基于Android終端服務響應式人臉識別系統研究

馮宗越 許鵬 徐媛媛 黃永生

摘? 要：現有人臉識別技術基本基于遠程服務調用實現，需要依靠多種網絡傳輸技術。文中設計并實現了基于Wi-Fi直連的移動圖像識別系統，遠端服務器全部依賴于Android客戶端實現服務調用和響應。同時將Wi-Fi直連技術與圖像識別技術相結合，在一臺Android設備上完成圖像采集和Wi-Fi直連傳送，在另一臺Android設備上完成圖像的Wi-Fi接收和識別，從而在整體上完成移動圖像識別系統設計。

關鍵詞：移動終端；人臉識別；Android；Wi-Fi直連

中圖分類號：TP311? 文獻標識碼：A? 文章編號：2096-4706（2023）09-0107-04

Abstract： The existing face recognition technology is basically based on remote service invocation， relying on a variety of network transmission technologies. This paper designs and implements a mobile image recognition system based on Wi-Fi direct connection. Remote servers rely entirely on Android clients for service calls and responses. Simultaneously combining Wi-Fi direct connection technology with image recognition technology， image acquisition and Wi-Fi direct connection transmission are completed on one Android device， and Wi-Fi reception and recognition of images are completed on another Android device， thus completing the overall design of the mobile image recognition system.

Keywords： mobile terminal; face recognition; Android; Wi-Fi direct connection

0? 引? 言

科學技術以及社會經濟的迅速發展使得人們的生活越來越多樣化、信息化[1]。例如當今比較成熟的指紋識別技術，在智能設備上已經得到非常廣泛的應用。在門禁系統、國家安全部門人員驗證領域應用的人臉識別技術，具有較高的可信度。國內外的一些廠商和科研機構都在進一步深入研究相關的人臉識別技術以及應用場景，已經出現了各種高規格的應用場所，這一切都意味著人臉識別系統將日益普及[2]。

本文研究基于Android系統的Wi-Fi直連技術，并結合人臉識別相關算法，實現了基于Wi-Fi直連的移動圖像識別系統，該系統具有高度的靈活性、移動性、高效性等特點。

1? 系統分析

基于Wi-Fi直連的移動圖像識別系統研究主要包括基于Android平臺的Wi-Fi直連實現部分，以及人臉圖像相關算法的實現部分。系統基于Android平臺進行設計與研發，Android平臺具有高度靈活性、極易移植性等特點，方便系統進行Wi-Fi直連的相關設計實現，同時結合人臉圖像識別算法的相關研究，可達到綜合各個學科技術，研究發掘新的應用模式的目的。該模式將告別C/S（客戶端/服務器）模式，而是建立在對等的基礎之上，即兩端都是平等相同的，都可以選擇是作為人臉識別服務器端還是人臉圖像采集端。

1.1? 人臉識別服務器端的系統分析

該系統服務器端一方面為另一端的人臉圖像采集端的操作提供接口服務，另一方面為程序的運行及系統資源管理提供各項服務。相對于人臉圖像采集端，該服務器端是一個基于Wi-Fi直連的為采集端提供各項服務后臺的服務端。人臉識別服務器端主要包含Wi-Fi AP直連熱點建立、算法測試、訓練圖像采集、判斷識別等功能。服務器端的主要功能分析如表1所示。

1.2? 人臉采集端的系統分析

人臉采集端中的功能模塊相對比較少。其中為了防止其他用戶隨意使用該采集端進行非法操作，所以設置了用戶名和密鑰來核對用戶的合法性。當驗證通過才會進入服務頁面，人臉采集端需求分析如表2所示。

2? 系統設計

Android系統采用了Java的運行虛擬機技術，使得Android系統在跨平臺上有著極大的優越性。本章節就是利用了Android平臺設計了一個基于Wi-Fi直連的人臉識別系統，該系統集成到一個獨立的APP應用上，只要安裝上就可以實現對遠程范圍內的人臉進行識別和驗證。其原理是：一臺設備用來采集和發送圖像，另一臺Android設備用來接收圖像數據及進行訓練識別等操作。結合本節研究的Wi-Fi直連的AP直連方式，實現兩臺Android設備之間的直接通信，而不需要額外的無線介質。當然圖像數據采集端也可以是小型的單片機或者Linux系統的嵌入式設備等。

本部分利用Android平臺所具有的優勢來完成圖像數據采集。提出一種人臉識別系統的新思路，可以根據該對等模式來進行實際的應用研究，例如小型智能化移動人臉識別系統、臨時的安全人臉檢測系統等。系統結構如圖1所示。

2.1? 人臉圖像采集端設計

本文所設計的采集端是基于Android平臺開發的，該系統除了基礎模塊外，還包括圖像采集模塊、裁剪模塊、網絡模塊、登錄驗證模塊等[3]。該采集端是基于Wi-Fi AP接入點與人臉識別服務器端進行直連通信。其運行流程如下：

1）系統啟動首先會進入開始頁面，隨后跳轉到登錄界面，登錄界面會要求輸入用戶名和密碼，點擊登錄會執行checkLogin（）函數驗證手機號和密鑰是否正確，正確后函數返回boolean值True并依次執行下一服務。

2）通過上述的驗證服務后，進入主服務界面。在驗證之前要首先調用攝像頭采集人臉圖像，當成功返回完攝像頭采集的圖像后，還需要對該圖像進行裁剪。裁剪成81×81大小的圖像，裁剪完成后，該圖像會顯示在該頁面的ImageView控件上，讓用戶去選擇是否使用該圖片，還是選擇重新采集人臉圖像。

3）確定好要識別的人臉圖像后，點擊驗證按鈕，圖像數據會通過Wi-Fi直接傳送到人臉識別服務器端，等待服務器端返回的識別結果。如果返回結果為1，表示圖像發送成功，且已得到服務器端識別響應；其余情況則表示未正確得到服務器端的響應。

4）以上為一張人臉圖像識別的完整過程，如果需要再次識別，則只需從第2步驟執行即可。

以下為人臉系統采集端的具體設計與實現：

1）啟動該系統，首先進入啟動頁面，隨后進入到登錄頁面，需要校驗手機號和密鑰，校驗通過之后，跳轉到采集端的主要服務頁面。分別如圖2所示。

2）人臉圖像的采集主要依靠該系統的圖像采集模塊。點擊采集圖像按鈕會調用Android系統的攝像頭進行圖像采集，圖像采集結束后，返回的圖像數據，并不是所需要的最終圖像數據。

3）采集的圖像數據，根據Android系統的不一致以及硬件的不同，所以圖像數據也不同，還需要進一步的標準化裁剪等工作。系統調用圖像裁剪模塊，裁剪出標準的81×81大小的圖像。當裁剪成功后，會將人臉圖像顯示到該頁面的ImageView控件上。

4）經過圖像的采集、標準化工作后，使得這些圖像達到正常識別的圖像標準。點擊驗證按鈕后，系統首先會把圖像數據發送到移動服務器端，等待返回數據，根據返回不同的數據來判斷驗證的結果。移動Android系統采集端的流程圖如圖3所示。

2.2? 移動人臉識別服務器端設計

服務器端充分利用Android平臺來開發，所有的Android設備都可以集成該功能。服務器端主要包含有Wi-Fi模塊（保證網絡通信）、測試模塊（測試是否可以正常識別）、采集人臉圖像模塊、數據處理模塊（執行圖像的裁剪等功能）、網絡模塊（保證圖像數據的接收以及結果的返回）等。該服務器端開啟某個端口，實時接收采集端發送過來需要識別的人臉圖像數據，一旦接收到需要識別的圖像數據之后，顯示在服務器的ImageView圖片控件上，同時進行識別，當服務器完成這一過程之后返回值1，其他情況返回非1值。系統的各個模塊做如下介紹。

2.2.1? Wi-Fi AP直連模塊

系統啟動后首先會進入這個頁面，需要設置Wi-Fi AP直連的SSID和密鑰。點擊開啟后就可以正常的啟用Wi-Fi AP，成功開啟后人臉圖像采集端就可與該服務器直接進行連接，實現通信。只有當AP直連成功開啟后才能進入下一功能頁面。Wi-Fi AP直連的設置頁面如圖4所示。

2.2.2? 功能選擇與測試模塊

在上一步成功開啟Wi-Fi AP熱點后，進入下一服務。該服務頁面主要包括五個選項，分別是開啟服務、測試服務、設備信息、幫助、退出系統。進入系統后可以首先測試該系統的訓練和識別算法是否可以正常運行。圖5為測試服務頁面。

測試功能首先對SD卡特定路徑下的圖片進行訓練，得到各個圖像的特征。然后可以選擇SD卡下特定的測試路徑的某張圖片來進行識別。例如選擇測試庫的第1張圖像來測試，如圖5將識別的人臉圖片和測試圖片顯示出來。

2.2.3? 訓練模塊等相關頁面

該模塊一方面啟動訓練操作，另一方面開啟網絡端口的監聽等功能。其部分擁有Wi-Fi網絡的通信功能、圖像訓練及識別部分、增加人臉識別訓練庫部分功能。為了讓某個人臉能夠通過識別，就需要使用增加該人臉圖像到庫的功能。當增加人臉到訓練人臉庫后，首先需要對該庫進行訓練，訓練結束后才能開啟識別服務。如圖6（a）為主要服務界面，圖6（b）為正在對訓練庫進行訓練。

3? 系統測試

在系統進入實際使用之前，系統測試是必不可少的工作。通過系統測試可以發現系統中存在的功能缺陷、系統漏洞、系統性能不足等問題。系統測試主要從功能測試和性能測試上進行[4]，下面首先對人臉采集端的功能進行測試。

人臉采集端通過一系列步驟或用戶的輸入，與輸出結果和預測結果進行對比，以測試所設計應用程序是否達到要求。測試用例及結果如表3所示。

通過以上測試來檢驗該應用的性能及各項指標，通過表3可得程序測試通過。以下將對人臉識別服務器端進行測試，測試用例及結果如表4所示。

經過上面的步驟及測試工作已經做好了充足的準備。以下將對主要實現及成果進行展示。為了能從移動采集端接收到識別圖片，需要開啟網絡服務器來不停監聽某一個端口，當有采集端發送圖片流時，服務器端讀取到該流后生成圖像，然后調用識別函數，等待識別結果，得出結果后，把該圖像得到的正確地識別反饋到人臉圖像采集端。

首先，在人臉識別服務器端采集多張人臉，作為人臉訓練集。每個人可以采集多張圖像，這樣在進行圖像識別時有更多特征臉來進行比對，使識別結果更加準確。

然后，服務器端對采集的圖像進行訓練，為下一步的識別做好準備。訓練結束后，系統首先會提示訓練的時長。最后，開啟網絡服務接收測試人臉圖像樣本。

圖7為采集的一張人臉圖像，以及服務器端接收到圖像后進行顯示，并且對是否得到正常識別的結果進行返回。

圖8顯示，采集端得到了從服務器端返回的圖片且可以正常被服務器端接收，并且得到了正確識別的結果。

同時針對四種機型（不同的數據處理能力，不同的運行內存）進行數據處理的實驗，該實驗分別在500張人臉圖像和1 000張圖像下的人臉庫上進行訓練，并且分別對所耗時間進行記錄。通過分析，基本配置的設備都可以滿足圖像訓練的需要。

通過以上測試，已經初步達到了本章所設計與研發要求。同時可以對該系統進行另外的擴展工作，例如會場人員檢測、門禁控制系統等場景的應用[5，6]。

4? 結? 論

設計與實現了基于Wi-Fi直連的移動圖像識別系統，在兩臺Android手機設備上實現直連通信，并且結合人臉識別的相關理論基礎，提出了NIB2DPCA過完整特征提取方法，并將此方法與Wi-Fi直連技術相結合，最終在移動Android平臺上實現了該系統的應用研究。

參考文獻：

[1] 李博.計算機圖像處理與識別技術應用分析 [J].網絡安全技術與應用，2020（9）：142-143.

[2] 王賀霏，蔣云云，傅博.基于CiteSpace的人臉識別研究文獻可視化圖譜分析 [J].吉林大學學報：信息科學版，2022，40（5）：710-719.

[3] 田浩兵.具有摔倒報警與跟蹤定位功能的腕表式智能系統研究 [D].無錫：江南大學，2015.

[4] 馮振華.基于DBSCAN聚類算法的研究與應用 [D].無錫：江南大學，2016.

[5] 費宏昱.自然場景下幼兒的身份識別與行為分析研究 [D].杭州：浙江大學，2021.

[6] 馮宗越，徐媛媛.物聯網的Wi-Fi直連技術概述與分析 [J].單片機與嵌入式系統應用，2017，17（6）：47-50.

作者簡介：馮宗越（1990—），男，漢族，山東臨清人，高級工程師，碩士研究生，研究方向：計算機技術。