最近在做毕业设计，被大二接的一个项目给坑了，导致毕业设计要做一个移动端人脸识别考勤系统，而且人脸识别还不能直接用Face++之类的公司提供的接口，从OpenCV到JavaCV折腾了一大圈，终于把核心功能实现了，记录一下过程。

         人脸识别包含人脸检测+人脸识别两个部分，人脸检测可以用已经训练好的分类器进行检测，也可以自己用人脸库训练分类器进行检测（比如 ORL人脸库 ），对于人脸检测过程中获取到的人脸，利用算法提取特征并保存，如果该人脸特征已经保存过，则通过对比可以得知人脸身份，其中还涉及到图像的处理（如灰度化等），这里不做详细介绍。

         最开始从OpenCV入手，只搞清楚了人脸识别的整个流程，但在Android上的具体实现，对于我这样一个从来没接触过Android和人脸识别的人来说还是非常有难度。幸运的是，JavaCV官方给了一个非常好的例子，我可以在其基础上进行修改，实现自己需要的功能，项目地址可见  javacv-android-recognize

        下载javacv-android-recognize可以用 DownGit ，输入github地址即可下载项目，用Android Studio打开项目之前记得修改gradle-wrapper.properties版本，否则很容易卡在building Gradle project，由于项目比较新，所以一般情况下都可以顺利运行，界面如下图

      

         点击TAKE PHOTO可以对未训练的人脸进行图像提取，提取25张后，点击START TRAIN即可对人脸进行训练，也就是特征提取，下一次再识别该人脸时，屏幕上就会提示Y Know You的英文。

         该项目提供了用于人脸检测的分类器，储存在raw目录下的frontalface.xml文件中，提取的人脸和特征文件保存在/data/data/org.bytedeco.javacv.android.recognize.example/files/train_folder目录下，人脸图片命名格式为person1.x，x是1~25张图片的编号，1是传入的personId，通过personId可以将不同的人脸特征与身份相对应，但例子里personId固定为1，因此只能识别一个人的身份。人脸特征保存在yaml类型的文件中，默认名为eigenFacesClassifier.yml，这是因为例子默认采用EIGEN_FACES_CLASSIFIER算法。

          之后需要将人脸识别算法改成LBPHFaceRecognizer算法， 因为相对于EigenFaceRecognizer、FisherFaceRecognizer，该算法支持Update方法，也就是新增的人脸无需将整个人脸库全部重新训练一遍，非常适合我的毕业设计。三个算法具体区别请参考： https://blog.csdn.net/wjskeepmaking/article/details/71194927

       本篇只对javacv-android-recognize做了一个简单的介绍，该项目仅能保存及识别一张人脸，下一章我们将对其进行修改，使其能够识别出多个人脸的身份