欢迎购买学习《Android集成FaceNet和人脸识别检测系统开发视频教程》课程。你将学习在Android中进行人脸检测和人脸识别，在Android中集成FaceNet并构建人脸识别系统。
Published 12/2022
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz
Language: English | Size: 3.19 GB | Duration: 4h 54m
你将会学到的
- Android中带有图像的人脸识别
- 使用实时摄像头镜头在 Android 中进行人脸识别
- 具有图像和视频的人脸检测 Android
- 在 Android 中使用 FaceNet 和 Mobile FaceNet 模型
- 在 Android 中使用 Tensorflow lite 模型
- 了解人脸识别的工作原理
说明
大家好，欢迎来到我们的新课程《安卓人脸识别实战指南》。
在本课程中，您将学习将 Android 中的人脸识别模型与两者集成
- 图片
- 现场摄像机镜头
人脸识别是使用人脸识别人的过程，在当今世界，它被用于无数目的。像
- 安全机构使用它来识别和追踪罪犯。
- 公司用它来监控员工
- 教育机构用它来标记出勤率等等。
因此，在本课程中，您将学习在 Android 中集成不同的人脸识别模型，以构建智能且功能强大的应用程序。
课程设置
我们将从学习人脸识别模型如何工作的基础知识开始。所以在一个人脸识别系统中，主要有两部分
- 人脸登记
- 人脸识别
人脸登记
所以在人脸注册中，我们将人脸进行注册，以便以后识别。
人脸识别
在人脸识别部分，我们识别那些注册的人脸。
在 Android 中选择或捕获图像
之后，我们将学习
- 从图库中选择图像
- 使用相机捕捉图像
在安卓系统中。我们将了解这一点，因为稍后我们需要将这些图像传递给我们的人脸识别模型以注册和识别人脸。
图像人脸识别
在本节中，我们将开始在 Android 中构建我们的第一个人脸识别应用程序。所以我们将构建一个应用程序，用户可以在其中
- 注册人脸
- 识别人脸
通过使用画廊或相机中的图像。在这个应用程序中，我们将使用两种不同的模型来执行人脸识别。那些模型是
- FaceNet 模型
- 移动 FaceNet 模型
实时人脸识别
在使用图像进行人脸识别并了解 Android 中人脸识别模型的集成之后，我们将在 Android 中构建一个实时人脸识别应用程序。因此，我们将使用实时摄像机镜头的帧来注册和识别面孔。所以我们会
- 在 Android 中显示实时摄像机镜头
- 逐帧获取现场摄像机镜头
- 将这些帧传递给我们的人脸识别模型
- 实时识别和注册人脸
精简版
为了在 Android 中执行人脸识别，我们将使用 Tensorflow lite 格式的模型。TensorFlow lite 是在移动应用程序中使用机器学习模型的合适格式。所以在这个课程中，我们也会学习这个库。
所以简而言之，本课程是一本在 Android 中执行人脸识别的完整食谱。那你还在等什么？立即加入课程，学习最重要的技能。
此课程面向哪些人：
- 初学者 Android 开发人员希望构建基于人脸识别的 Android 应用程序
- 想要在 Android 中构建完整的人脸识别系统的中级 Android 开发人员
- 想要提高技能的专业 Android 开发人员
