OpenCV是Intel公司开发的数字图像处理和计算机视觉软件。作为一个基本的图像处理和模式识别的开源项目，OpenCV可以直接应用于很多领域，作为二次开发的理想工具。利用OpenCV实现Android上的人脸检测程序可以使开发简化，也使程序更加规范化。
1．2    本毕业设计所完成的工作及论文组织（章节安排）
   本文对一种实时的人脸检测算法——Adaboost算法进行了学习， Adaboost是一种机器学习算法。其核心思想是针对一个训练集训练弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构成强分类器。它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器融合起来，作为最后的决策分类器。本文将OpenCV移植到Android平台上，调用其人脸检测算法，使用Android camera，学习并完成了一个Android平台上的人脸检测程序,并在android手机上测试，得到了较为理想的检测效果。
本文内容以下章节安排如下：第2章介绍了Android开发环境的搭建。第3章阐述了人脸检测算法的原理及程序实现，并介绍了Android上人脸检测程序的实现，给出程序运行的结果。最后总结全文。
 
2    Android开发环境的搭建
    Android 采用Java 作为应用开发语言, Android SDK 提供了在Android 平台上使用Java 语言进行Android 应用开发必须的工具和API 接口，所以，android的开发需要Java的开发环境，如果要在android工程中用到C/C++的程序，则还需要能编译C/C++的搭建本地开发环境。以下以在本机上的安装过程为例来具体介绍开发环境的搭建过程。
2.1    Android的JAVA开发环境——eclipse、Android SDK、ADT  
1.下载需要用到的工具:
(1)下载JAVA的IDE开发工具-- Eclipse
官方网站下载地址: http://www.eclipse.org/downloads/。本文中用的是Eclipse IDE for Java Developers，Windows 64 Bit版本。
(2)下载Java开发包 -- Java SE Development Kit (JDK) JDK 6
到Sun官方网站下载JDK6,本文中用的版本为JDK 6 Update 31。下载页面地址: http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp.
(3)下载Android开发包 -- Android SDK
到Google的官方网站下载For Windows的Android的开发包。下载地址:http://dl.google.com/android/android-sdk-windows-1.1_r1.zip
2.下载完需要的工具之后,开始安装
(1)安装Ecplise:将下载的Ecplise(eclipse-java-indigo-SR2-win32-x86_64)直接解压。
(2)安装JDK6:运行下载的JDK安装包(jdk-6u31-windows-x64.exe)，根据提示安装。
(3)安装SDK:运行下载的SDK安装包(installer_r17-windows.exe),根据提示安装。安装完毕后，运行安装目录下的SDK Manager.exe。勾选需要安装的packages，自动下载安装，如图1。本文中需用Android 2.2(API 8)。
 
图1.SDK Manager自动下载安装包
3. Ecplise自动安装Android开发插件(ADT- plugin)
(1)运行eclipse，点击菜单"Help"->"Install New Software"，如图2。在打开的窗口中切换到选项页"Availabe Software"；
 图2.Install New Software
(2)点击"Add site…",加入以下地址: http://dl-ssl.google.com/android/eclipse/，点击"OK"，如图3。此时Eclipse会搜索指定URL的资源，如果搜索无误，会出现：Developer Tools的复选框，如图4，选中此复选框。点击“Next”按钮，然后在下一个窗口点击“install”，进行ADT(Android Development Tools)的安装工作；
 
图3.添加ADT下载地址
 
图4.选择需要的开发工具
4．配置Android SDK路径 OpenCV基于智能手机的人脸检测系统设计(2):http://www.751com.cn/jisuanji/lunwen_8324.html