欢迎来到使用 Java 和 Kotlin 在 Android 中掌握人脸识别和人脸检测模型的激动人心的旅程！这门全面的课程使您能够无缝地将面部识别和检测集成到您的Android应用程序中，利用图像和实时摄像机镜头的力量。

人脸识别已成为各行各业使用的关键技术：

– 安全机构使用它来识别和跟踪罪犯。

– 公司利用它来监控员工活动。

– 教育机构利用它来简化出勤跟踪。

在本课程中，您将掌握将各种人脸识别模型集成到 Android 应用程序开发中的技能，从而能够为 Android 创建智能且强大的应用程序

 课程亮点：

了解基础知识：

通过掌握人脸识别模型背后的基本原则来踏上您的旅程。探索人脸识别系统的两个核心组件：

1. **人脸注册：**

– 学习通过 Android 中的图像扫描或实时摄像机镜头来注册人脸。

– 在 Android 的数据库中捕获和存储人脸以及用户分配的名称。

2. **人脸识别：**

– 深入了解在 android 中识别已注册面孔的过程 （ Java / Kotlin ）。

– 利用人脸识别模型将扫描的人脸与已注册的人脸进行比较

Android 中的图像处理：

了解在 Android 中处理图片的基本技术，包括：

– 在 Android 中从 Gallery 中选择图片

– 在 Android 中使用相机捕获图像

这些技能对于将图像传递到 Android 应用程序中的人脸识别模型至关重要。

Android 中的图像人脸识别：

在 Android 中构建您的第一个人脸识别应用程序，使用户能够：

 – 注册人脸

 – 识别人脸

在 Android 中使用两种不同的模型进行人脸识别：

 1. FaceNet 模型

 2. 移动 FaceNet 模型

实时人脸识别：

高级到实时人脸识别 Android 应用程序，使用实时摄像机素材帧注册和识别人脸。学习：

– 在 Android （ Java / Kotlin ） 中显示实时摄像机素材

– 使用 Android 中的人脸识别模型逐个处理帧 （ Java / Kotlin ）

– 在 Android （ Java / Kotlin ） 中实现实时识别和注册

TensorFlow Lite 集成：

掌握使用 TensorFlow Lite 在 Android （ Java / Kotlin ） 中集成人脸识别模型。探索为什么 TensorFlow Lite 是在移动应用中实现机器学习模型的理想格式。

 人脸检测：

在人脸识别应用中，在识别人脸之前，我们需要从实时摄像机镜头的图像或帧中检测人脸。因此，为了检测这些人脸，我们将使用 Android 中 ML Kit 库的人脸检测模型（ Java / Kotlin ）。所以在这个课程中，你还将学习在Android（Java / Kotlin）中用图像和实时摄像机镜头进行人脸检测。

 课程成果：

完成本课程后：

– 将人脸识别和检测模型集成到Android（Java / Kotlin）中，包括图像和实时摄像机镜头

– 在 Android （ Java / Kotlin ） 应用程序中实施基于人脸识别的身份验证

– 在 Android （ Java / Kotlin ） 中构建功能齐全的基于人脸识别的安全和考勤系统

从本质上讲，本课程是一本在 Android 应用程序开发中掌握人脸识别的综合指南。不要错过这个获得真正重要技能的机会。立即加入课程，在 Android 中释放人脸识别的潜力！