人脸识别是指利用人脸特征信息进行身份鉴别的生物特征识别技术,相对于传统的身份认证技术,人脸识别具有普遍性、稳定性、不易遗忘等优点。在可控条件下,现有的人脸识别系统一般具有良好的识别性能。但在移动环境下,人脸图像受环境光照、表情、姿势和局部遮挡等因素的影响更加明显。因此,将人脸识别技术应用到移动环境中仍面临着许多的问题和挑战。本文针对移动环境下的光照、表情、姿势和局部遮挡等问题,从人脸特征提取和移动环境下的识别方案两个方面进行研究,并实现了一个基于Android平台的人脸识别系统。本文的主要工作如下:1.研究人脸识别中的特征提取方法,提出了一种基于韦伯局部描述(Weber Local Descriptor,WLD)和梯度脸(Gradientface)的特征提取方法(GWLD)。GWLD特征提取人脸图像的差分激励特征和梯度脸特征,并对这两部分信息进行进行特征融合,得到判别性较好的人脸特征。实验表明,GWLD特征相比于其它特征在识别率上具有一定的优势,并且具有良好的鲁棒性。2.研究移动环境下的光照问题,结合智能手机的特点,提出了一种基于移动环境下的人脸识别方案。该方案主要包含一种基于屏幕补光的技术和一种基于光照传感器的预处理流程,屏幕补光技术用来在环境光照相当恶劣的情况下提高人脸图像的清晰度,基于光照传感器的预处理流程用于在光照较好的情况下提高人脸识别的速度。建立了一个移动环境下的人脸数据库,包含室内光照、室外强光、夜晚路灯、墨镜遮挡和屏幕补光5个子集。实验表明,基于屏幕补光的技术能够在无外部光源的情况下明显提高人脸识别率;基于光照传感器的预处理技术在正常光照下可以提高人脸识别速度。3.基于移动环境下人脸识别的研究成果,实现了一个基于Android平台的轻量级人脸识别系统。本文对此系统的架构、设计、功能和特点进行了详细的介绍与分析。