人脸识别研究及其在移动终端身份认证系统的设计与实现

摘要

在安全性要求较高的系统中,需要对用户进行准确的身份鉴定。简单的用户密码匹配的方式存在很多漏洞而容易被恶意登录或者攻击,而结合人脸识别技术用于有摄像头的移动设备(如Android系统)具有可行性、可靠性与安全性,适合配置在很多特别的场合,在本文中我们配置在校园门禁系统中。
　　随着手机用户的不断增加,在手机平台上产生的应用也相应增加,但是用户遭受到的攻击也随之增加,因此移动端的安全性需要加强。比如通过手机进行支付的时候的验证就存在容易丢失并且篡改的问题。人脸识别是生物认证中的一种方式,它具有不可模仿性与安全性,因此将其用于移动端的身份验证具有很好的效果,并且在不久的将来移动终端与验证二者结合的系统将很可能得到普及。
　　本论文研究人脸识别与人份认证的相关问题,并在FRIAS(Based on Face Recognition Identity Authentication System)系统中先对客户端获取到的处置后的同学人脸头像做平滑处理以解决不清楚的情况,再利用直方图做聚类分析来与服务器端接收并处理后的图像进行匹配。在移动终端(Android系统)与服务器的协作上实现了FRIAS身份认证系统,主要的研究内容和成果如下:
　　首先,对人脸识别中相关内容的研究。在本文中对人脸识别中涉及到的人脸检测的长时间研究得出的大致归类作了简单介绍,通过这些基础知识的研究,使对识别有了大致了解。然后对本系统(FRIAS)中用到的滤波器处置用到的有关图像抗噪知识作了相关解释,也给出了5×5二项式的滤波器的介绍。
　　其次,对Android系统的架构以及内核的研究。移动终端迅速普及以及对应平台上的应用也层出不穷,因此,对其做深入的剖析是很有价值的。
　　然后,对身份认证相关技术的研究。提出利用抗噪后的图像的直方图特征做聚类分析并用欧几里得范式用于人脸匹配的方法,用于FRIAS系统的身份认证。实验证明,在FRIAS系统中的认证效果不错,系统运行也比较稳定。
　　最后,基于人脸识别的android平台的身份认证系统(FRIAS)的设计与实现。对FRIAS系统的设计与实现进行详细的介绍,并对身份认证的结果进行阐述。FRIAS系统完成了从人脸信息的采集到身份认证结果输出的全部过程,正确识别率达到90.52％,意外终止失败率为4.21％,平均认证时间为45ms。

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第一章 绪 论

1.1 研究背景

1.2 研究现状

1.3 人脸识别的研究难点

1.4 Android平台

1.5 论文的背景介绍

1.6 论文的组织安排

第二章 人脸识别

2.1 引言

2.2 人脸检测的方法

2.3 图像噪声抑制处置

2.4 本章小结

第三章 身份认证与聚类分析

3.1 身份认证技术

3.2 人脸识别中的聚类分析

3.3 基于直方图的聚类分析

3.4 身份认证效果图

3.5 本章小结

第四章 身份认证系统的总体设计

4.1 身份认证系统的整体设计

4.2 客户端的整体设计

4.3 服务器端的整体设计

4.4 系统的存储解决方案

4.5 移动端与服务器的交互

4.6 本章小结

第五章 身份认证系统的具体实现

5.1 移动端的具体实现

5.2 服务器的具体实现

5.3 本章小结

第六章 身份认证系统的测试与分析

6.1 身份认证系统的测试环境与应用场景

6.2 身份认证系统的测试样本

6.3 身份认证系统的测试结果与分析

6.4 本章小结

第七章 总结及展望

7.1 结论

7.2 下一步工作与展望

致谢

参考文献

攻硕期间取得的成果