2 系统核心的工作流程
• 5.4 原型人脸识别系统的设计方案及实现
• 5.4.1 系统的组成
• 5.4.2 系统的用例模型
• 5.4.3 系统中的交互模型
• 5.4.4 系统GUI设计
• 5.4.5 系统的部署
• 5.5 原型人脸检测系统的实验结果分析
• 5.6 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 本文主要研究内容
• 6.1.1 综述了人脸识别研究的历史和现状
• 6.1.2 探讨了在智能设备下系统设计中的几个关键问题
• 6.1.3 探讨了系统设计中鲁棒性实用性方面需解决的问题
• 6.2 后续工作
• 参考文献
• 致谢