科技的高速发展使得智能手机等移动设备的功能早已不再局限于短信和通话等基本应用,尤其是近几年,移送设备无论在系统的功能还是硬件的性能上都有了相当程度的提升,因此在Android平台上的应用也是逐渐增多。在这种情况下,移动设备的安全问题越来越受到用户的重视,尤其在Android平台方面,这些安全问题涉及多个内容,例如用户私密信息的保护和用户身份的验证等。而移动设备的丢失或被盗,不仅使用户失去一定数量的财产,还导致了用户信息的泄漏。一旦重要的信息被不法分子获取,还会引发一系列的严重后果,比如对通讯录中的亲人进行电话或短信的诈骗、盗取移动应用中的财产甚至利用被窃用身份进行违法行为等。然而很多的移动应用还是采用输入密码的形式判断使用者的身份,这种方式无法保证绝对的安全。使用者为了保护自己的信息,不得已将密码设置的很复杂,但这样难免会造成密码忘记、记录丢失等意外情况。针对上述问题,本文提出在Android平台上实现一个人脸认证系统。该系统首先根据肤色与其他颜色的差异性,判断出图像中的肤色区域轮廓,初步确定该图像中是否存在人脸,并于存在人脸的情况下明确其位置与尺寸;再使用AdaBoost算法对处理过的肤色区域图像进行检测,弥补肤色区域中的非肤色点对结果的影响,并将更为精确的人脸区域截取下来。这一过程中,系统对算法中使用到的Haar特征进行一定的扩展与改进,根据五官等特征点的位置、对应灰度的分布和变化等数据,提出更适合进行人脸检测的Haar特征,并以此特征获取系统需要的分类器,提高辨认人脸的精确度。本系统能够精确地获取图像中的人脸区域,因此特征提取的对象是那些不存在过多背景干扰的人脸区域图像。HOG特征能够从细节到整体地反映图像的全部信息,本系统采用先获取图像的HOG特征向量并使用主成分分析法减少特征的维度的方法提取人脸特征。针对梯度的计算方法,本系统增加了对角线上像素点的使用,这种方法能够更加精确地获取中心点的梯度,提高用户身份识别效率。本文所介绍的人脸认证系统能够实时获取人脸图像并进行验证,能够以较高的准确率识别出用户身份,有效防止用户被其他人非法盗用。