摘要本文阐述了将开源计算机视觉库OpenCV移植到Android系统上的方法，据此学习并完成了一个Android系统上的人脸检测程序。本设计的人脸检测算法采用的是OpenCV中的Adaboost人脸检测算法，该算法能够实时地检测人脸信息。通过调用Android camera控制手机摄像头采集图像，再通过调用OpenCV的人脸检测算法将人脸检测出来，并实时地显示在手机屏幕上。对实时采集到的视频图像进行了测试并得到了较好的检测效果。此外，本文还介绍了一种在Android上进行C/C++开发的方法，即使用Android NDK集成Cygwin进行本地编译。9561
关键词 Android OpenCV 人脸检测 Adaboost算法
毕业设计说明书（论文）外文摘要
Title A Design of Face Detection System based on Smart Phone
Abstract
This thesis presents a method to import OpenCV into java project on Android, based on which a face detection system was designed. The intrinsically build-in Adaboost algorithm of OpenCV was used for detecting faces. Firstly, to get real-time images, Android camera was used for controlling phone camera. then, the images can be processed and the faces in the images can be detected by the face-detection algorithm of OpenCV. And at last display the real-time information on the phone screen. In addition, a method of developing C/C++ on Android is presented, i.e. use Android NDK with Cygwin for native compiling.
Keywords Android OpenCV face-detection Adaboost algorithm
目 次
1 绪论 1
1．1 课题研究的目的和意义 1
1．2 本毕业设计所完成的工作及论文组织（章节安排） 1
2 Android开发环境的搭建 2
2.1 Android的JAVA开发环境——eclipse、Android SDK、ADT 2
2.2 本地编译开发环境——Android NDK、Cygwin 6
2.2.1 交叉编译环境Cygwin 6
2.2.2 Android NDK及其配置 8
2.2.3 利用Android NDK本地编译 9
3 基于Android平台的人脸检测算法的实现 11
3．1 Adaboost人脸检测算法 11
3．1.1 AdaBoost算法简介 11
3．1.2 Adaboost人脸检测算法基本原理 11
3．2 OpenCV中人脸检测的实现 15
3．3 使用Android camera获取图像 15
3．3.1 Android camera简介及权限的调用 15
3．3.2 创建摄像头应用程序 16
3．4 OpenCV在Android平台上的移植和调用 20
3．5 程序调试及运行结果 21
结 论 23
致 谢 24
参 考 文 献 25
1 绪论
1．1 课题研究的目的和意义
人脸检测作为人脸信息处理中的一项关键技术，成为模式识别与计算机视觉领域一项受到普遍重视、研究十分活跃的课题。它的应用背景已经远远超出了人脸识别系统的范畴，在人脸表情识别系统、基于内容的检索、数字视频处理、三文人脸模型、视觉监测等方面有重要的应用价值。
由于移动设备的便携性，使用灵活性及其安全性，在移动设备上实现人脸检测也受到了极大的重视。作为移动设备的一种操作系统，Android 是Google开发的基于Linux平台的开源操作系统。它以其源代码完全开放，便于开发，具有强大的Linux 社区和运营商的支持等条件而非常具有优势，Android的开发也具有广阔的前景。因此，在Android上实现人脸检测有着重要的现实意义 OpenCV基于智能手机的人脸检测系统设计:http://www.751com.cn/jisuanji/lunwen_8324.html