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宋立锋
广东工业大学信息工程学院
Email: ;题目与要求;背景:
机器学习随着其软硬件的成熟已经迈入各行各业。谷歌Tensorflow为最著名的机器学习引擎。当下机器学习如同世纪之交时的个人电脑,无需高深理论知识也可应用。
2018年5月谷歌I/O年度大会上发布Firebase机器学习套件,面向安卓和IOS移动平台,使用Tensorflow Lite机器学习引擎。其文字识别、人脸检测、物体识别的几个演示程序的安卓安装包已置于百度网盘上。效果叫好(只是美味饵料,收费的Firebase Cloud能力、效果高1~2个数量级)
华为+寒武纪的移动AI技术领先全球。3年前上市的手机已配备相机的笑脸抓拍功能
本期课程设计作业在上期拍照应用作业的基础上,加入Google Firebase MLKit演示程序的人脸检测(Face Detection)部分,成为初步的AI相机。
Google Firebase MLKit安卓源代码网址 ,无需翻墙的中文文档网址
课程提供从安卓Navigation Drawer View侧滑菜单进入AI相机的工程design1,包名为com.slf.design1。类似于第3章补充习题
同学继续完成内容:
根据笑容概率保存图像至SD卡并且冻结画面;
从侧滑菜单Gallery项跳入习题2-5(例题2-14)的画廊中,翻看拍摄到的笑脸图片;图片下面显示其文件名。;设计作业2;设计作业2
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