Android机器学习

离线版设备端人脸识别 动作活体、静默活体、近红外双目活体检测 以及1:N M:N 人脸搜索算法SDK 封装；全程可开飞行模式不用联网

Android中调试图像处理经常需要可视化预览Bitmap的效果，如上图所示点击「View Bitmap」后就可预览图片了。 但是升级Android Studio 和AGP 后从某个版本开始就无法预览

FaceAISDK 简要介绍 FaceAI SDK包括离线人脸识别、活体检测、人脸录入功能，目前原生SDK支持Android,iOS FaceAISDK之UTS插件(uni-app兼容模式组件)开发外

21年通过OSSRH 上传SDK到Maven Central，但The OSSRH service will reach end-of-life on June 3 留给我们的时间不多了，需要尽快替换

一种基于近红外与可见光双目摄像头的活体人脸检测方法 利用红外摄像头下视频和大部分纸张不能呈现图像的特性，有效的防止了视频中伪造人脸的攻击。同时利用近红外摄像头和可见光摄像头下真实人脸与照片人脸纹理差异

FaceAI SDK是设备端可离线不联网Android 人脸识别、活体检测、人脸图质量检测以及人脸搜索（1:N和M:N）SDK，可快速集成实现人脸识别搜索功能，助力业务发展实现降本增效。

AI 巡逻车App 中画面如上，左上角的框是视频帧预览框，画面数据是通过Wi-Fi加载车载上的云台摄像头，大概是每秒抽取15帧进行AI 目标检测标记画红色框，通过Surface双缓冲进行绘制，视觉暂留

超详细Android 端口罩识别实现，部署（含源码） Python训练好模型后，转为tflite格式模型，Android 工程使用LiteRT部署运行。文章最后包含完整源码和训练素材，以及可运行App

FaceSearchSDK_Android 应用户要求，人脸识别1：N ,M:N检索独立成库，以便减少体积和快速接入SDK, 这是独立版本的人脸识别搜索， 离线版Android 1:N,M:N 人脸识

升级TFLite后发现收集不少问题，# UnsatisfiedLinkError: Failed to load native TensorFlow Lite methods

以计算机视觉为核心功能的应用程序必须提供图像训练数据集训练出特定的模型，收集训练图片打标签可以说是整个步骤最麻烦的，工作量大而琐碎；好的数据才能训练出好的模型，垃圾数据一定只能训练出垃圾模型。

Unable to install mediapipe-model-maker newest version on Macos ? yes ,when I first time try install

The MediaPipe object detection solution provides several models you can use immediately for machine

移动端图像AI识别之目标检测方案调研, EfficientDet-Lite vs YOLO mobile系列

人脸识别的目标 总结两点，第一，认出同一个人，不管你的状态怎么变，都能知道你就是你。第二、区分不同的人，可能这两个人长得很像，或者两个人都化妆了，但不管状态怎么变化，人脸识别都能知道这是两个不同的人。

使用kotlin 封装SDK将回调改写为协程以便调用 使用kotlin 封装SDK将回调改写为协程以便调用

Offline Android Face 1:N Search With Liveness Detection & Anti Spoofing SDK / 离线版Android 1:N 人脸检索识别

Android 网络请求封装总结 Android Http 网络请求封装，使用 Kotlin+Moshi+Coroutines+retrofit等封装处理Http请求，支持多个域名多态数据返回。

Offline Android Face Detection & Recognition And Alive Detect SDK 离线版Android人脸检测，人脸识别和活体检测SDK

Offline Android Face Detection & Recognition And Alive Detect SDK 离线版Android人脸检测，人脸识别和活体检测，双目红外活体SDK