● 摘要
人脸识别是计算机视觉和图像模式识别领域的一个重要技术，同其他生物特征识别技术相比，具有操作简单、结果直观、方式友好等优点；Android手机具有价格便宜、性能强大、传感设备丰富、系统开发便捷等优点。通过人脸识别与Android平台的结合，从而实现移动终端领域的身份鉴定识别以及相关的功能开发。主成分分析（PCA）是人脸图像特征提取的一个重要算法，而支持向量机（SVM）有适合处理小样本问题、高维数及泛化性能强等多方面的优点。本项目中，利用主成分分析方法进行人脸特征提取，使用支持向量机的方法来实现人脸数据的分类和识别，在Android平台机器人上设计实现人脸识别模块，从而提升了智能机器人与使用者的交互性和机器人自身的智能性。通过在PC机上的设计仿真、向Android手机平台的迁移以及最终系统的测试和运行表明，文中方法具有很好的可行性和实际意义。主要的工作如下： (1)整理总结了国内外关于人脸识别领域的研究方向和算法应用成果，介绍了人脸识别系统的基本流程。(2)研究了PCA和SVM的基本原理，分析了它们的优缺点，并对其在本项目人脸识别模块中的具体应用进行了分析和验证。(3)详细介绍了人脸识别系统中各个模块的设计与实现。 (4)分别在PC环境与Android移动平台对系统进行了运行和测试，实现了静态本地识别和动态实时识别，并对系统进行了优化，在得到良好的识别效果的同时，减少了人脸训练识别的时间。