如何在Android studio中成功运行opencv人脸识别的例子
关于Android开发人脸识别，市面上有不少的sdk,不过都不是免费的，离线的更是少。市面上的商用的一般都卖钱了，定制的话很贵，虹软有离线的，还免费，识别还是挺不错的。开源的有opencv,不过识别的不是很好，sdk下载地址。
1、下载
进入官网下载OpenCV4Android并解压。
其中，sdk目录即是我们开发opencv所需要的类库；samples目录中存放着若干opencv应用示例（包括人脸检测等），可为我们进行android下的opencv开发提供参考；doc目录为opencv类库的使用说明及api文档等；而apk目录则存放着对应于各内核版本的OpenCV_2.4.3.2_Manager_2.4应用安装包。此应用用来管理手机设备中的opencv类库，在运行opencv应用之前，必须确保手机中已经安装了OpenCV_2.4.3.2_Manager_2.4_*.apk，否则opencv应用将会因为无法加载opencv类库而无法运行（下篇文章会介绍不提前安装openCV Manager，即可运行openCV的方法）。
2、将OpenCV引入Android Studio
在Android Studio中选择File->Import Module，找到OpenCV解压的路径，选择sdk/java文件夹。
3、更新build.gradle信息
在Android Studio中的左上角选择Project视图，在oepnCVLibrary2411文件夹里，打开build.gradle（有很多重名的文件，一定找对openCV库文件下的），修改文件中的1）compileSdkVersion 2）buildToolsVersion 3） minSdkVersion 4）targetSdkVersion，将其内容与app文件夹下的build.gradle中信息相一致。点击上方提示的黄色提示框内的Try Again进行更新。
4、添加Module Dependency
右键app文件夹，选择Open Module Settings，在app module的Dependencies一栏中，点击右上角的绿色加号，将openCVLibrary2411添加进去，点击确定。
5、复制libs文件夹到项目中
在OpenCV的解压包中，将sdk-->native-->libs文件夹复制，粘贴在Project视图下app-->src-->main目录下，并将其重命名为jniLibs。
自此，OpenCV的环境就配置好了。可以将OpenCV-android-sdk-->samples-->tutorial-1-camerapreview中的layout文件，java文件，放入工程中，修改AndroidManifest.xml，添加使用摄像机的权限，即可测试是否成功了。
从OpenCV2.4开始，加入了新的类FaceRecognizer，我们可以使用它便捷地进行人脸识别实验。本文既介绍代码使用，又介绍算法原理。(他写的源代码，我们可以在OpenCV的opencv\modules\contrib\doc\facerec\src下找到，当然也可以在他的github中找到，如果你想研究源码，自然可以去看看，不复杂)
目前支持的算法有
Eigenfaces特征脸createEigenFaceRecognizer()
Fisherfaces createFisherFaceRecognizer()
LocalBinary Patterns Histograms局部二值直方图 createLBPHFaceRecognizer()
下面所有的例子中的代码在OpenCV安装目录下的samples/cpp下面都能找到，所有的代码商用或者学习都是免费的。
1.2.人脸识别Face
Recognition
对人类来说，人脸识别很容易。文献[Tu06]告诉我们，仅仅是才三天的婴儿已经可以区分周围熟悉的人脸了。那么对于计算机来说，到底有多难？其实，迄今为止，我们对于人类自己为何可以区分不同的人所知甚少。是人脸内部特征(眼睛、鼻子、嘴巴)还是外部特征(头型、发际线)对于人类识别更有效?我们怎么分析一张图像，大脑是如何对它编码的？David Hubel和TorstenWiesel向我们展示，我们的大脑针对不同的场景，如线、边、角或者运动这些局部特征有专门的神经细胞作出反应。显然我们没有把世界看成零散的块块，我们的视觉皮层必须以某种方式把不同的信息来源转化成有用的模式。自动人脸识别就是如何从一幅图像中提取有意义的特征，把它们放入一种有用的表示方式，然后对他们进行一些分类。基于几何特征的人脸的人脸识别可能是最直观的方法来识别人脸。第一个自动人脸识别系统在[Kanade73]中又描述：标记点(眼睛、耳朵、鼻子等的位置)用来构造一个特征向量(点与点之间的距离、角度等)。通过计算测试和训练图像的特征向量的欧氏距离来进行识别。这样的方法对于光照变化很稳健，但也有巨大的缺点：标记点的确定是很复杂的，即使是使用最先进的算法。一些几何特征人脸识别近期工作在文献[Bru92]中有描述。一个22维的特征向量被用在一个大数据库上，单靠几何特征不能提供足够的信息用于人脸识别。
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