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基於行動裝置與ULBP演算法之 人臉辨識系統

為了解決APK.TW 無法登入的問題，作者陳傑恩 這樣論述：

走在路上，有人像認識你一樣跟你打招呼，但你卻認不出來他是誰，你有這樣的經驗嗎？如果有的話，那麼你可能得了臉盲症，臉盲症的正式全名為面部辨識能力缺乏症(Prosopagnosia），是一種認知障礙疾病，罹患此症的患者無法以臉部特徵來辨識他人、甚至是自己的臉孔，通常伴隨臉盲症而來的，就是社交困難，無法辨別他人臉部，會讓人難以建立關係或認識新朋友，英國國民健保署指出，臉盲症患者會避免社交互動、產生社交焦慮症，甚至有可能得到憂鬱症。近年來行動式裝置發展越來越廣在各種醫療層面都可運用，為了讓臉盲症患者可以透過行動式裝置得到對方個人資料以提升雙方交流流暢度，不會造成尷尬的場面，開發了一套系統，系統前端部

分參考一般市面上電子名片App的功能設計了一款 Android App，透過PHP與資料庫、資料集等候端進行連動，可供使用者註冊、登入、編輯使用者個人資料、建立個人朋友列表、查看朋友個人資料、利用人臉辨識查找對方個人資料，演算法部分，人臉辨識一直以來都是最具挑戰性的辨識人臉方法，然而，光源、臉部角度、臉部紋理的清晰程度，依然是人臉辨識上幾個主要問題，本論文採用等價局部二值模式(Uniform Local Binary Patterns，ULBP）、局部二值模式直方圖 (Local Binary Patterns Histograms，LBPH）、歐式距離的演算法架構以及歪頭矯正(Face Al

ignment）、圖片尺寸調整、限制對比度的自適應直方圖等化(Contrast Limited Adaptive Histgram Equalization，CLAHE）等前處理來降低光源、臉部角度、臉部紋理對人臉辨識造成的影響，局部二值模式 (Local Binary Patterns，LBP）本身具有灰階不變性、計算複雜度低、無需訓練學習等優點，但是LBP計算維度太高，所以使用ULBP對圖片提取降維的LBP特徵值也就是ULBP特徵值，再使用LBPH將圖片劃分為若干個子區域，然後，在每個子區域內建立一個依ULBP特徵值產生的ULBP特徵直方圖，將每個子區域的ULBP特徵直方圖鏈接起來，從而得

到整幅圖像的ULBP特徵直方圖，最後將整幅圖像的ULBP特徵直方圖作為特徵向量進行分類，其中使用歐式距離來進行人臉辨識。利用此App，使用者可以將對方進行拍攝並透過前處理、ULBP、LBPH、歐式距離，在資料集裡搜尋臉部最相似的使用者，並依據本人所設的歐式距離閥值判斷對方是否為陌生人，如果小於歐式距離閥值則將對方的個人資料從資料庫中找出，並以該使用者的朋友列表作為安全性的依據，如果朋友列表上有對方，再將對方個人資料顯示在行動裝置上，反之則會顯示對方是該使用者不認識的陌生人，最後依據實驗的結果，本系統的基本功能有達到一般市面上電子名片App大部分功能並多出人臉辨識功能，人臉辨識執行時間平均是15

~16秒，其中人臉辨識中演算法部分則需1.5秒就能產生結果，前處理部分偵測人臉最大歪頭角度可以偵測到最大±42度，最遠辨識距離達到11.48公尺，歐式距離閥值為1.682，人臉辨識率為91.6%。

Andriod平台中GPS應用程式之效能改善機制

為了解決APK.TW 無法登入的問題，作者陳俊諺 這樣論述：

近年來智慧型手機之風行與其提供之便利性，讓使用者出門在外時能夠方便的連接上網路，並可使用執行於智慧型手機之GPS衛星導航與定位功能軟體，以規劃行經路徑或是取得所在之相關地理位置。目前坊間有多款執行在智慧型手機之衛星定位及導航軟體，但此類軟體常有在啟動GPS初始化時衛星定位搜尋延遲時間過長之問題。此外在使用GPS定位時亦會大量消耗行動裝置之電力而造成無法長時間待機及操作使用。有鑑於此，本論文於執行Android系統之智慧型手機上開發完成“輕鬆尋”GPS衛星定位應用軟體，提出“三向循環跨進程”法則以改善GPS衛星搜尋延遲時間，同時針對減少行動裝置之電力消耗與降低手機程式執行時之CPU負荷提出優化

數據與法則。除此之外，近一年來在Android手機上陸續出現危及資訊安全之事件，軟體業者於Android Market網路商店上架軟體後易遭到破解，使得軟體業者之合法利潤降低，基於上述問題，本論文提出軟體安全防護機制以提高Android平台中應用程式之安全性。實作結果驗證本論文提出之演算法及操作法則可有效減少GPS衛星搜尋之延遲及延長智慧型手機之有效操作時間，同時強化發展Android平台應用程式之安全性。