● 摘要
人们的生活越来越依赖于智能手机，因此手机上也产生了越来越多的个人隐私数据（短信、联系人、照片、视频、文件、支付软件、社交软件等）。如果隐私数据被别人无意看到或者手机不幸丢失，都有可能面临隐私泄露的风险，尤其是近两年PC（personal computer）终端个人隐私泄露事件频发，人们对个人隐私的关注度已大幅提高。
传统的智能手机隐私保护软件，采用密码的方式进行身份认证，存在易忘、易混、易被篡改、交互性差等问题。人脸识别是生物识别技术的一种，它结合了图像处理、计算机图形学、模式识别、可视化技术、人体生理学、认知科学和心理学等多个研究领域，应用前景广阔，且智能手机基本都自带前置摄像头，可方便的进行人脸图像采集，人脸识别用于移动终端的身份认证，具有先天性优势。
因此，本文基于智能手机个人隐私保护的实际需求以及人脸识别在智能手机上的先天性优势，设计并实现了一款Android平台的精细化隐私保护软件。本文首先介绍了课题的研究背景及意义，明确了研究目标。然后从功能性及非功能性需求出发，结合用例图及各项性能指标，对软件进行了详细的分析。接着对本软件将用到的相关理论与技术进行了概述，包括Android平台部分及人脸识别部分，对人脸识别过程中的人脸检测、特征点定位、特征点提取三个部分进行了重点介绍。之后将软件分为：账号管理、人脸识别、远程控制、保险箱、屏幕锁、程序锁六个功能块，介绍了每一功能块的详细设计，结合时序图以及类图描述了各功能块的数据结构定义、流程实现及具体实现。为了提高人脸识别的检测速度及抗干扰性，本文提出了与肤色模型相结合的Adaboost人脸检测算法，采用ASM（Active Shape Models，主动形状模型）算法对人脸特征点进行定位，设计了基于人脸多级分块的LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）直方图特征提取方法。并在Windows 操作系统下借助Eclipse开发工具，主要通过Java 开发工具包（简称JDK）、Android 软件开发工具包（简称SDK）及java语言完成了软件的开发。
按照相应的测试规范，经过完整的功能测试和性能测试，本文实现的安卓人脸识别隐私保护软件可在主流Android 2.1以上手机正常运行，符合预期的设计目标，达到了需求分析中的功能性及非功能性需求，具有一定的实用价值及研究意义。