Android的底层技术&x27；面部检测器

我正在安卓上实现一个人脸跟踪器，作为一项文献研究，我想确定安卓人脸检测器的底层技术

简单地说：我想了解

android.media.FaceDetector

分类器是如何工作的

一个简短的谷歌搜索并没有产生任何信息，所以我想我应该看看代码

通过查看Java源代码，没有什么可学的：

FaceDetector

只是一个类，它提供了图像尺寸和面数，然后返回面数组

Android源代码。我完成了函数调用，在这里，我学到了一些基本知识：

“FaceFinder”是在中创建的

在第90行，

bbs_MemSeg_alloc

返回一个

btk_HFaceFinder

对象（包含实际查找面的函数），实质上是将其复制到原始

btk_HSDK

对象的

contextE.memTblE.espArrE

数组中，该数组由

btk_HSDK_create（）在initialize（）中初始化

似乎迷宫般的函数相互提供了

btk_HSDK

的指针和实例，但我在任何地方都找不到

sdk->contextE.memTblE.espArrE[0]

的具体实例，据说它包含了魔法

我发现了一点线索：JNI代码引用了一个FFTEm库，我找不到它的源代码。然而，从表面上看，FFT是快速傅里叶变换，它可能与预先训练的神经网络一起使用。我能找到的唯一符合这个理论的文献是

我甚至不知道自己是否走上了正确的道路，所以任何建议都毫无疑问会有所帮助

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编辑：我为任何能提供任何见解的人增加了+100奖金。

我也找到了几个链接…不确定这是否对你有帮助

看看这个：

我想我曾经在一次演示中看到一些matlab代码在做这个。 也许在网上的某个地方

您好，

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拉尔斯

我在打电话，所以无法做出广泛的回应，但谷歌关键词“neven vision algorithm”拉了一些有用的论文

还有，是相关的

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可能还有一些链接可能很方便…

libFFTEm不是从Android的人脸检测层引用的，实际上它是所有源代码在外部/neventh中的编译输出，这解释了为什么我找不到源代码！谢谢这表明，如果它确实使用快速傅里叶变换，那么在

neven

中应该有一些证据。然而，我并没有什么特别感兴趣的。看起来libFFTEm中的“Em”可能指的是“期望最大化”，这是一种用于基于颜色的皮肤检测的统计方法。有一个项目，从Android中提取了neven人脸检测库：。感谢您的回复，这些项目确实很有趣，但我想了解安卓内置的人脸检测器是如何工作的（

Android.media.FaceDetector

）。我在谷歌上搜索了这个链接：也许是代码。我不知道，我这里没有matlab或scilab来尝试它。也许你有：恐怕我找不到任何证据证明这是Neven Vision所基于的技术。谷歌似乎收购了Neven Vision，一种基于Hartmut Neven申请的各种专利的物体识别技术。我还没有找到关于该算法的详细描述，但对该专利的后续研究提供了一点见解。该研究为该技术提供了一些见解。这似乎表明它严重依赖于。