Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
Les smartphones et tablettes sous Android intègrent aujourd’hui plusieurs capteurs photographiques. Créer des applications visuelles les exploitant nécessite de contrôler directement l'appareil photo du smartphone mais également d'avoir une bonne connaissance de l’interface de programmation disponible. Cet article explique comment récupérer les caractéristiques techniques d’un capteur photo et comment l’exploiter. Nous apprendrons comment afficher l’image provenant du capteur, comment la capturer et comment l’analyser grâce à différents modèles pré-entraînés. Pour terminer, nous créerons notre propre modèle d’analyse grâce à l’apprentissage machine.
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Android smartphones and tablets today integrate several photographic sensors. Creating visual applications using them requires direct control of the smartphone camera but also having a good knowledge of the available programming interface. This article explains how to retrieve the technical characteristics of a photo sensor and how to use it. We will learn how to display the image coming from the sensor, how to capture it and how to analyze it using different pre-trained models. Finally, we will create our own analysis model using machine learning.
Auteur(s)
-
Frédéric LEMOINE : Docteur et Ingénieur en informatique - Chef de projet en développement d’applications Conservatoire national des Arts et Métiers (CNAM)
INTRODUCTION
Google Android™ est un système d’exploitation conçu pour les appareils mobiles (téléphones, tablettes, etc). En 2005, la société Google a racheté une petite startup appelée Android Inc. qui développait des applications pour téléphones mobiles. L’objectif de ce rachat était de créer une nouvelle plate-forme mobile concurrençant les principaux acteurs de l’époque : Symbian, Windows mobile, Palm OS, etc.
En 2007, le consortium OHA (Open Handset Alliance), bâti autour de ce système, a été créé. Il regroupait des opérateurs de téléphonie, des fabricants de semi-conducteurs, de téléphones, des éditeurs de logiciels et des distributeurs. Android™ a alors été officiellement annoncée comme nouvelle plate-forme pour dispositifs mobiles.
En 2008, la première version du kit de développement SDK (Software Development Kit), est sortie. Depuis, la part de marché d’Androïd™ a continué de croître et concurrence celle d’Apple (iPhone OS). Ses domaines d’application s’étendent de jour en jour, et ils concernent même maintenant la domotique ou les téléviseurs.
Android™ est fondé sur un noyau Linux. Son code est ouvert et disponible en Open source. Son langage de programmation est le Java.
Le succès d’Android™ tient beaucoup à l’amélioration de l’interactivité de l’utilisateur avec son appareil. Celle-ci s’est beaucoup perfectionnée grâce à l’arrivée de nouveaux types de capteurs.
Le capteur photo est l’un des nombreux capteurs présents sur tout smartphone Android™. C’est un composant électronique chargé de collecter la lumière issue de l’objectif et de la convertir en information électrique. Le processeur de traitement d’image convertit ensuite ce signal analogique en information numérique.
Cet article a pour but d’expliquer comment récupérer les caractéristiques de ce capteur, puis de montrer comment l’exploiter. Nous apprendrons notamment comment afficher l’image provenant du capteur, comment la capturer, et comment l’analyser, grâce à différents modèles pré-entraînés. Puis nous apprendrons à créer le nôtre grâce à l’apprentissage machine.
L'expertise technique et scientifique de référence
MOTS-CLÉS
informatique Programmation intelligence artificielle électronique Apprentissage machine réseau de neurones
KEYWORDS
computer science | programming | artificial intelligence | electronic | machine learning | neural network
DOI (Digital Object Identifier)
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Présentation
Conclusion
En anglais
5. Création d’un modèle personnalisé
Jusqu’à présent, nous avons utilisé des analyseurs préprogrammés. Nous allons maintenant concevoir notre propre modèle d’apprentissage machine, conçu sur mesure, et nous allons expliquer comment l’intégrer à une application Android™. Dans un premier temps, nous présentons un résumé de l’histoire du machine learning.
5.1 Apprentissage machine (Machine Learning)
Le machine learning, apprentissage machine en français, est un sous domaine de l’intelligence artificielle. Il consiste à programmer une machine pour que celle-ci apprenne à réaliser des tâches habituellement effectuées par des êtres humains en étudiant des exemples de ces dernières.
À partir des données, la machine essaye de trouver un modèle mathématique, le plus simple possible, lui permettant de reproduire les exemples qui lui auront été montrés. Ce modèle peut-être plus ou moins complexe. Le plus simple est le modèle linéaire f (x) = a · x + b. Il sépare un espace en deux parties distinctes (f (x) > 0 et f (x) < 0). Il est utilisé pour faire le tri entre deux types d’objets, d’animaux, d’images ou de catégories.
L’apprentissage machine consiste à trouver les meilleures valeur de a et de b pour que le modèle s’ajuste le mieux aux données, c’est-à-dire minimise l’erreur entre les prédictions faites par la machine et les valeurs réelles (figure 10).
Le calcul de f (x) est effectué par la machine qui classe un élément dans l’une de deux catégories. Bien-sûr, f (x) est une simplification. Par rapport au données réelles, le fait de résumer le calcul à une simple fonction linéaire va générer un certain nombre d’erreurs. Le but étant de choisir a et b de manière à minimiser celles-ci.
Le machine learning consiste à utiliser un algorithme d’optimisation capable de créer un modèle (choisir ici a et b) minimisant les erreurs entre les prédiction du modèle et les données réelles (figure 11).
Il existe de nombreux algorithmes dans le...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - - https://developer.android.com/reference/ android/hardware/camera2/Camera Characteristics
-
(2) - TURING (A.M.) - Computing Machinery and Intelligence. - Mind, LIX(236), p. 433-460 (1950).
-
(3) - MCCULLOCH (W.), PITTS (W.) - A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. - Bulletin of Mathematical Biology, 5, p. 115-133 (1943).
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(4) - TURING (A.M.) - On Computable Numbers, with an application to the entscheidungproblem. - Proceedings of the London Mathematical Society, 1, p. 230-265 (1937).
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(5) - ROSENBLATT (F.) - The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain. - Psychological Review, 65(6), p. 386-408 (1958).
-
(6) - - https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
- ...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
Android developers (page consultée le 14 juillet 2023). Site de référence pour la programmation sur la plateforme Android™. Ce site présente une importante base documentaire de référence ainsi que les outils nécessaires à la programmation https://developer.android.com/
Kit de développement pour la plateforme Android™ (page consultée le 14 juillet 2023). L’ensemble des outils nécessaires à installer pour développer des applications pour la plateforme Android™ https://developer.android.com/studio
Android™ (page consultée le 14 juillet 2023). Ce site officiel fournit des informations pour les utilisateurs, développeurs et partenaires. Il comprend des communiqués de presse, des vidéos, des copies d'écran et de nombreux téléchargements http://www.android.com/
Android™ Compatibility Program (page consultée le 14 juillet 2023). Site recensant les critères que doit respecter un constructeur pour certifier son matériel compatible avec la plate-forme Android™ http://source.android.com/compatibility/overview.html
The MNIST (Mixed National Institute of Standards and Technology) database of handwritten digits (page consultée le 17 juillet 2023). Site présentant la base de données MNIST de...
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