欢迎来到在 Flutter 中掌握人脸识别和人脸检测模型的激动人心的旅程！这门综合课程使您能够无缝集成面部识别和面部识别。检测到您的 Flutter 应用程序，利用图像和实时摄像机镜头的力量。
Published 12/2023
MP4 | Video: h264, 1920×1080 | Audio: AAC, 44.1 KHz
Language: English | Size: 3.81 GB | Duration: 4h 16m
人脸识别已成为各个行业使用的关键技术：
– 安全机构利用它来识别和追踪罪犯。
– 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，您将获得将不同的人脸识别模型集成到 Flutter 应用程序开发中的技能，使您能够为 Android 和 iOS 创建智能且强大的应用程序。
课程亮点：
了解基础知识：
掌握人脸识别模型背后的基本原理，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：**
– 学习通过图像扫描或实时摄像机镜头注册面部。
– 捕获面部并将其与用户指定的名称一起存储在数据库中。
2. **人脸识别：**
– 深入研究识别注册面孔的过程。
– 利用人脸识别模型将扫描的人脸与注册的人脸进行比较。
Flutter 中的图像处理：
探索在 Flutter 中处理图像的基本技术，包括：
– 在 Flutter 中从图库中选择图像
– 在 Flutter 中使用相机捕获图像
这些技能对于将图像传递到 Flutter 应用程序中的人脸识别模型至关重要。
Flutter 中的图像人脸识别：
在 Flutter 中构建您的第一个人脸识别应用程序，允许用户：
– 注册面孔
– 识别面孔
在 Flutter 中使用两种不同的模型进行人脸识别：
1.FaceNet模型
2. 移动端FaceNet模型
实时人脸识别：
推进实时人脸识别应用程序，使用实时摄像机镜头帧注册和识别人脸。学会：
– 在 Flutter 中显示实时摄像机镜头
– 使用人脸识别模型一一处理帧
– 实现实时识别和登记
TensorFlow Lite 集成：
使用 TensorFlow Lite 掌握 Flutter 中人脸识别模型的集成。探索为什么 TensorFlow Lite 是在移动应用程序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，我们需要从图像或实时摄像机镜头帧中检测人脸。因此，为了检测这些人脸，我们将使用 Flutter 中 ML Kit 库的人脸检测模型。因此，在本课程中，您还将学习使用图像和图像在颤动中执行人脸检测。现场摄像机镜头。
课程成果：
完成本课程后：
– 集成人脸识别和人脸识别Flutter 中的检测模型，包含图像和实时摄像机镜头
– 在Flutter应用程序中实现基于人脸识别的身份验证
– 在 Flutter 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，本课程是一本掌握 Flutter 应用开发中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，释放 Flutter 中人脸识别的潜力！
你将会学到的
人脸识别的使用使用图像和图像检测 Flutter 中的机器学习模型视频
构建人脸识别和人脸识别基于检测的安全与检测适用于 Android 和 Android 的考勤系统IOS
构建基于人脸识别的 Flutter 应用程序，无需任何付费人脸识别服务
Flutter 中 FaceNet 和 Mobile FaceNet 模型的使用
在 Flutter 中使用 Tensorflow Lite 模型执行设备上的人脸识别
学习将人脸存储在数据库中以进行注册
在 Flutter 中使用 Google ML Kit 库进行人脸检测
此课程面向哪些人：
- 初学者 Flutter 开发人员想要构建人脸识别和人脸识别基于检测的颤振应用
- 想要在 Flutter 中构建完整人脸识别系统的中级 Flutter 应用开发人员
- 想要提高技能的 Flutter 专家开发人员
- 任何想要构建人脸识别和人脸识别的人基于检测的智能应用