目前Android平台上进行人脸特征识别非常火爆，本人研究生期间一直从事人脸特征的处理，所以曾经用过一段ASM（主动形状模型）提取人脸基础特征点，所以这里采用JNI的方式将ASM在Android平台上进行了实现，同时在本应用实例中，给出了几个其他的图像处理的示例。
由于ASM (主动形状模型，Active Shape Model)的核心算法比较复杂，所以这里不进行算法介绍，我之前写过一篇详细的算法介绍和公式推导，有兴趣的朋友可以参考下面的连接： ASM（主动形状模型）算法详解
接下来介绍本应用的实现。 首先，给出本应用的项目源码： Android ASM Demo 在这个项目源码的README中详细介绍了怎么配置运行时环境，请仔细阅读。 本项目即用到了Android JNI开发，又用到了Opencv4Android，所以，配置起来还是很复杂的。Android JNI开发配置请参考：Android JNI，Android 上使用Opencv请参考:Android Opencv
整个应用的代码比较多，所以如果想很好的了解项目原理，最好还是将代码下载下来仔细看看。
首先给出本地cpp代码，下面的本地cpp代码负责调用stasm提供的c语言接口：
stasm代码比较多，这里不具体给出，这里特别给出一下Android.mk这个Android平台JNI代码的makefile
需要特别注意： NDK在Ubuntu平台下build代码时会自动删除已经存在了的动态链接库文件，因为我们需要在Android项目中引用OpenCV4Android提供的libopencv_java.so这个链接库，然而每次build JNI代码的时候NDK都会把这个.so文件删了，所以，需要用一个小trick，就是上面的Android.mk文件中最后一部分，采用prebuild的libopencv_java.so
这个地方当时迷糊了我很久，并且浪费了很多时间进行处理，这个现象在Windows上是不存在的。WTF!
然后是Android中java代码对Native JNI code的调用
然后就是主程序啦，主程序中有很多trick，目的是让Android能够高效的进行计算，因为ASM的计算量非常大，在Android平台上来说，需要消耗大量的时间，所以肯定不能放在UI线程中进行ASM计算。
本应用中通过AsyncTask来进行ASM特征点人脸定位
并且在主界面中，实时的进行人脸检测，这里人脸检测是通过开启一个新的线程进行的：
线程定义如下：
貌似代码有点多，所以，还是请看源代码吧。
下面给出几个系统的应用截图，由于本人太屌丝，所以用的红米1S，性能不是很好，请见谅。。。
同时感谢Google提供赫本照片，再次申明文明转载，MD.
应用启动之后：
分为四个主窗口，第一个是摄像头预览，第二个是人脸检测，第三个是Canny边缘检测，最后一个是ASM计算，因为ASM计算比较耗时，所以提供了一个按钮对最新的人脸计算ASM.
计算ASM以后：
然后点击第四个区域可以进行ASM特征点的图片查看：
第二个人脸检测窗口点击以后会进行一个人脸检测的Activity:
点击第三个窗口可以进入Canny边缘检测的Activity: