Введение 4
1. Постановка задачи 6
2. Используемые программные средства и технологии 7
2.1. Java 8
2.2. XML 9
2.3. Android SDK 11
2.4. Android Debug Bridge 11
2.5. Camera2 API 12
2.6. Библиотека OpenCV 13
2.7. Библиотека Denoise 13
2.8. Android Nougat 14
2.9. Android Studio 15
2.10. git 15
3. О компьютерном зрении 16
3.1. Отличие зрения человека и зрения компьютера 17
3.2 Попытка определения пола 17
3.3. Использование машинного обучения 17
3.4. Числовое отображение изображения 18
3.5. Цвет, свет 19
3.6 Признаки 19
3.7. Детектирование и сегментация 20
3.8. Дескрипторы и визуальные слова 20
3.9 Распознавание, классификация 21
4. Разработка приложения 23
4.1. Архитектура приложения
4.2. Пользовательский интерфейс 27
4.3. Модуль классификации лиц на изображении 29
4.4. Модуль улучшения качества изображения 30
5. Заключение 33
6. Список литературы 34
7. Приложение 1 35
За последние 10 лет жизнь человечества сильно изменилась. Смартфоны влились в быт людей, и если 10-20 лет назад телефон был нужен только для того, чтобы с него звонить, то теперь звонки - последние требование к телефону.
Именно с развитием смартфонов связано заметное падение рынка стационарных компьютеров, а также падение рынка ноутбуков. Отпала надобность в компьютере для решения повседневных задач: просмотра контента, общения в интернете, в работе с документами, поиске информации. Смартфоны прекрасно справляются с этими задачами. К тому же, интерфейс приложений намного удобнее веб-интерфейса. Такая конкуренция привела изменению ориентации веб-разработки с монолитного веб-интерфейса и логики веб-приложения к связке интерфейса (мобильное приложение, десктопное приложение, веб приложение на Angular или React) и RESTful API. В общем, развитие смартфонов повлияло на всё.
Первые 5 лет развития смартфонов были периодом становления. Операционная система Android быстро завоевало популярность благодаря бесплатному распространению среди производителей, однако бюджетные устройства работали медленно, в частности из-за плохой оптимизации и дорогих комплектующих, которые могли бы обеспечить хорошую скорость работы, да и в целом уступал IOS (не считая открытости системы). IOS, который и стал проводником успеха устройств Apple, к тому времени являлся лучше операционной системой, однако устройства от Apple дороже, чем у конкурентов. Устройства от BlackBerry тоже имели собственную ОС. Выпуская устройства с QWERTY-клавиатурой, компания явно шла вразрез с тенденцией рынка, с которой фирма не справилась и впоследствии объявила о прекращении выпуска устройств. Nokia пыталась выжать максимум из ОС Symbian, довольно ограниченной в возможностях. Microsoft поначалу предлагал операционную систему Windows Mobile, больше подходящего для коммуникаторов, затем предложил новый продукт - Windows Phone, который затем останется единственной ОС, которая сможет конкурировать с Android и IOS.
Последние 5 сферу мобильных операционных систем лет можно охарактеризовать так: улучшение производительности (за счет улучшения “железа”), заметное “облегчение” интерфейса, схожесть интерфейса ОС и их оболочек (по сути, приход к общему мнению о внешнем виде систем). Остались 2 операционные системы - IOS и Android. Работа над Windows Phone 10 прекращена. Производители мобильных устройств делают свои оболочки на Android, чтобы предоставить свои сервисы (хранение и синхронизация данных “облачными” технологиями, работа с документами, сервисы по получению новостей, работа с различными устройствами смартфона).
Производство комплектующих подешевело. Теперь за 150-250 долларов можно получить смартфон с характеристиками, не сильно уступающими характеристикам флагманов.
Параллельно в IT-индустрии идет развитие программного обеспечения. Нейронные сети позволили улучшить качество обработки данных. Благодаря машинному обучению, улучшается быстродействие устройств. Криптография была применена для идентификации пользователя по отпечатку пальца. Последним успешным внедрением является компьютерное зрение, позволившее Apple создать технологию FaceID, которая идентифицирует владельца смартфона по лицу.
Отличие в алгоритмах программного обеспечения выходят на первый план при выборе смартфона. Теперь, помимо технических характеристик, которые особо не отличаются, следует учитывать успехи производителя в разработке программного обеспечения. К тому же, даже если технология, разработанная компанией, не используется прямо сейчас, бурное развитие технологий дает нам повод быть уверенными, что технология найдет применение в дальнейшем и будет доступно в существующих смартфонах вместе с новыми обновлениями версии Androoid
Однако, есть одно существенное отличие между бюджетными смартфонами и флагманами. Качество снимков отличается довольно сильно, хотя отличий в обработке снимков нет.
По итогам дипломной работы разработано приложение для операционной системы Android. Приложение “Камера”, помимо основной функции снятии изображений, также распознает лица людей, которые были сняты, к тому же, склеивание нескольких изображений позволяет улучшить качество фотографий, используя алгоритмы шумоподавления.
Скорость обработки классификации лиц и шумоподавления изображения достаточно высокая для комфортной работы с приложением.
В процессе освоения нового направления в разработке, был использован “стэк” технологий для Android разработки: Android SDK, ADB, Android Studio, язык программирования Java и язык разметки XML.
В процессе изучения компьютерного зрения, была построена тестовая модель для обучения нейронной сети. Сеть позволяла классифицировать лица на изображениях, ее масштабы не позволяли использовать ее качественно на клиентском приложении.
Была проведена работа по интеграции в проект сторонних библиотек, благодаря которым были решены поставленные задачи.
В будущем проект может быть дополнен новым функционалом: съемка с фронтальной камеры, портретный режим съемки, съемка в режиме HDR, видеосъемка, улучшение качества снимков с помощью нейронных сетей.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
