摘 要摘 要 每年都有大量人口失踪，这其中有被拐的妇女儿童，也有走失的精神失常的病人，他们的家属正因此焦虑、悲痛，他们希望尽快找到失散的亲人。 目前寻人的方式有很多。除了传统的在大街小巷张贴寻人启事、登报外，在报警之后，警方也会借助DNA比对方式帮助寻人，然而这些方式有很多的不足之处，最大的缺点就是效率低，亲属为了寻找家人常常要花费很长的时间，甚至到最后也未必找得到。针对这种问题，本系统准备采用这几年非常火热的人脸识别技术，结合当前飞速发展的移动互联网，做一款专门用于寻人的APP。 本系统主要包含一个Android客户端，通过该客户端失踪人员的家属可以录入亲人的人脸、住址等相关信息，然后如有用户发现疑似丢失人员，通过上传该疑似走失人员的人脸图像，系统就会匹配出相似度最高的失踪人员的相关信息，热心人士就可以与其家人取得联系，从而达到帮助寻人的目的。通过实验，本系统对人脸有较高的识别率，对于热心人士上传的疑似失踪人员的人脸，能够进行有效地识别，能够从家属上传的失踪人员数据库里，返回匹配度最高的数据。如果将来本系统正式投入应用，肯定能够切实解决当今社会对寻人的需求。关键词深度学习；人脸识别；寻人；Android
目 录
第一章 绪论 1
1.1 研究背景及现状 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究现状 2
1.2 研究目的及意义 4
1.3 本文的主要内容及创新点 5
1.4 本文的组织结构 5
第二章 相关技术及开发工具介绍 7
2.1 Android开发技术简介 7
2.2 深度学习技术简介 8
2.3 uCrop介绍 9
2.4 OkHttp介绍 10
2.5 Servlet介绍 10
2.6 相关开发工具介绍 11
第三章 系统需求分析 12
3.1 系统功能性需求分析 12
3.2 系统非功能性需求分析 13
3.3 可行性分析 13
3.3.1 技术可行性 13
3.3.2 经济可行性 14
第四章 系统总体设计 15
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4.1 系统体系结构 15
4.2 系统业务流程 16
第五章 系统详细设计 17
5.1 数据库设计 17
5.2 家属上传信息功能模块设计 18
5.3识别功能模块设计 18
第六章 系统实现 20
6.1 应用程序框架的实现 20
6.1.1 客户端框架的实现 20
6.1.2 服务器端框架的实现 20
6.2 系统UI的实现 20
6.3 拍照和选择图片功能的实现 23
6.4 裁剪图片功能的实现 23
6.5 上传图片和失踪人员信息功能的实现 24
6.6 识别信息功能的实现 25
第七章 系统测试 26
7.1 测试方法及用例设计 26
7.2 测试结果分析 26
结 论 28
致 谢 29
参 考 文 献 30
第一章 绪论
1.1 研究背景及现状
1.1.1 研究背景
每年都有大量的人口失踪，这其中有小孩走失，有妇女儿童被拐，也有精神失常的病人走失。儿童走失被拐、女大学生失联这一系列事件都说明了一个现状，即失踪人口在不断增加，越来越多的人在寻找失踪的亲人，他们非常需要我们的帮助。
目前来说，寻人的主要方式依然是在大街小巷张贴各种寻人启事，然后在全国各地奔波寻找。虽然近几年也有很多组织和个人利用微博、QQ等社交媒介去帮助寻找失踪人口，但是新兴的移动互联网、人脸识别技术并没有在寻找失踪人口这一领域充分发挥他们的作用，体现他们的价值。所以设计出一款寻人的App是非常必要的，非常有价值，并且十分具有现实意义。
寻人就会用到各种识别技术，近些年来识别技术正在迅速地发展，例如人脸识别技术、语音识别技术、指纹识别技术等等，越来越多的领域也开始使用这些识别技术，例如在医学方面、政府方面、刑侦方面、军事等方面都开始运用各种识别技术。之前应用比较广泛的指纹识别以及近几年比较火的语音识别技术、还有虹膜识别技术等虽然识别率比较高，但是远远比不上人脸识别技术这么方便、直接，我在充分结合了本项目的需求之后，认为使用人脸识别技术是一种比较好的选择，因为只要你拥有一部能够拍照的智能手机，你就能够方便快捷地使用我们的系统，来完成发布信息以及寻人的目的。
近几年来，安防行业正在掀起一波人脸识别技术的热潮，许多厂商正在不断推出相关的产品，一时之间，人脸识别技术已经成为了行业内的热点技术方向。不仅仅海康威视、大华股份这样的大安防厂商在研发基于人脸识别技术的相关产品，像汉王、银晨这样的智能化厂商也都在研发基于人脸识别技术的产品。同时，人脸识别技术在学术界和工业界也都取得了巨大的成果:2015年，马云在德国展会上向观众演示了人脸识别与支付宝的结合应用，现如今支付宝已经支持“刷脸登录”；今年5月份，国际权威人脸识别数据库LFW最新公布的测试结果显示，平安集团旗下平安科技的人脸识别技术以99.8%的识别精度和最低的波动幅度领先国内外相关知名公司，成为了世界第一，不仅如此，目前，平安科技人脸识别技术已经在100余项应用场景中进行了应用，涉及了近百家知名企事业单位，突破了2亿次使用。这些振奋人心的消息已经清楚地告诉我们一个事实，人脸识别已经不是遥不可及的事，它正在一步一步地走向现实。人脸识别技术的迅速发展满足了我们的需要，这使得我们的设想成为了可能。
1.1.2 研究现状
(1) 人脸识别技术在国外的研究现状
目前很多的国家都开展了有关人脸识别技术的研究，主要包括了美国，日本，欧洲等国家，著名的研究机构包含了英国剑桥大学的Department of Engineering，卡内基梅隆大学（CMU）的HumanComputer Interface Institute，Microsoft Research[]，美国麻省理工学院（MIT）的Media lab,AI lab等等。我综合了有关文献，发现目前有关人脸识别技术的方法主要集中在以下几个方面[]：
①模板匹配
模板匹配主要有两种方法：固定模板和可变形模板。固定模板相对比较简单，它是这样的一种方法，首先我们需要先设计一个或者多个模板作为参考模板，然后在识别的时候使用测试样本与这些参考模板用某种算法进行运算会得到一个度量值，我们再用这个值和某个规定的阀值进行比较，从而判断是否为人脸。这种模版匹配方法被广泛地应用于早期的系统中，但是这种模版匹配方法也有非常明显的缺点，这是因为人脸有非常丰富的变化，有时候难以进行匹配。所以，我们很难获得有效的模板来表示人脸的一般特征。

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