毕业论文课题相关文献综述

1.引言：

考场的考生验证一直是困扰考试单位的问题之一，尤其是高校的补考考场，存在一定程度的替考现象，目前各个高校采用的身份证、学生证和考试证验证方法不能很好的解决验证问题，其他固定的人脸验证系统也存在不能及时验证的问题。本项目采用人脸识别算法，基于Android系统，可方便安装在Android系统手机上或专用的移动设备上，在考生就座后，监考人员采用手持设备拍照后与后台服务器进行人脸验证，方便验证考生身份，识别考生是否替考。此系统也可应用于其他移动场合的需要人脸识别与身份验证。

关键词：人脸识别Android移动设备身份验证

2.正文

一．什么是人脸识别

随着科学技术的突飞猛进，计算机及网络的高速发展，信息的安全性，隐蔽性越来越重要，如何有效，方便的进行身份验证和识别，已经成为人们日益关系的问题。

人脸识别是给指定一个静止或动态图像，利用已有的人脸数据库来确认图像中的一个或多个人。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。现在已有实用的计算机自动指纹识别系统面世，并在安检等部门得到应用，但还没有通用成熟的人脸自动识别系统出现。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性，因为它取样方便，可以不接触目标就进行识别，从而开发研究的实际意义更大。文献[1]即是对人脸识别系统的流程及发展前景作出了详细介绍。

二．人脸识别系统的一般流程

（1）人脸图像的获取：图像的获取都是通过摄像头摄取，但摄取的图像可以是真人，也可以是人脸的图片，或者为了相对简单，可以不考虑通过摄像头来摄取头像，而是直接给定要识别的图像。

（2）人脸的检测：人脸检测的任务是判断静态图像中是否存在人脸。若存在人脸，给出其在图像中是否存在着人脸。若存在人脸，给出其在图像中的坐标位置、人脸区域大小等信息。而人脸跟踪则需要进一步输出所检测到的人脸位置、大小等状态随时间的连续变化情况。文献[2]则对当前的人脸识别技术进行了创新，它结合人脸的二维图像和三维深度信息，系统的研究了正常光照条件下、弱光条件下、基于部分人脸特征和多姿态下的人脸检测问题。不过文献[3]中却是使用Adaboost算法的人脸检测为基础，来阐述该算法进行人脸检测的过程。文献[4-6]也同样使用或改进了Adaboost算法来进行研究。