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摘要提出的系统“基于Android的盲人识别”，旨在通过使他们能够使用Android智能手机识别日常产品来增强视障人士的独立性。该系统利用与Android移动平台集成的计算机视觉技术来捕获产品的图像，使用训练有素的机器学习模型分析它们，并向用户提供音频反馈。应用程序专注于产品包装，条形码和不同的视觉特征，以确保实时准确识别。该解决方案设计为用户友好的语音命令，可访问的导航和低延迟，使其可用于日常使用。通过提供便携式可靠的产品识别方式，该工具解决了盲人与周围环境互动的挑战，改善了他们的生活质量和促进独立性。关键字：视觉产品识别，Android应用，盲目和视力障碍，机器学习，音频反馈视觉障碍的人经常在日常任务中遇到重大障碍，包括在不熟悉的环境中识别产品。从杂货店购物到区分个人物品，无法准确地识别物品对独立性和可及性构成挑战。当前的解决方案，例如盲文标签，条形码扫描仪或人类援助，由于可伸缩性问题，对他人的依赖或缺乏广泛采用而产生的有效性有限。该项目着重于提供负担得起的移动技术和机器学习的快速发展为解决这些挑战开辟了新的可能性。随着配备高分辨率摄像头和功能强大的处理器的智能手机的扩散，现在可以实现实时图像识别应用程序。通过利用这些技术，可以开发出一种便携式且具有成本效益的解决方案，以根据视觉受损的个体的需求量身定制的产品识别。本研究提出了一种基于Android的应用程序，该应用程序结合了计算机视觉和机器学习，以提供用于产品识别的用户友好工具。该系统采用智能手机的相机来捕获产品图像，使用预先训练的Tensorflow Lite模型对其进行处理，并通过文本对语音引擎向用户提供听觉反馈。该应用程序的设计具有可访问性功能，例如语音导航和简化的接口，从而确保了目标受众的易用性。
基于Android的视觉产品识别系统...
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