Android平台上图像识别算法研究（卷终）XXXXXX１(江苏科技大学江苏镇江212003)摘要：由Android手机获取人脸图像，对人脸图像进行预处理（彩图灰度化、直方图均衡化、图像的平滑滤波等）；再通过JavaNativeInterface(JNI)规则将OpenCV平台与android平台实现类库共享，利用PrincipalComponentAnalysis（PCA）算法对人脸图像进行特征提取，获得特征向量（特征脸）完成训练阶段；最后，将待识别的人脸图像投影到特征向量，通过最邻近法得到与特征向量最近的人脸图像完成识别阶段，从而识别此人的身份。关键词：Android；JNI；OpenCV；图像预处理；面部识别；PCA中图分类号:TP391文献标识码:AResearchonImageRecognitionontheAndroidplatformXXXXXX(JiangsuUniversityofscienceandtechnology,Zhenjiang212003,Jiangsu,China)Abstract:Firstly,gettingthefaceimagesfromtheAndrewsphone,andmakingapretreatmenttothefaceimages,suchaswallpapersgraying,histogramequalization,smoothingfilteroftheimagesandsoon;secondly,achievingtheclasslibrarysharingoftheOpenCVplatformandtheAndroidplatformthroughtherulesoftheJavaNativeInterface.AndthenusingPrincipalComponentAnalysismethodtopickupthefeaturesofthefaceimagestoobtaintheeigenvectorswhichistheeigenvectors-faceinordertofinishthetrainingstage;thirdly,makingthefaceimageswhicharetobeidentifiedprojectontotheeigenvectorsandgettingthefaceimagewhichisthenearesttotheeigenvectorswiththemethodoftheclosesttofinishtherecognitionphrase.Thustheperson'sidentityisidentified.Keywords:Android;JNI;OpenCV;Imagepreprocessing;Facerecognition;PCA1引言人脸识别，是一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。相比指纹识别技术，人脸识别具有非接触、识别速度快、准确率高等优点，因而深受欢迎并且应用广泛，特别是比起IC卡更具发展优势。人脸识别技术从最初的单一的正面灰度图像的识别，经过对多姿态人脸识别研究，发展到能够实现动态识别，目前正在向三维人脸识别的方向发展。与其他的学科不同的是：人脸识别技术融合了数字图像处理、计算机图像学、模式识别、计算机视觉、人工神经网络和生物特征等多个学科的理论和方法。2Android操作系统Android系统架构主要分为四个层次。如图1所示。处于底层的Linux内核层为系统提供了诸如进程管理、内存管理、设备驱动等基本功能；组件库和Dalvik虚拟机包含重要的C/C++库文件和Java运行环境，提供对应用框架层的支持；应用程序层提供了视图组件、内容提供器、资源管理器、活动管理器等一系列的系统服务，方便开发出交互性好的应用程序。Android应用程序使用Eclipse+JDK+AndroidSDK+ADT插件方式开发。图1Android系统架构Fig.1SystemframeworkofAndroidAndroid应用程序是以APK为单位运行的，可以通过ADB（AndroidDebugBridge）动态下载、卸载指定的APK文件。新的APK下载成功后，包管理器（PackageManager）会对其进行分析、读取应用程序的相关信息，并将它加入到应用程序的列表中。3图像预处理在人脸图像的产生、传输和变换上，往往由于多种因素使得图像产生变劣或是退化，劣变退化就是产生的图像与原始景物之间的某些差异，这些差异一般包括人脸图像对比度差人脸边沿模糊、噪声较大等。这些退化对下一步的处理带来了困难和不便，因此这很有必要对人脸图像进行一些恰当的处理，改善图像的视觉效果，从而提高图像的清晰度，便于后期的图像识别提高识别率，这一过程就是图像的预处理。人脸图像预处理的方法主要有：人脸图像的灰度化、人脸图像的二值化、人脸图像的几何校正、直方图均衡化、人脸图像的滤波、图像的锐化、像素平均法等。3.1彩图灰度化人脸识别技术的研究一般是一灰度图像作为研究对象。彩色图像包含了人脸较多的信息，直接将彩色图像作为研究对象这样就是的处理的过程变得复杂化，不利于识别。而灰度图在保留了人脸信息量不丢失的情况下，加少了信息总量，为后期的识别算法提供了可行性。将彩色图像灰度化，通常采用以下经验公式：(1)彩色图像...