機械学習を組み込めるFirebaseのMLKitを使ってみた

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Google I/O 2018

2018年5月8日〜10日にデベロッパー・カンファレンス「Google I/O 2018」がGoogle本社に隣接するマウンテンビューのShoreline Amphitheatreで開催されました。
その中でiOSやAndroidに対応するモバイルアプリケーションに機械学習の機能を組み込むことができる「MLKit」がFirebase機能より発表されました。

Firebase MLKitの機能一覧

Firebase MLKitの機能としては、

「Image Labeling」-画像に写っているものをリストアップできる
「Text recognition」 -文字を認識できる
「Face detection」 -顔を認識する
「Barcode scanning」 -バーコードを認識する
「Landmark detection」 -有名な場所を認識する

の5つが利用可能です。

「Text recognition」

今回はその中の「Text recognition」をかんたんに使ってみました。

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まだ日本語は対応されていないようですが、英語ならそこそこの精度で認識することができるようです。

精度の問題はありますが、この機能だけで日常的に消耗している入力作業などの単純作業が、自動化できるようなアプリが作れるようになるかもしれません。

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WRITER

アベユウタ

プログラマー&エンジニア アベユウタ

2017年11月入社 制作部 所属

新潟市出身です。
iOS/Androidのモバイルアプリ開発が好きです。
好きな言語はswiftです。

休日もパソコンカチカチしているタイプの人です。

Twitterによく出没します→@yutaabe200

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