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修改的tensorflow 移动端代码，tensorflow\tensorflow\examples\android部分。无需bazel编译。另外模型文件已经下好放在gradleBuild/downloads下。 android studio 3.2下编译app通过.

Android的tensorflow演示，在android studio 3.2下编译通过。增加 tensorflow-lite-0.1.7.aar库以及模型文件mobilenet_quant_v1_224.tflite

此代码源自CSDN的saloon_yuan网友，不过没有工程等，这里加上sln等工程配置,打开就可以编译。

分别有中文和日文两个例子，支持预定语音字典，从字典中识别语音输入。字典外自动忽略

VC6/VC2010 录音软件，可以设置采样率，通道。录音，播放，保存

类似VISIO图形编辑器，支持方框，椭圆，线等编辑，增加obj之间的链接功能，可以拖动编辑。演示可以看Layout菜单。

人脸识别的目的是从人脸图像中抽取人的个性化特征，并以此来识别人的身份。一个简单的自动人脸识别系统，包括以下4个方面的内容： (1)人脸检测(Detection)：即从各种不同的场景中检测出人脸的存在并确定其位置。 (2)人脸的规范化(Normalization)：校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化。 (3)人脸表征(Face Representation)：采取某种方式表示检测出人脸和数据库中的已知人脸。 (4)人脸识别(Recognition)：将待识别的人脸与数据库中的已知人脸比较，得出相关信息。

人脸表情识别是目前的研究热点。本文介绍了人脸表情识别的发展历史，常用的几种人脸表情特征提取方法，介绍了线性分类器、神经网络、支持向量机、隐马尔科夫模型的分类识别方法，对人脸表情识别技术进行了前景展望。