人脸识别作为生物识别技术研究中的热点之一,具有友好、方便、非接触性和隐蔽性高的特点。在门禁系统、智能家居和摄像监控等领域有着广泛的应用。门禁系统从原始的单一机械门锁发展为基于芯片卡或DSP、FPGA和ARM等硬件平台的电子门禁系统。随着移动互联时代的到来,SOC上的Android系统成为最热门的智能硬件操作系统之一,在Android系统下进行人脸识别也逐渐成为新的研究方向。人脸识别主要过程有人脸检测,人脸图像特征提取和身份判定,本文主要对这几个关键步骤的算法进行了研究和优化,并设计实现了基于Android的人脸识别门禁系统。主要工作如下:(1)探讨了经典的人脸检测算法,归纳了各个算法的优势和不足以及在具体硬件设备上实现的局限性。人脸检测部分采用基于人脸肤色算法和Adaboost算法相结合的多特征方法进行面部区域检测,其中肤色在YCbCr颜色空间进行建模。实验结果表明,这种方法不仅检测时间较短,而且对输入图像的光线、面部表情和拍摄角度不敏感,提高了检测率。(2)分析了基于PCA的人脸识别算法,优化了PCA算法在门禁系统中的人脸识别计算过程,减少了计算复杂度,在保持人脸识别率不变的前提下,提高了人脸识别速度。(3)在Android平台上设计实现了人脸识别门禁系统,完成了从图像获取到身份识别的整个人脸识别过程,系统给出人脸识别结果和门禁系统开启权限。