TensorFlow 助力 Android 平台 CNN 手写数字识别的精彩实践

2023-10-16 20:28:59

引言

踏入人工智能领域的征程，MNIST 数据集无疑是不可或缺的垫脚石，它为机器学习和深度学习算法的训练和验证提供了丰富的环境。在这篇文章中，我们将探讨如何利用 Android 平台上的 TensorFlow 框架，运用卷积神经网络 (CNN) 实现手写数字识别。

方法

数据预处理

从 MNIST 数据集中加载手写数字图像，将其转换为 TensorFlow 数据集。
对图像进行归一化和打乱，确保训练数据的多样性和鲁棒性。

模型架构

采用典型的 CNN 架构，包括卷积层、池化层和全连接层。
第一层采用 32 个 3x3 的滤波器，第二层采用 64 个 3x3 的滤波器，第三层采用 128 个 3x3 的滤波器。
使用 ReLU 激活函数和最大池化层进行非线性变换和特征提取。
最后，通过全连接层输出 10 个节点，分别对应手写数字 0 到 9 的概率分布。

训练和评估

使用 Adam 优化器和交叉熵损失函数训练模型。
采用 80% 的数据作为训练集，20% 的数据作为测试集。
训练模型至收敛或达到指定的迭代次数。
在测试集上评估模型的准确率和损失函数值。

实现

Android 集成

在 Android Studio 中创建一个新的项目并添加 TensorFlow 库。
在主活动中加载模型并创建图像识别器。

图像捕获

通过相机或画布捕获用户输入的手写数字图像。

数字识别

将图像预处理为模型输入，并使用图像识别器进行预测。
将预测结果显示在屏幕上。

示例代码

加载模型

mInterpreter = new TensorFlowInterpreter(FileUtil.loadFileFromAssets("mnist_model.tflite"));

图像预处理

Bitmap bitmap = Bitmap.createScaledBitmap(bitmap, 28, 28, true);
int[] pixels = new int[28 * 28];
bitmap.getPixels(pixels, 0, bitmap.getWidth(), 0, 0, bitmap.getWidth(), bitmap.getHeight());

数字识别

float[] input = new float[28 * 28];
for (int i = 0; i < pixels.length; i++) {
    input[i] = (pixels[i] & 0xff) / 255.0f;
}
float[][] output = new float[1][10];
mInterpreter.run(input, output);
int predictedDigit = ArrayUtils.argmax(output[0]);