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      Implementation : Mobile Face Identity Authentication System on Android Platforms

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      https://www.riss.kr/link?id=A100298159

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      This paper proposes a mobile face identify authentication system. In this system, Android application has to capture face, and verify the face by Web services. It is introduced how to implement an Android Client of this system in details. Using MB-LBP features, AdaBoost and CamShift algorithm, get face images by camera on mobile device. Then, rotate, crop the face images and convert them to grayscale in order to reduce the amount of face data. At last, post data and get validation results using sub-thread to realize real-time face verification.
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      This paper proposes a mobile face identify authentication system. In this system, Android application has to capture face, and verify the face by Web services. It is introduced how to implement an Android Client of this system in details. Using MB-LBP...

      This paper proposes a mobile face identify authentication system. In this system, Android application has to capture face, and verify the face by Web services. It is introduced how to implement an Android Client of this system in details. Using MB-LBP features, AdaBoost and CamShift algorithm, get face images by camera on mobile device. Then, rotate, crop the face images and convert them to grayscale in order to reduce the amount of face data. At last, post data and get validation results using sub-thread to realize real-time face verification.

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      목차 (Table of Contents)

      • Abstract
      • 1. Introduction
      • 2. Campus Identity Authentication System Design
      • 2.1. System Function
      • 2.2. System Function
      • Abstract
      • 1. Introduction
      • 2. Campus Identity Authentication System Design
      • 2.1. System Function
      • 2.2. System Function
      • 3. Implementation of Face Detection on Android
      • 3.1. MB-LBP (Multi-block Local Binary Patterns) Feature
      • 3.2. CamShift Tracking
      • 3.3. Face Standardization
      • 3.4. Results of Real-time Face Detection
      • 4. Implementation of Face Verification on Android
      • 4.1. Implementation of Real-time Communication
      • 4.2. Providing API Service
      • 5. Experiment and Analysis
      • 6. Conclusion
      • Acknowledgements
      • References
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