1.Android Q新功能曝光了：原生支持3D人脸识别介绍_Android Q新功能曝光了：原生支持3D人脸识别是人人脸什么
2.面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)

Android Q新功能曝光了：原生支持3D人脸识别介绍_Android Q新功能曝光了：原生支持3D人脸识别是脸解什么

       随着科技的进步，越来越多的锁源智能手机开始支持高级的安全验证方式，其中包括3D人脸识别。解锁iPhone系列如iPhone X、人人脸XR、脸解试看cpa源码XS Max，锁源华为Mate Pro，解锁OPPO Find X，人人脸以及小米8透明探索版等，脸解都已经内置了这项功能。锁源

       近期有消息指出，解锁Android Q，人人脸谷歌即将推出的脸解最新操作系统，将原生支持3D人脸识别。锁源在使用过程中，用户需要设置密码，与录入新指纹相似，以便在手机启动时使用面部识别进行解锁。大秀源码下载不仅如此，面部识别功能不再局限于解锁手机，它还将被授权用于进行应用购买和开启，这无疑增加了系统的便捷性和安全性。

       更值得注意的是，这表明谷歌可能正在研发与3D人脸识别相配套的硬件设备。按照惯例，我们期待在年的谷歌I/O大会上，Android Q将正式与公众见面，ubuntu源码安装vim届时会带来更详细的功能展示和体验。

       同时，关于Android Q的其他升级，如可能加入的新深色模式以及更严格的隐私管理功能，也在相关报道中被提及。例如，有测试版本泄露显示，全局黑暗模式将更加普遍，这将进一步优化用户的cpa最新源码视觉体验并保护隐私。

       对于Android Q的新功能，我们期待谷歌在I/O大会上能给出更多惊喜，让用户在享受便利的同时，也能体验到更加安全的设备操作体验。

面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)

       本文为《面部表情识别》系列之《Android实现表情识别(含源码，可实时检测)》的分享，旨在将已训练好的面部表情识别模型移植到Android平台，开发一个实时运行的3306抓鸡源码面部表情识别Android Demo。模型采用轻量级的mobilenet_v2，实现的准确率可达.%，基本满足业务性能需求。

       项目详细指导如何将模型部署到Android中，包括模型的转换为ONNX、TNN等格式，并在Android上进行部署，实现一个表情识别的Android Demo APP。此APP在普通Android手机上能实现实时检测识别，CPU环境下约ms，GPU环境下约ms，基本满足业务性能要求。

       以下为Android版本表情识别Demo效果展示：

       Android面部表情识别APP Demo体验： download.csdn.net/downl...

       或链接: pan.baidu.com/s/OOi-q... 提取码: cs5g

       更多《面部表情识别》系列文章请参阅：

       1.面部表情识别方法：采用基于人脸检测+面部表情分类识别方法。利用现有的人脸检测模型，无需重新训练，减少标注成本。易于采集人脸数据，分类模型针对性优化。

       2.人脸检测方法：使用轻量化人脸检测模型，可在普通Android手机实时检测，模型体积仅1.7M左右。参考链接： /Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB 。

       3.面部表情识别模型训练：训练方法请参考另一篇博文《面部表情识别2：Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)》。

       4.面部表情识别模型Android部署：采用TNN进行Android部署。部署流程包括：模型转换为ONNX模型，ONNX模型转换为TNN模型，Android端上部署TNN模型。

       具体部署步骤如下：

       (1) 将Pytorch模型转换为ONNX模型。

       (2) 将ONNX模型转换为TNN模型。

       (3) 在Android端部署TNN模型。

       5.运行效果：在普通手机CPU/GPU上实现实时检测和识别，CPU环境下约ms，GPU环境下约ms。

       遇到的常见问题及解决方法：如果在运行APP时遇到闪退问题，可以参考解决方法：解决dlopen失败：找不到libomp.so库，请访问相关博客。

       Android SDK和NDK相关版本信息请查阅相应文档。

       项目源码下载地址： 面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)

       项目包含内容：Android面部表情识别APP Demo体验链接。