摘 要
在人脸识别领域，主要涉及到两项技术，一项为人脸检测技术，另一项为人脸识别技术。其中，人脸检测技术主要解决存不存在人脸的问题，而人脸识别技术主要解决此人是谁的问题。除此以外，还有人脸对齐、人脸关键点定位等重要技术。
随着社会的高速发展、技术的革新突破以及安全意识的提高，作为生物特征识别技术之一的人脸识别技术，因其具有人脸易采集、多特征、非接触等优点而备受重视，成为国际的重点课题，时下热门的研究点。
本系统的设计基于Dlib 19.10库和Opencv 340库，选取B/S模式，采用Myeclipse 2016为主要开发工具。
本文主要介绍用Javaweb实现的基于动态人脸识别的身份认证系统的核心算法和重要功能模块，其中，核心算法包括Viola&Jones检测算法和PHash感知哈希算法，重要功能模块包括人脸检测、动态校验、人脸对齐和匹配识别。
Viola&Jones检测算法用于人脸检测，它基于改进的Adaboost算法，具有极快的检测速率和不错的检测率。本文就Haar特征、积分图和Adaboost算法等作了详细介绍，以及分析它的检测结果。
动态校验即张嘴和眨眼的判断以及人脸对齐的实现借助于Dlib库的人脸关键点定位模块，本文就这两个功能的实现原理做了简要介绍。
PHash算法用于人脸识别，利用图像的整体架构计算两张图片的相似度，它运算简单，效率极高，对图像大小不敏感。本文将详细介绍该算法流程，并做测试和分析。
最后，本文介绍了前后端技术，并对系统的运行情况以贴图形式进行描述和展示。
关键字：人脸检测，人脸识别，人脸关键点，Viola&Jones，感知哈希算法
目录
摘 要
1.绪论
1.1背景现状
1.2 研究意义
1.3人脸识别领域算法总概括
1.4本章小结
2.图像处理与人脸检测
2.1图像处理
2.1.1图像缩放
2.2 Viola-Jones人脸检测算法
2.3 本章小结
3动态校验与匹配识别
3.1 动态校验
3.1.1人脸关键点定位
3.1.2眨眼和张嘴判定
3.1.3 人脸对齐
3.2 匹配识别
3.3 本章小结
4系统软件设计
4.1系统架构
4.2 系统配置
4.3 前端技术
4.4 后端技术
4.5 JNI技术
4.6 运行演示
致谢
