3．1 系统运行流程
    首先建立CBIR技术支持的人物面部图像数据库，在人物面部图像数据库中要对面部特征进行提取和标引等有序化处理，进而建立存贮面纹编码的面部特征库。这是系统工作的基础和前提。在此基础和前提的支持下，用户将手机拍摄的图像通过无线网络发送至服务器，对接收到的图像进行面部特征提取，而后在特征库内进行匹配检索，将相似度高的图片信息用SMS形式回发至手机用户，用于身份确认。
3．2 系统开发工具及运行环境
    开发工具：Microsoft制作发行的Visual Studio2008 Tearn Suite系统；操作系统：Windows 2003 Serv-er；应用服务器：JRun 4．0，JRun是一款Macromedia公司开发的Java应用服务器，提供快速可靠的J2EE兼容平台，如果希望在Web应用中添加服务器端Java功能，那么JRun将是最为明智的正确选择；后台数据库：Oracle9i，Oracle9i是由Oracle公司开发的面向Inter-net支持关系对象模型的分布式数据库和高度集成的、智能化的互联网应用基础平台，是Oracle9i Database，Oracle 9i Application Server和Oracle9i Developer Suite的完整集成；服务器数量：2台。
3．3 系统模块说明
    (1)数据库
    图像数据库1：利用Spider网络蜘蛛程序抓取网页中的人物图像及其说明文字存入图片数据库1，用以弥补专业图像库数量上的不足。
    图像数据库2：由专业图像及其注释组成，目的是为用户提供权威性的解释。
    图像特征库1：提取图像数据库1中的图像面部特征，将面纹编码存入图像特征库1。
    图像特征库2：用来存放图像数据库2中图像的面纹编码。
    “面纹编码”是根据脸部的本质特征和形状来工作的，它可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，可以从百万人中精确地辨认出一个人。
    (2)图像特征提取器
    该模块由算法组成，特征向量法和面纹模板是提取器用到的两种主要算法。
    特征向量法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，这些特征量形成一描述该面部的特征向量；面纹模板法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有像素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
    (3)索引器
    Index是一个图像整序模块，它对图像数据库和图像特征库进行分类索引。对图像数据库进行索引是优化数据库组织结构和提高系统工作效率的有效方法，实际上它是对图像的面纹编码进行有序化处理，可以有效缩小检索范围，提高系统的响应速度。
    (4)GUI
    GUI(Graphical User Interface，图形用户接口)，是屏幕产品的视觉体验和互动操作部分。GUI是一种结合计算机科学、美学、心理学、行为学及各商业领域需求分析的人机系统工程，强调人一机一环境三者作为一个系统进行总体设计。这种面向客户的系统工程设计的目的是优化产品的性能，使操作更人性化，减轻使用者的认知负担，使其更适合用户的操作需求，本系统的GUI主要涉及网络查询部分和手机部分。
    (5)主要接口
    手机通过基站与系统服务器的连接，主要通过CMPP或SGIP协议实现。CMPP和SGIP(在CD-MA上是ETIP)协议分别是解决中国移动和中国联通提供的短消息互联网接人方案，它们规定信息资源站实体与互联网短信息网关的应用层接口协议。CMPP和SGIP可以为实现移动数据增值业务提供服务，包括以下业务：Email通知、语音信箱通知、Internet发送短信息、移动平台发Email、催费通知、自动综合业务信息台。

4 结 语
    本文所述人脸识别系统成功地融合并应用了CBIR技术、Internet技术和手机通信等现有的技术成果，其独创性在于将短信息服务与手机拍照功能和基于CBIR技术的Web识别系统有机地容为一体，这一以手机为载体的人脸识别系统既是手机增值业务的延伸，同时也为众多领域内基于CBIR技术的识别系统提供了积极的借鉴和更为广阔的应用空间。